人工智能AI行業(yè)市場(chǎng)分析1

人工智能AI行業(yè)市場(chǎng)分析1、大模型涌現(xiàn)，ChatGPT引爆AI奇點(diǎn)1.1、ChatGPT加速人工智能發(fā)展奇點(diǎn)來(lái)臨2022年11月OpenAI發(fā)布ChatGPT聊天機(jī)器人，人工智能發(fā)展奇點(diǎn)加速來(lái)臨。ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransformer）是由美國(guó)人工智能公司OpenAI開(kāi)發(fā)的用于自然語(yǔ)言處理的大型預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，由人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自然語(yǔ)言處理工具，于2022年11月30日發(fā)布，是一款全新的聊天機(jī)器人模型，可以根據(jù)用戶的對(duì)話輸入，產(chǎn)生出與其相關(guān)的回復(fù)，能夠從文本輸入中理解上下文因素，并生成有意義的句子回復(fù)，能夠回答問(wèn)題、承認(rèn)錯(cuò)誤、質(zhì)疑不正確的前提和拒絕不適當(dāng)?shù)恼?qǐng)求。ChatGPT發(fā)布后，OpenAI網(wǎng)站訪問(wèn)量爆發(fā)式增長(zhǎng)。據(jù)SimilarWeb數(shù)據(jù)顯示，過(guò)去7個(gè)月，網(wǎng)站訪問(wèn)量快速增長(zhǎng)，2023年6月網(wǎng)站訪問(wèn)量達(dá)16億次，平均訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)約8分鐘，每次訪問(wèn)頁(yè)數(shù)4.26個(gè)。從受眾群體地區(qū)來(lái)看，美國(guó)、印度、日本、巴西、哥倫比亞占比前五，分別為12.12%、7.61%、4.17%、3.32%、3.16%。ChatGPT用戶增速創(chuàng)歷史新高，發(fā)布5天用戶數(shù)突破100萬(wàn)，2個(gè)月過(guò)億。2022年11月30日，OpenAI推出ChatGPT聊天機(jī)器人產(chǎn)品。12月5日，OpenAI創(chuàng)始人SamAltman發(fā)推稱，ChatGPT上線僅5天，用戶數(shù)突破100萬(wàn)。至2023年1月末，ChatGPT用戶數(shù)突破1億，距離發(fā)布時(shí)間僅2個(gè)月，成為史上用戶數(shù)增長(zhǎng)最快的消費(fèi)者應(yīng)用。據(jù)英偉達(dá)在ITFWorld2023演講稿統(tǒng)計(jì)顯示，海外版抖音TikTok發(fā)布后，大約用時(shí)13個(gè)月達(dá)到月活1億用戶；Instagram用時(shí)26個(gè)月（2年多）達(dá)到月活1億用戶；Facebook用時(shí)42個(gè)月達(dá)到月活1億用戶。OpenAI創(chuàng)始人背景深厚，與微軟深度合作。2015年12月，OpenAI公司在美國(guó)舊金山成立，由人工智能領(lǐng)域的頂尖科學(xué)家和企業(yè)家聯(lián)合創(chuàng)立的一家非盈利的人工智能研究公司。聯(lián)合創(chuàng)始人包括美國(guó)創(chuàng)業(yè)孵化器YCombinator總裁SamAltman（現(xiàn)CEO）、馬斯克（ElonMusk）、全球在線支付平臺(tái)PayPal聯(lián)合創(chuàng)始人PeterThiel、IlyaSutskever（師從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父GeofferyHinton，現(xiàn)首席科學(xué)家）等；2019年3月，OpenAI創(chuàng)立了OpenAILP公司，從非盈利公司轉(zhuǎn)型至有限盈利公司；2019年7月，微軟向OpenAI注資10億美元，同時(shí)微軟Azure成為OpenAI的“獨(dú)家”云計(jì)算服務(wù)提供商；2023年1月，微軟宣布與OpenAI擴(kuò)大合作關(guān)系，其旗下所有產(chǎn)品將全線整合ChatGPT，除搜索引擎必應(yīng)、Office外，微軟還將在云計(jì)算平臺(tái)Azure中整合ChatGPT，作為OpenAI的獨(dú)家云提供商，Azure將為研究、產(chǎn)品和API服務(wù)中的所有OpenAI工作負(fù)載提供支持。ChatGPT采用基于GPT-3.5架構(gòu)的大型語(yǔ)言模型，引入人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)（RLHF）訓(xùn)練模型。從技術(shù)原理看，ChatGPT是基于GPT-3.5（GenerativePre-trainedTransformer3.5）架構(gòu)開(kāi)發(fā)的對(duì)話AI模型，是InstructGPT的兄弟模型，采用“預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”的模型訓(xùn)練方式，引入RLHF技術(shù)對(duì)ChatGPT進(jìn)行訓(xùn)練，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法從人類標(biāo)注者的反饋中學(xué)習(xí)。訓(xùn)練過(guò)程可分為三個(gè)步驟：1）訓(xùn)練監(jiān)督學(xué)習(xí)模型：首先ChatGPT從prompt數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取若干問(wèn)題并向模型解釋強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制，隨后人類標(biāo)注者撰寫期望的輸出值，對(duì)模型給予特定獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰引導(dǎo)教育，最后通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)微調(diào)GPT-3.5模型；2）收集數(shù)據(jù)并訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型：從prompt數(shù)據(jù)庫(kù)中取樣，并由人類標(biāo)注者們對(duì)模型輸出的多個(gè)結(jié)果進(jìn)行投票，按質(zhì)量排序，采用排序后的數(shù)據(jù)結(jié)果用于訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型；3）采用近端策略優(yōu)化（PRO）強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)模型：近端策略優(yōu)化（ProximalPolicyOptimization）是2017年OpenAI發(fā)布的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，首先通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)生成初始PRO模型，由獎(jiǎng)勵(lì)模型對(duì)回答打分后，將反饋結(jié)果優(yōu)化和迭代初始PRO模型，通過(guò)多次優(yōu)化迭代獲得質(zhì)量更高的模型。RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)是通過(guò)人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化語(yǔ)言模型。將人類的反饋納入訓(xùn)練過(guò)程，為機(jī)器提供了一種自然的、人性化的互動(dòng)學(xué)習(xí)過(guò)程，以更廣泛的視角和更高的效率學(xué)習(xí)，允許人類直接指導(dǎo)機(jī)器，并允許機(jī)器掌握明顯嵌入人類經(jīng)驗(yàn)中的決策要素。1.2、大模型軍備競(jìng)賽，開(kāi)啟AI未來(lái)時(shí)刻人工智能是引領(lǐng)未來(lái)的新興戰(zhàn)略性技術(shù)，是驅(qū)動(dòng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的重要力量。1950年艾倫·圖靈（AlanTuring）提出了著名的“圖靈測(cè)試”，給出了判定機(jī)器是否具有“智能”的實(shí)驗(yàn)方法，即機(jī)器是否能夠模仿人類思維方式來(lái)“生成”內(nèi)容繼而與人交互，人們開(kāi)始關(guān)注人類智能與機(jī)器之間的關(guān)系；直至20世紀(jì)50年代中期，由于計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)與發(fā)展，人們開(kāi)始了具有真正意義的人工智能的研究。隨著人工智能越來(lái)越多地被應(yīng)用于內(nèi)容創(chuàng)作，人工智能生成內(nèi)容（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，AIGC）概念悄然升起。AIGC的發(fā)展可大致分為三個(gè)階段：早期萌芽階段（1950s-1990s）：受限于當(dāng)時(shí)的科技水平，AIGC僅限于小范圍實(shí)驗(yàn)。在1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議上，“人工智能”的概念被首次提出，在之后的十余年內(nèi)人工智能迎來(lái)了發(fā)展史上的第一個(gè)小高峰，研究者們紛紛涌入，取得了一批矚目的成就。沉淀積累階段（1990s-2010s）：AIGC從實(shí)驗(yàn)性向?qū)嵱眯赞D(zhuǎn)變。2006年，深度學(xué)習(xí)算法取得重大突破，同時(shí)期圖形處理器（GPU）、張量處理器(TPU)等算力設(shè)備性能不斷提升，互聯(lián)網(wǎng)使數(shù)據(jù)規(guī)模快速膨脹并為各類人工智能算法提供了海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使人工智能發(fā)展取得了顯著的進(jìn)步，同時(shí)受限于算法瓶頸，應(yīng)用仍然有限，效果有待提升?？焖侔l(fā)展階段（2010s-至今）：生成內(nèi)容百花齊放，效果逐漸逼真直至人類難以分辨。自2014年起，隨著以生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）為代表的深度學(xué)習(xí)算法的提出和迭代更新，AIGC迎來(lái)了新時(shí)代。國(guó)內(nèi)外廠商紛紛加入AI大模型軍備競(jìng)賽。在AI大浪潮下，國(guó)內(nèi)外科技廠商紛紛入局，密集上線大模型，包括自然語(yǔ)言處理模型、計(jì)算機(jī)視覺(jué)大模型、多模態(tài)大模型等多種類型。谷歌、OpenAI等國(guó)際科技巨頭處于領(lǐng)先地位，中國(guó)阿里巴巴、華為、百度等公司均推出了自己的AI大模型產(chǎn)品。2023年3月百度發(fā)布文心一言，4月華為發(fā)布盤古大模型，阿里發(fā)布通義千問(wèn)大模型，商湯科技公布“日日新SenseNova”大模型體系，5月科大訊飛發(fā)布星火大模型，此外多家上市公司也開(kāi)始布局AI大模型領(lǐng)域，積極探索索AI大模型技術(shù)的應(yīng)用。從模型參數(shù)量來(lái)看，模型參數(shù)量呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。多模態(tài)大模型參數(shù)量相對(duì)較大，多在千億級(jí)以上，PaLM-E、VisualChatGPT、GPT-4的模型參數(shù)量分別為5620，1750和1750億。國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)模型中，模型參數(shù)數(shù)量達(dá)千億的模型有文心大模型（2600億），盤古NLP（千億級(jí)）等。ChatGPT開(kāi)啟商業(yè)變現(xiàn)。當(dāng)?shù)貢r(shí)間2023年2月1日，美國(guó)人工智能公司OpenAI推出ChatGPT付費(fèi)訂閱版ChatGPTPlus，每月收費(fèi)20美元。訂閱者可在免費(fèi)服務(wù)基礎(chǔ)上獲得：1）高峰時(shí)段免排隊(duì)訪問(wèn)；2）更快的相應(yīng)時(shí)間；3）優(yōu)先使用新功能和優(yōu)化等權(quán)益。2023年3月1日，OpenAI官方宣布正式開(kāi)放ChatGPTAPI。我們認(rèn)為，付費(fèi)訂閱版ChatGPTPlus的推出，標(biāo)志著ChatGPT正式商業(yè)化，開(kāi)啟產(chǎn)品向商業(yè)變現(xiàn)之路。OpenAI盈利模式：開(kāi)放付費(fèi)API接口，提供多種模型。目前OpenAI提供DALL·E、GPT3、Codex、Contentfilter的API接口，用于執(zhí)行圖像模型、語(yǔ)言模型，每種模型又細(xì)分為多種子模型型號(hào)，每種型號(hào)有不同的功能和價(jià)位。