模型、算力、生态推动为AI应用进入大爆发时代:1)算法及模型的快速进步:2017年Transformer模型及2022年ChatGP...
2023-10-14 55 人工智能AI行业报告
Transformer的应用标志着基础模型时代的开始(基础模型的庞大规模和应用范围突飞猛进),模型参数量指数级增长,带动算力超过摩尔定律,可以称 为AI技术的iPhone时刻。 技术层面上,基础模型通过迁移学习(Transfer Learning)和规模(scale)得以实现;深度学习中,预训练又是迁移学习的主要方法:在替代任务上训 练模型(通常只是达到目的的一种手段),然后通过微调来适应感兴趣的下游任务。迁移学习(Transfer Learning)使基础模型成为可能。企业数字化转型推动人工智能领域支出,人工智能支出已经成为支持企业数字化转型支出的主力之一。IDC数据统计,全球范围内,企业在包括硬件、软件和服务 在内的人工智能(AI)市场的技术投资从2019年的612亿美元增长至2021年的924亿美元,预计将在2022年(同比)增长26.6%至1170亿美元,有望到2025年突 破2000亿美元,增幅高于企业数字化转型支出整体增幅。
从国家到地方,关注通用人工智能的系统建设,探索通用人工智能新路径,推动创新场景应用成为思想共识、政策共识、发展共识。通用大模型、垂直行业大模型的训练及微调,及基于大模型推理的行业应用需要大量的AI算力实现支撑。AI渗透千行百业,拉动智能算力规模高速增长。 2022年,各行各业的AI应用渗透度都呈不断加深的态势,尤其是在金融、电信、制造以及医疗领域。产业角度:大模型的产业发展仍处于起跑阶段,相关技术的行业应用和场景化落地存在无限可能。IDC预测,到2026年,全球AI计算市场规模将增长到 346.6亿美元,生成式AI计算占比从2022年4.2%增长到31.7%。 时代趋势:随着LLM大规模语言模型技术的不断突破,以ChatGPT为代表的生成式人工智能引发广泛关注,人工智能正在从专用智能迈向以大模型为基 座的通用智能,逐渐走向“开领域,走向通用”。
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