한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

εισαγωγή

Με την ταχεία ανάπτυξη της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης, τα μεγάλα μοντέλα AI έχουν γίνει βασική δύναμη για την προώθηση της αλλαγής του κλάδου. Ως ανώτερος σύμβουλος από μια κορυφαία εταιρεία συμβούλων, αυτό το άρθρο θα διερευνήσει σε βάθος την τρέχουσα κατάσταση, τις προκλήσεις, τις προοπτικές και τις επενδυτικές ευκαιρίες του κλάδου μεγάλων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης της Κίνας, παρέχοντας μακροπρόθεσμες γνώσεις για όσους λαμβάνουν αποφάσεις εντός και εκτός του κλάδου.

Τρέχουσα κατάσταση της βιομηχανίας μεγάλων μοντέλων AI

• Μέγεθος αγοράς: Η κλίμακα της βιομηχανίας μεγάλων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης της Κίνας θα φτάσει τα 14,7 δισεκατομμύρια γιουάν το 2023 και αναμένεται να διατηρήσει ταχεία ανάπτυξη τα επόμενα χρόνια.
• Εφαρμογή βιομηχανίας: Οι τομείς των οικονομικών, της κυβέρνησης, του κινηματογράφου, της τηλεόρασης, των παιχνιδιών και της εκπαίδευσης είναι οι κλάδοι με το υψηλότερο ποσοστό διείσδυσης μεγάλων μοντέλων.
• τεχνολογική πρόοδο: Η τεχνολογία μεγάλων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης ενισχύει αποτελεσματικά την κατάσταση των στοιχείων δεδομένων στο συνδυασμό των παραγόντων παραγωγής και προωθεί τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων.

Σημεία πόνου εφαρμογής μεγάλων μοντέλων AI

• τεχνικές προκλήσεις: Αντιμετωπίζοντας το πρόβλημα του «κολλημένου λαιμού», η υπολογιστική ισχύς και οι αλγόριθμοι βασίζονται στις εισαγωγές.
• Θέματα δεδομένων: Το κόστος απόκτησης δεδομένων είναι υψηλό και η ποιότητα των δεδομένων ποικίλλει.
• Έλλειψη ταλέντων: Υπάρχει έλλειψη κορυφαίων ταλέντων τεχνητής νοημοσύνης και ανισορροπία μεταξύ προσφοράς και ζήτησης.
• ρυθμιστικό κίνδυνο: Ασφάλεια δεδομένων, πνευματική ιδιοκτησία και ηθικά ζητήματα.

Λύσεις εφαρμογών βιομηχανίας μεγάλων μοντέλων AI

• Αυτόνομη υπολογιστική ισχύ: Μείωση της εξωτερικής εξάρτησης μέσω της συνεργασίας στην κατασκευή κέντρων υπολογιστών.
• Συνεργασία δεδομένων: Συνεργασία με επιχειρήσεις για τη λήψη δεδομένων υψηλής ποιότητας και την ανάπτυξη εξοπλισμού ανίχνευσης πραγματικού κόσμου.
• Εκπαίδευση ταλέντων: Συνεργασία με πανεπιστήμια για τη διεξαγωγή διαγωνισμών προγραμματιστών για την προσέλκυση ταλέντων.
• Ρυθμιστική προσαρμογή: Δημιουργία μηχανισμού ελέγχου κινδύνων ασφαλείας για την αντιμετώπιση των κινδύνων ασφάλειας δεδομένων και πνευματικής ιδιοκτησίας.