用戶可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求選擇對(duì)應(yīng)的模型，API接口根據(jù)模型類型、業(yè)務(wù)量等指標(biāo)進(jìn)行收費(fèi)。圖像模型根據(jù)圖片分辨率的不同按張數(shù)收費(fèi)，語(yǔ)言模型基于子模型型號(hào)按字符數(shù)收費(fèi)，微調(diào)模型則包括訓(xùn)練和使用兩部分的價(jià)格。圖像模型：基于DALL·E實(shí)現(xiàn)文本生成圖像。通過(guò)使用DALL·E的API，可實(shí)現(xiàn)3種與圖像交互的方法：1）基于文本提示從頭開(kāi)始創(chuàng)建圖像；2）基于新文本提示創(chuàng)建對(duì)現(xiàn)有圖像的編輯；3）創(chuàng)建現(xiàn)有圖像的變體。生成的圖像有256x256、512x512、1024x1024像素三種規(guī)格，尺寸較小的圖像生成速度更快。用戶只需簡(jiǎn)單輸入一些文字描述，即可將文字描述的場(chǎng)景以圖片的形式真實(shí)展現(xiàn)出來(lái)。據(jù)OpenAI官網(wǎng)披露，目前已有300萬(wàn)人使用DALL·E模型擴(kuò)展創(chuàng)造力，加快工作流程。語(yǔ)言模型：不同功能和價(jià)格的語(yǔ)言模型。目前OpenAI提供三類語(yǔ)言模型，分別是GPT-3、Codex、Contentfilter。其中GPT-3能夠理解自然語(yǔ)言提示，并生成自然語(yǔ)言，擁有1750億個(gè)參數(shù)；Codex是GPT-3模型的后代，可以理解并生成代碼，將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成代碼，并精通多種編程語(yǔ)言；Contentfilter是檢測(cè)文本是否敏感或不安全。OpenAPI已在多個(gè)應(yīng)用程序中應(yīng)用，從幫助人們學(xué)習(xí)新語(yǔ)言到解決復(fù)雜分類問(wèn)題。GitHubCopilot是一款A(yù)I編程器，由OpenAICodex語(yǔ)言模型提供支持，幫助開(kāi)發(fā)人員更快地編寫代碼；KeeperTax是一款幫助獨(dú)立承包商和自由職業(yè)者納稅的App，由GPT-3模型提供支持，可以實(shí)現(xiàn)提取文本并對(duì)交易分類；Viable通過(guò)使用GPT-3語(yǔ)言模型，幫助公司從客戶反饋中獲得見(jiàn)解，智能讀取用戶評(píng)論；Duolingo使用GPT-3語(yǔ)言模型進(jìn)行語(yǔ)法修正。GitHubCopilot：AI編程工具軟件，提高開(kāi)發(fā)效率。2021年6月29日，微軟與OpenAI共同推出了一款A(yù)I編程工具GitHubCopilot，2022年6月22日，Copilot正式上線，定價(jià)每月10美元或每年100美元，對(duì)學(xué)生用戶和流行開(kāi)源項(xiàng)目的維護(hù)者免費(fèi)提供。GitHubCopilot由OpenAICodex提供支持，這是一個(gè)由OpenAI創(chuàng)建的生成預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，可以根據(jù)上文提示為程序員自動(dòng)編寫下文代碼。使開(kāi)發(fā)人員更快地編寫代碼，專注于業(yè)務(wù)邏輯而不是樣板，提高工作效率。KeeperTax：AI稅務(wù)軟件。通過(guò)定制版GPT-3模型來(lái)識(shí)別賬單上的各種數(shù)據(jù)，以幫助用戶找到可以免稅的費(fèi)用，連接銀行自動(dòng)發(fā)現(xiàn)隱藏的稅收減免，通過(guò)搜索交易歷史，發(fā)現(xiàn)容易錯(cuò)過(guò)的可抵扣稅款的業(yè)務(wù)支出和其他稅收減免。據(jù)KeeperTax官網(wǎng)披露，Keeper用戶平均每年發(fā)現(xiàn)價(jià)值1249美元的額外稅務(wù)沖銷，目前Keeper已幫助超過(guò)50000名靈活雇員和創(chuàng)意經(jīng)濟(jì)工作者發(fā)現(xiàn)了價(jià)值7000萬(wàn)美元的稅務(wù)沖銷。Viable：AI企業(yè)分析應(yīng)用軟件。Viable是第一家使用人工智能研究分析初創(chuàng)公司，運(yùn)用OpenAI的GPT-3語(yǔ)言模型，可以幫助公司從客戶反饋中獲得見(jiàn)解，智能讀取用戶評(píng)論，衡量其產(chǎn)品市場(chǎng)適合度。Viable推出3款產(chǎn)品，對(duì)于初創(chuàng)企業(yè)，僅需了解幾個(gè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)來(lái)源的定性數(shù)據(jù)，每月收費(fèi)600美元，每月最多2000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)；對(duì)于成長(zhǎng)型企業(yè)，希望通過(guò)客戶反饋迭代產(chǎn)品等，每月收費(fèi)1000美元，每月最多5000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)；對(duì)于成熟企業(yè)，獲得定制報(bào)告與測(cè)量，利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI，可選擇定制服務(wù)。Duolingo：AI語(yǔ)言學(xué)習(xí)工具軟件。Duolingo是一款語(yǔ)言學(xué)習(xí)工具軟件，提供40多種語(yǔ)言課程，包括英語(yǔ)、日語(yǔ)、韓語(yǔ)、法語(yǔ)、粵語(yǔ)等大眾語(yǔ)言，也包括威爾士語(yǔ)、納瓦荷語(yǔ)等小語(yǔ)種和瀕危語(yǔ)言。Duolingo使用OpenAI的GPT-3進(jìn)行語(yǔ)法修正。推出ChatGPTPlugins插件功能，拓寬場(chǎng)景邊界。當(dāng)?shù)貢r(shí)間2023年3月23日，OpenAI推出ChatGPTPlugins插件功能，宣布ChatGPT中初步實(shí)現(xiàn)對(duì)插件的支持。ChatGPTPlugins插件專門為大語(yǔ)言模型設(shè)計(jì)，以安全為核心原則，能夠幫助ChatGPT訪問(wèn)最新的信息，運(yùn)行計(jì)算，以及使用第三方服務(wù)，能夠使ChatGPT參與開(kāi)發(fā)者定義的API互動(dòng)，增強(qiáng)ChatGPT的能力，拓寬場(chǎng)景邊界。2、算力質(zhì)變，英偉達(dá)打造AI時(shí)代引擎2.1、算力需求指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，加速計(jì)算深度變革算力是設(shè)備通過(guò)處理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)特定結(jié)果輸出的計(jì)算能力。