运营商AI先进存力白皮书（35页）

行业报告下载 2023年11月15日 08:56 管理员

自人工智能科学诞生至今 60 多年的发展历史过程中，人工智能经历了三次发展高潮，分别是 1956 到 1970 年代，1980 到 1990 年代和 2000 年代至今。1959 年 Arthur Samuel 提出了机器学习，推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后 70 年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。80 年代到 90 年代随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期，期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破。1997 年，IBM 深蓝战胜了国际象棋世界冠军 Garry Kasparov，是一个里程碑意义的事件。这个时期的 AI 训练数据多为结构化数据，存储方式以本地盘存储形式为主。当前人工智能处于第三个发展阶段，2006 年加拿大 Hinton 教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法。随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性。

这个时期的 AI 训练数据多为文本、图片、音频等单模态数据，存储方式为本地盘或存储池形式的外置存储。近年来深度学习发展高潮迭起，Transformer 大模型的问世推动深度学习模型参数量从几万跃升至数千亿甚至更大，模型层数从开始的个位数逐步发展到成百上千，原始数据集也达到 PB 级，为满足大模型对存储的性能和容量需求，外置存储进一步升级为 “性能型存储 + 容量型存储”。大模型实现了更好的泛化能力和更高的性能，正在成为 AI 发展的新范式。一方面，大模型实现了多场景覆盖、精度限制突破、泛化能力增强和研发能力自动化，成为了 AI 走向产业化应用的重要途径。另一方面，大模型也改变了 AI 模型的开发方式，客户无需针对单个场景再开发单独的 AI 模型，而是由 AI 大模型厂商开发基础的 L0 层模型，由行业 IT 供应商开发 L1 层的行业模型，应用场景 IT 供应商提供 L2 层的细分场景模型。

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