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introduction

Avec le développement rapide de la technologie de l’intelligence artificielle, les grands modèles d’IA sont devenus une force clé dans la promotion du changement industriel. En tant que consultant senior d'une société de conseil de premier plan, cet article explorera en profondeur la situation actuelle, les défis, les perspectives et les opportunités d'investissement de l'industrie chinoise des grands modèles d'IA, fournissant des informations prospectives aux décideurs à l'intérieur et à l'extérieur de l'industrie.

État actuel de l’industrie du grand modèle d’IA

• Taille du marché: La taille de l'industrie chinoise des grands modèles d'IA atteindra 14,7 milliards de yuans en 2023 et devrait maintenir une croissance rapide au cours des prochaines années.
• Application industrielle: Les domaines de la finance, du gouvernement, du cinéma, de la télévision, des jeux et de l'éducation sont les secteurs où le taux de pénétration des grands modèles est le plus élevé.
• progrès technologique: La technologie d'IA grand modèle améliore efficacement le statut des éléments de données dans la combinaison de facteurs de production et favorise la prise de décision basée sur les données.

Points faibles des applications industrielles de grands modèles d’IA

• défis techniques: Face au problème du « cou coincé », la puissance de calcul et les algorithmes s'appuient sur les importations.
• Problèmes de données: Les coûts d'acquisition des données sont élevés et la qualité des données varie.
• Pénurie de talents: Il existe une pénurie de talents en IA et un déséquilibre entre l’offre et la demande.
• risque réglementaire: Sécurité des données, propriété intellectuelle et enjeux éthiques.

Solutions d'applications industrielles de grands modèles d'IA

• Puissance de calcul autonome: Réduire la dépendance externe grâce à la coopération dans la construction de centres informatiques.
• Coopération en matière de données: Coopérer avec les entreprises pour obtenir des données de haute qualité et déployer des équipements de détection du monde réel.
• Formation des talents: Coopérer avec les universités pour organiser des concours de développeurs afin d'attirer les talents.
• Adaptation réglementaire: Mettre en place un mécanisme de contrôle des risques de sécurité pour faire face aux risques liés à la sécurité des données et à la propriété intellectuelle.