算力實(shí)現(xiàn)的核心是CPU、GPU、FPGA、ASIC等各類計(jì)算芯片，并由計(jì)算機(jī)、服務(wù)器、高性能計(jì)算集群和各類智能終端等承載，海量數(shù)據(jù)處理和各種數(shù)字化應(yīng)用都離不開(kāi)算力的加工和計(jì)算算力數(shù)值越大代表綜合計(jì)算能力越強(qiáng)，常用的計(jì)量單位是每秒執(zhí)行的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算次數(shù)（Flops，1EFlops=10^18Flops）。據(jù)信通院測(cè)算，1EFlops約為5臺(tái)天河2A超級(jí)計(jì)算機(jī)，或者25萬(wàn)臺(tái)主流雙路服務(wù)器，或者200萬(wàn)臺(tái)主流筆記本的算力輸出。算力可分為基礎(chǔ)算力、智能算力和超算算力三部分，分別提供基礎(chǔ)通用計(jì)算、人工智能計(jì)算和科學(xué)工程計(jì)算。其中，基礎(chǔ)通用算力主要基于CPU芯片的服務(wù)器所提供的計(jì)算能力；智能算力主要是基于GPU、FPGA、ASIC等芯片的加速計(jì)算平臺(tái)提供人工智能訓(xùn)練和推理的計(jì)算能力；超算算力主要是基于超級(jí)計(jì)算機(jī)等高性能計(jì)算集群所提供的計(jì)算能力。算力需求指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，大模型參數(shù)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。經(jīng)過(guò)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的大模型，能夠在各種任務(wù)中達(dá)到更高的準(zhǔn)確性、降低應(yīng)用的開(kāi)發(fā)門檻、增強(qiáng)模型泛化能力等。隨著海量數(shù)據(jù)的持續(xù)積累、人工智能算力多樣化與算法的突破，大模型參數(shù)規(guī)模呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，先后經(jīng)歷了預(yù)訓(xùn)練模型、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型、超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型三個(gè)階段，參數(shù)量實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)億級(jí)突破。與此同時(shí)，算力需求也呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。從行業(yè)分布上看，大模型的應(yīng)用領(lǐng)域逐步從學(xué)術(shù)拓展至產(chǎn)業(yè)，2010年后產(chǎn)業(yè)界對(duì)大模型的應(yīng)用與算力需求顯著增長(zhǎng)，成為主導(dǎo)力量。AI期刊論文與開(kāi)源項(xiàng)目快速增長(zhǎng)。ChatGPT引發(fā)了新一輪的AI浪潮，越來(lái)越多的研究機(jī)構(gòu)與公司加大對(duì)AI的研發(fā)投入。據(jù)斯坦福大學(xué)發(fā)布的《2023年AI指數(shù)報(bào)告》統(tǒng)計(jì)，人工智能論文的總數(shù)自2010年呈現(xiàn)翻倍增長(zhǎng)，從2010年的20萬(wàn)篇增長(zhǎng)到2021年的近50萬(wàn)篇（49601），模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)是人工智能領(lǐng)域研究的熱門話題，從國(guó)家分布看，中國(guó)保持領(lǐng)先地位，2021年占比為39.8%，其次是歐盟和英國(guó)（15.1%）與美國(guó)（10%）。AI開(kāi)源項(xiàng)目方面，據(jù)GitHub統(tǒng)計(jì)，自2011年以來(lái)人工智能相關(guān)的GitHub項(xiàng)目穩(wěn)步增長(zhǎng)，從2011年的1536個(gè)增長(zhǎng)至2022年34.79萬(wàn)個(gè)，從國(guó)家分布看，2022年印度軟件開(kāi)發(fā)人員占比24.2%，其次是歐盟和英國(guó)（17.3%）與美國(guó)（14%）。全球算力規(guī)模不斷增長(zhǎng)。據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)，2020年全球算力總規(guī)模達(dá)到429EFlops，同比增長(zhǎng)39%，其中基礎(chǔ)算力規(guī)模（FP322，F(xiàn)P32為單精度浮點(diǎn)數(shù)，采用32位二進(jìn)制來(lái)表達(dá)一個(gè)數(shù)字，常用于多媒體和圖形處理計(jì)算）為313EFlops3，智能算力規(guī)模（換算為FP32）為107EFlops4，超算算力規(guī)模（換算為FP32）為9EFlops5。據(jù)IDC預(yù)測(cè)，未來(lái)五年全球算力規(guī)模將以超過(guò)50%的速度增長(zhǎng)，到2025年整體規(guī)模將達(dá)到3300Eflops。全球主要國(guó)家和地區(qū)紛紛加快算力布局。算力水平方面，據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)2021年美國(guó)、中國(guó)、歐洲、日本在全球算力規(guī)模中的份額分別為36%、31%、11%和6%。中國(guó)智能算力規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大。據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)與預(yù)測(cè)，2021年中國(guó)智能算力規(guī)模達(dá)155.2EFLOPS，2022年智能算力規(guī)模將達(dá)到268.0EFLOPS，預(yù)計(jì)到2026年智能算力規(guī)模將進(jìn)入每秒十萬(wàn)億億次浮點(diǎn)計(jì)算（ZFLOPS）級(jí)別，達(dá)到1271.4EFLOPS。全球企業(yè)持續(xù)增加對(duì)AI的投資。