한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

введение

Благодаря быстрому развитию технологий искусственного интеллекта большие модели ИИ стали ключевой силой, способствующей изменениям в отрасли. В качестве старшего консультанта ведущей консалтинговой компании в этой статье мы подробно рассмотрим текущее состояние, проблемы, перспективы и инвестиционные возможности индустрии крупных моделей искусственного интеллекта в Китае, предоставив перспективную информацию для лиц, принимающих решения внутри и за пределами отрасли.

Текущее состояние индустрии крупных моделей искусственного интеллекта

• Размер рынка: Масштаб китайской индустрии крупных моделей искусственного интеллекта достигнет 14,7 млрд юаней в 2023 году, и ожидается, что в ближайшие несколько лет она сохранит быстрый рост.
• Промышленное применение: Сферы финансов, государственного управления, кино, телевидения, игр и образования — это отрасли с самым высоким уровнем проникновения крупных моделей.
• технологический прогресс: Технология больших моделей искусственного интеллекта эффективно повышает статус элементов данных в сочетании производственных факторов и способствует принятию решений на основе данных.

Болевые точки приложений для крупных моделей искусственного интеллекта

• технические проблемы: Столкнувшись с проблемой «застрявшей шеи», вычислительная мощность и алгоритмы полагаются на импорт.
• Проблемы с данными: Затраты на получение данных высоки, а качество данных варьируется.
• Нехватка талантов: Существует нехватка лучших специалистов в области ИИ и дисбаланс между спросом и предложением.
• регуляторный риск: Безопасность данных, интеллектуальная собственность и этические вопросы.

Прикладные решения для крупных моделей искусственного интеллекта в промышленности

• Автономная вычислительная мощность: Сокращение внешней зависимости посредством сотрудничества в строительстве центров вычислительной мощности.
• Сотрудничество в области данных: Сотрудничать с предприятиями для получения высококачественных данных и внедрения реального сенсорного оборудования.
• Обучение талантов: Сотрудничать с университетами для проведения конкурсов разработчиков для привлечения талантов.
• Нормативная адаптация: Создать механизм контроля рисков безопасности для борьбы с рисками безопасности данных и интеллектуальной собственности.