伴隨數(shù)字經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，為滿足企業(yè)內(nèi)部發(fā)展需求和外部市場(chǎng)需求，企業(yè)一直大力投資數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)技術(shù)。據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)，全球企業(yè)在包括軟件、硬件和服務(wù)在內(nèi)的人工智能（AI）市場(chǎng)的技術(shù)投資從2019年的612.4億美元增長(zhǎng)至2021年的924億美元，有望到2025年突破2000億美元，增幅高于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DX）支出整體增幅。全球人工智能芯片搭載率將持續(xù)增長(zhǎng)，低能耗為大勢(shì)所趨。算力是實(shí)現(xiàn)AI產(chǎn)業(yè)化的核心力量，AI產(chǎn)業(yè)技術(shù)不斷提升，產(chǎn)業(yè)商業(yè)化應(yīng)用加速落地，推動(dòng)全球人工智能芯片市場(chǎng)高速增長(zhǎng)，據(jù)IDC預(yù)測(cè)，至2025年全球人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)726億美元。人工智能算力規(guī)模的快速增長(zhǎng)將刺激更大的人工智能芯片需求，未來(lái)18個(gè)月，人工智能服務(wù)器GPU、ASIC和FPGA的芯片搭載率均會(huì)上升。目前中國(guó)市場(chǎng)主要以GPU為主，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心計(jì)算加速，市場(chǎng)占有率達(dá)89%，GPU芯片多用于圖形圖像處理、復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算等場(chǎng)景。此外ASIC，F(xiàn)PGA，NPU等非GPU芯片市場(chǎng)占有率超過(guò)10%，其中，NPU較以往具有明顯增長(zhǎng)，NPU芯片設(shè)計(jì)邏輯相對(duì)簡(jiǎn)單，常用于邊側(cè)和端側(cè)的模型推理。2.2、英偉達(dá)AI時(shí)代賣水人，打造發(fā)展引擎AI的iPhone時(shí)刻。2023年3月21日，英偉達(dá)舉行了GTC2023（GPUTechnologyConoference）主題演講，CEO黃仁勛表示“我們正處于AI的iPhone時(shí)刻”。在會(huì)上黃仁勛介紹了英偉達(dá)在AI領(lǐng)域的最新進(jìn)展，包括全新的量子計(jì)算系統(tǒng)、云服務(wù)平臺(tái)、視覺(jué)圖像系統(tǒng)等，并發(fā)布了四款A(yù)I推理芯片、三個(gè)大模型云服務(wù)、超級(jí)計(jì)算機(jī)，以及針對(duì)場(chǎng)景優(yōu)化的應(yīng)用100個(gè)、更新功能的工業(yè)元宇宙Omniverse。計(jì)算技術(shù)發(fā)展日新月異，曲速引擎是加速計(jì)算，動(dòng)力來(lái)源是AI，隨著計(jì)算量的激增，生成式AI使得企業(yè)需重新思考其商業(yè)模式與產(chǎn)品。目前英偉達(dá)生態(tài)系統(tǒng)涵蓋400萬(wàn)開(kāi)發(fā)者、4萬(wàn)家公司、1.4萬(wàn)家初創(chuàng)公司。加速計(jì)算和人工智能將重塑計(jì)算機(jī)行業(yè)，新計(jì)算時(shí)代臨界點(diǎn)正到來(lái)。2023年5月29日，英偉達(dá)CEO黃仁勛在Computex2023上發(fā)表主題演講，表示“加速計(jì)算已經(jīng)帶來(lái)了全新的計(jì)算時(shí)代”，在AI發(fā)展中GPU擔(dān)任的運(yùn)算器角色變得愈發(fā)重要，加速計(jì)算有望成為關(guān)鍵引擎。英偉達(dá)推出超級(jí)計(jì)算機(jī)DGXGH200，E級(jí)AI超算。2023年5月，在COMPUTEX大會(huì)上英偉達(dá)推出超級(jí)計(jì)算機(jī)DGXGH200，DGXGH200通過(guò)NVLink互連技術(shù)及NVLinkSwitchSystem，將256個(gè)GraceHopper超級(jí)晶片連接成一個(gè)超大型、1-Exaflop、144TBGPU的巨型模型，用于驅(qū)動(dòng)生成式人工智能、推薦系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析，為巨型人工智能模型提供線性可擴(kuò)展性，谷歌云、Meta和微軟將會(huì)是首批使用DGXGH200的公司。同時(shí)NVIDIA的GraceHopper超級(jí)晶片已開(kāi)始量產(chǎn)。英偉達(dá)推出全新Spectrum-X加速以太網(wǎng)平臺(tái)。2023年5月29日，NVIDIA推出NVIDIASpectrum-X網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，該平臺(tái)是一個(gè)加速網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，用以提高基于以太網(wǎng)AI云的性能與效率。Spectrum-X將NVIDIASpectrum-4以太網(wǎng)交換機(jī)與NVIDIABlueField-3DPU緊密結(jié)合，取得1.7倍整體AI性能和能效提升，同時(shí)可在多租戶環(huán)境中提供一致、可預(yù)測(cè)的性能，Spectrum-X還提供NVIDIA加速軟件和軟件開(kāi)發(fā)套件（SDK），使開(kāi)發(fā)人員能夠構(gòu)建軟件定義的云原生AI應(yīng)用。英偉達(dá)發(fā)布多款加速庫(kù)助力加速計(jì)算。加速庫(kù)是加速計(jì)算的核心，通過(guò)加速庫(kù)連接應(yīng)用，再連接至各行各業(yè)，形成網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)過(guò)30年的開(kāi)發(fā)，已有數(shù)千款應(yīng)用被英偉達(dá)的庫(kù)加速，涉及科學(xué)和工業(yè)多個(gè)領(lǐng)域。目前NVIDIAGPU兼容CUDA，為開(kāi)發(fā)者提供了龐大的安裝基礎(chǔ)和廣泛的覆蓋范圍，吸引了眾多終端用戶。同時(shí)英偉達(dá)建立了加速計(jì)算的良性循環(huán)，涵蓋了300個(gè)加速庫(kù)和400個(gè)AI模型。英偉達(dá)在2023年GTC大會(huì)重點(diǎn)介紹了幾款加速庫(kù)：cuQuantum量子加速庫(kù)：用于量子電路仿真的加速庫(kù)。cuQuantum由英偉達(dá)與QuantumMachines合作開(kāi)發(fā)，將NVIDIAGPU連接到量子計(jì)算機(jī)以極快的速度進(jìn)行糾錯(cuò)，對(duì)量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行加速，可供研究人員推進(jìn)量子編程模型，系統(tǒng)架構(gòu)和算法。cuOpt運(yùn)籌規(guī)劃加速庫(kù)：運(yùn)籌學(xué)優(yōu)化API。NVIDIAcuOpt使用進(jìn)化算法和加速計(jì)算每秒分析300億次動(dòng)作，打破了世界紀(jì)錄。cuOpt可以優(yōu)化物流，每年有4000億個(gè)包裹被投遞到3770億個(gè)站點(diǎn)。德勤、Capgemini，Softserve、埃森哲和Quantiphi正在使用NVIDIAcuOpt來(lái)幫助客戶優(yōu)化運(yùn)營(yíng)。CV-CUDA視頻處理加速庫(kù)：用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的云規(guī)模加速庫(kù)。CV-CUDA包括30個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算子，可用于檢測(cè)、分割和分類，VPF是一個(gè)Python視頻編解碼加速庫(kù)，騰訊使用CVCUDA和VPF每天處理30萬(wàn)個(gè)視頻，Microsoft使用CVCUDA和VPF來(lái)處理視覺(jué)搜索。Parabricks醫(yī)療加速庫(kù)：用于云端或儀器設(shè)備內(nèi)的端到端基因組分析的AI加速庫(kù)。NVIDIAParabricks將會(huì)在PacBio、OxfordNanopore、Ultima，Singular、BioNano和Nanostring的第四代NVIDIA加速基因組學(xué)設(shè)備上運(yùn)行。cuLitho計(jì)算光刻加速庫(kù)：通過(guò)計(jì)算技術(shù)大幅優(yōu)化芯片制造流程。cuLitho歷時(shí)4年，利用GPU技術(shù)實(shí)現(xiàn)計(jì)算光刻，可以使傳統(tǒng)光刻技術(shù)提速40倍以上，為2m及更先進(jìn)芯片的生產(chǎn)提供助力。如果在GPU上運(yùn)行cuLitho，只需8小時(shí)即可處理完一個(gè)掩膜板。臺(tái)積電可通過(guò)在500個(gè)DGXH100系統(tǒng)上使用cuLitho加速，將功率從35MW降至5MW，從而替代用于計(jì)算光刻的4萬(wàn)臺(tái)CPU服務(wù)器。推出DGXAICloud云服務(wù)，重塑大模型格局，加速AI生態(tài)發(fā)展。英偉達(dá)宣布推出NVIDIADGXCloud，這是一項(xiàng)AI超級(jí)計(jì)算服務(wù)，能讓企業(yè)立即訪問(wèn)為生成式AI和其他突破性應(yīng)用程序訓(xùn)練高級(jí)模型所需的基礎(chǔ)設(shè)施和軟件。企業(yè)可按月租用DGXCloud集群，每月租金為3.7萬(wàn)美元，通過(guò)瀏覽器立即訪問(wèn)英偉達(dá)的DGXAI超級(jí)計(jì)算機(jī)和AI軟件，為生成式AI和其他開(kāi)創(chuàng)性應(yīng)用訓(xùn)練先進(jìn)模型，可快速輕松地?cái)U(kuò)展大型多節(jié)點(diǎn)訓(xùn)練工作負(fù)載的開(kāi)發(fā)，而無(wú)需等待通常需求量很大的加速計(jì)算資源。此外，英偉達(dá)還成立了NVIDIAAIFoundations，為有專門要求的客戶構(gòu)建和改進(jìn)相關(guān)AI模型訓(xùn)練，從而降低AI數(shù)據(jù)的生成時(shí)間和提升客戶的工作效率。NVIDIAAIFoundations包括語(yǔ)言、視覺(jué)和生物模型制作服務(wù)。其中語(yǔ)言模型NVIDIANemo用于構(gòu)建定制的語(yǔ)言文本轉(zhuǎn)文本；視覺(jué)模型PICASSO用于視覺(jué)語(yǔ)言模型制作；生物學(xué)模型BioNeMo可幫助研究人員使用專有數(shù)據(jù)創(chuàng)建、微調(diào)和提供自定義模型。英偉達(dá)將與甲骨文、微軟和谷歌等云服務(wù)提供商合作，托管DGXCloud基礎(chǔ)設(shè)施。推出GPU推理平臺(tái)，為AIGC設(shè)計(jì)專用算力。英偉達(dá)推出全新GPU推理平臺(tái)，4種配置分別用于加速AI視頻、圖像生成、大型語(yǔ)言模型部署和推薦系統(tǒng)，為不同種類的AIGC產(chǎn)業(yè)提供了對(duì)應(yīng)的硬件產(chǎn)品。L4：針對(duì)AI視頻設(shè)計(jì)的通用GPU，可提供比CPU高120倍的AI視頻性能，能效提高99%；L40：用于圖像生成，針對(duì)圖形和AI支持的2D、視頻和3D圖像生成進(jìn)行了優(yōu)化，推理性能是英偉達(dá)最受歡迎的云推理GPUT4的10倍；H100NVL：針對(duì)ChatGPT等大型語(yǔ)言模型的大規(guī)模部署，配備雙GPUNVLink，將兩張擁有94GBHBM3顯存的PCleH100GPU拼接在一起，可處理?yè)碛?750億參數(shù)的GPT-3大模型；GraceHooper：適用于推薦系統(tǒng)和大型語(yǔ)言模型的AI數(shù)據(jù)庫(kù)，圖推薦模型、向量數(shù)據(jù)庫(kù)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理想選擇，通過(guò)900GB/s的高速一致性芯片到芯片接口連接英偉達(dá)GraceCPU和HopperGPU。胖樹(shù)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)成為人工智能數(shù)據(jù)中心的重要需求之一。NVIDIADGXSuperPOD是NVIDIA推出的一個(gè)分布式集群的參考架構(gòu)，最新一代是基于NVIDIADGXA100和NVIDIAHDR200Gb/sConnectX-6HCAs組建，旨在幫助AI研究人員快速搭建一套強(qiáng)大、靈活、高效的系統(tǒng)。DGXSuperPOD采用模塊化的設(shè)計(jì)，支持不同規(guī)模大小的設(shè)計(jì)，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的SuperPOD由140臺(tái)DGXA100和三層Infiniband交換機(jī)通過(guò)胖樹(shù)結(jié)構(gòu)全互聯(lián)起來(lái)。每臺(tái)DGXA100配有8個(gè)200Gb/s的高速計(jì)算網(wǎng)，并配有2個(gè)200Gb/s的高速存儲(chǔ)網(wǎng)，采用計(jì)算和存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)分離的方案。人工智能數(shù)據(jù)中心內(nèi)部數(shù)據(jù)流量較大，高速率、低延時(shí)的要求推動(dòng)胖樹(shù)架構(gòu)在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中部署。光連接向高速率、大密度方向發(fā)展。大語(yǔ)言模型帶來(lái)超大算力需求拉動(dòng)通信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與擴(kuò)容，光模塊作為數(shù)據(jù)傳輸?shù)幕A(chǔ)部件，是實(shí)現(xiàn)光電轉(zhuǎn)換的核心部件，網(wǎng)絡(luò)帶寬需求增加，推動(dòng)以太網(wǎng)交換機(jī)和光學(xué)器件進(jìn)步，交換機(jī)之間連接需要高端光模塊來(lái)完成，交換芯片的技術(shù)演進(jìn)推動(dòng)光模塊更新?lián)Q代，交換芯片向大容量、高速率、低功耗方向發(fā)展，光模塊隨之迭代升級(jí)。3、中文模型奮起直追，辦公生產(chǎn)力率先變革3.1、中文模型奮起直追，更強(qiáng)中文理解大模型可大致分為基礎(chǔ)大模型、行業(yè)大模型、場(chǎng)景模型三類。基礎(chǔ)大模型：可在多個(gè)領(lǐng)域和任務(wù)上通用的大模型。利用大算力、使用海量數(shù)據(jù)與大參數(shù)的深度學(xué)習(xí)算法，在大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，以尋找特征并發(fā)現(xiàn)規(guī)律，進(jìn)而形成強(qiáng)大泛化能力，可在不進(jìn)行微調(diào)或少量微調(diào)的情況下完成多場(chǎng)景任務(wù)。行業(yè)大模型：針對(duì)特定行業(yè)或領(lǐng)域的大模型。通常使用行業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練或微調(diào)，以提高在該領(lǐng)域的性能和準(zhǔn)確度。場(chǎng)景模型：針對(duì)特定任務(wù)或場(chǎng)景的大模型。通常使用任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練或微調(diào)，以提高在該任務(wù)上的性能和效果。百度發(fā)布“文心一言”大模型，更強(qiáng)中文理解與跨模態(tài)能力。2023年3月16日，百度召開(kāi)發(fā)布會(huì)發(fā)布大語(yǔ)言模型、生成式AI產(chǎn)品“文心一言”，百度創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏展示了文心一言在文學(xué)創(chuàng)作、商業(yè)文案創(chuàng)作、數(shù)理推算、中文理解、多模態(tài)生成五個(gè)使用場(chǎng)景中的綜合能力。百度智能云面向企業(yè)客戶開(kāi)放文心一言API接口調(diào)用服務(wù)。2023年3月27日，百度推出企業(yè)級(jí)大模型服務(wù)平臺(tái)“文心千帆”，基于文心一言底層模型（ErnieBot）數(shù)據(jù)管理、自動(dòng)化模型定制微調(diào)以及推理服務(wù)云端部署一站式大模型定制服務(wù)，并提供可快速使用的文心一言企業(yè)級(jí)推理云服務(wù)，助力各行業(yè)的生成式AI應(yīng)用需求落地。文心一言：知識(shí)增強(qiáng)大語(yǔ)言模型，基于飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)和文心知識(shí)增強(qiáng)大模型。文心一言大模型持續(xù)從海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模知識(shí)中融合學(xué)習(xí)具備知識(shí)增強(qiáng)、檢索增強(qiáng)和對(duì)話增強(qiáng)的技術(shù)特色。百度同時(shí)具備人工智能四層能力，在應(yīng)用層、模型層、框架層、芯片層進(jìn)行全棧布局。從昆侖芯片、飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)、文心大模型到應(yīng)用，百度在技術(shù)棧的各層都有領(lǐng)先業(yè)界的關(guān)鍵自研技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了層與層反饋，端到端優(yōu)化，大幅提升效率。文心大模型：基于BERT結(jié)構(gòu)，多范式的統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練模式，支持長(zhǎng)文本語(yǔ)言模型建模。2019年3月，百度發(fā)布并開(kāi)源了中國(guó)首個(gè)知識(shí)增強(qiáng)的語(yǔ)言模型文心ERNIE1.0，百度圍繞各場(chǎng)景，在NLP、CV、跨模態(tài)、生物計(jì)算等領(lǐng)域形成完善的大模型生態(tài)，已歷經(jīng)四代，2022年發(fā)布的ERNE3.0TITAN參數(shù)量達(dá)到2600億，相對(duì)GPT-3的參數(shù)量提升50%。超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。在ERNIE3.0中，百度提出了一個(gè)多范式統(tǒng)一的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練框架，基于該框架，ERNIE3.0融合了自回歸網(wǎng)絡(luò)和自編碼網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)由于大規(guī)模知識(shí)圖譜類數(shù)據(jù)的引入，使得模型能夠在理解任務(wù)、生成任務(wù)、零樣本學(xué)習(xí)任務(wù)和常識(shí)推理任務(wù)上均獲取優(yōu)秀的表現(xiàn)。ERNIE3.0在14種類型共計(jì)45個(gè)自然語(yǔ)言理解數(shù)據(jù)集上取得了SOTA的結(jié)果，在9個(gè)自然語(yǔ)言生成任務(wù)上取得了SOTA的效果，在18個(gè)數(shù)據(jù)集上刷新了zero-shot的SOTA效果。創(chuàng)新型算法，更好的中文理解能力，全面的模型尺寸，覆蓋不同場(chǎng)景需求。百度創(chuàng)新性地將大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練與多源豐富知識(shí)相結(jié)合，通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)，不斷吸收海量文本數(shù)據(jù)中詞匯、結(jié)構(gòu)、語(yǔ)義等方面的新知識(shí)，實(shí)現(xiàn)模型效果不斷進(jìn)化。文心大模型引入知識(shí)圖譜，通過(guò)知識(shí)內(nèi)化（語(yǔ)義學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)構(gòu)造）和知識(shí)外用（知識(shí)推理和提示構(gòu)建），將數(shù)據(jù)與知識(shí)融合，使得學(xué)習(xí)效率更高、可解釋性更好，突破了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)難以統(tǒng)一表示和學(xué)習(xí)瓶頸。針對(duì)不同的場(chǎng)景需求，百度發(fā)布不同的模型尺寸，拓寬了人工智能技術(shù)落地場(chǎng)景的覆蓋廣度。大模型體系化，預(yù)置豐富模型。不同場(chǎng)景對(duì)模型的需求會(huì)有一定的差異化，所以在通用模型的基礎(chǔ)上需增加不同特質(zhì)，對(duì)此百度增加了兩類模型：1、任務(wù)大模型，主要面向特定任務(wù)，比如語(yǔ)音搜索、圖文搜索、圖象理解等；2、行業(yè)大模型，針對(duì)特定行業(yè)進(jìn)行知識(shí)增強(qiáng)后的大模型。飛漿（PaddlePaddle）：源于產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。百度于2013年成立深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室，并推出自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，即PaddlePaddle前身；2016年8月，PaddlePaddle正式開(kāi)源，對(duì)標(biāo)谷歌TensorFlow，是中國(guó)首個(gè)開(kāi)源開(kāi)放的深度學(xué)習(xí)框架。目前PaddlePaddle集深度學(xué)習(xí)核心框架、基礎(chǔ)模型庫(kù)、端到端開(kāi)發(fā)套件、工具組件和服務(wù)平臺(tái)于一體，是全面開(kāi)源開(kāi)放、技術(shù)領(lǐng)先、功能完備的產(chǎn)業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。目前飛槳已廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等。文心一格：AI藝術(shù)與創(chuàng)意輔助平臺(tái)。文心一格是百度推出的AI作畫產(chǎn)品。依托飛槳、文心大模型的技術(shù)創(chuàng)新，只需輸入文字描述，即能生成各種風(fēng)格的精美畫作?？蔀楫嫀?、設(shè)計(jì)師等視覺(jué)內(nèi)容創(chuàng)作者啟發(fā)靈感，輔助藝術(shù)創(chuàng)作，也能為媒體、作者等文字內(nèi)容創(chuàng)作者提供高質(zhì)量、高效率的配圖。文心百中：產(chǎn)業(yè)級(jí)搜索系統(tǒng)。文心百中是百度推出的由大模型驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)級(jí)搜索系統(tǒng)。依托百度文心大模型，以極簡(jiǎn)框架，代替?zhèn)鹘y(tǒng)搜索引擎復(fù)雜的構(gòu)建及維護(hù)成本，可低成本接入各類企業(yè)和開(kāi)發(fā)者應(yīng)用，并憑借數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化模式可實(shí)現(xiàn)行業(yè)優(yōu)化效率及應(yīng)用效果。商湯科技推出“日日新大模型”體系。2023年4月10日，在商湯技術(shù)交流日活動(dòng)上，商湯科技董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官徐立宣布推出大模型體系“商湯日日新大模型”，包括自然語(yǔ)言生成、文生圖、感知模型標(biāo)注、以及模型研發(fā)功能。商湯SenseChat2.0大語(yǔ)言模型能力全面升級(jí)。2023年7月7日，商湯科技董事長(zhǎng)兼CEO徐立在第六屆世界人工智能大會(huì)（WAIC2023）推出商湯商量SenseChat2.0版本，實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型全面升級(jí)，突破了長(zhǎng)度限制，并推出不同參數(shù)量級(jí)的模型版本，可完美適配移動(dòng)端、云端等不同終端及場(chǎng)景的應(yīng)用需求，降低部署成本。與此同時(shí)，商湯秒畫SenseMirage3.0文生圖大模型亦全面升級(jí)，模型參數(shù)從2023年4月的10億提升至7月的70億，可實(shí)現(xiàn)專業(yè)攝影級(jí)的圖片細(xì)節(jié)刻畫。華為云正式發(fā)布盤古大模型3.0，面向行業(yè)的大模型系列。2023年7月7日，華為開(kāi)發(fā)者大會(huì)2023在東莞召開(kāi)，華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安正式發(fā)布了華為云盤古大模型3.0，首次明確定位“為行業(yè)而生”。盤古大模型3.0分為L(zhǎng)0基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型、L2場(chǎng)景模型三層架構(gòu)，將重塑千行百業(yè)。盤古大模型強(qiáng)調(diào)在細(xì)分場(chǎng)景的落地應(yīng)用，主要解決商業(yè)環(huán)境中低成本大規(guī)模定制的問(wèn)題，用AI賦能千行百業(yè)。在煤礦領(lǐng)域，盤古礦山大模型已經(jīng)在全國(guó)8個(gè)礦井規(guī)模使用，一個(gè)大模型可以覆蓋煤礦的采、掘、機(jī)、運(yùn)、通、洗選等業(yè)務(wù)流程下的1000多個(gè)細(xì)分場(chǎng)景，讓更多煤礦工人能夠在地面上作業(yè)，極大地減少安全事故；在氣象領(lǐng)域，原來(lái)預(yù)測(cè)一個(gè)臺(tái)風(fēng)未來(lái)10天的路徑，需要在3000臺(tái)服務(wù)器的高性能計(jì)算機(jī)集群上花費(fèi)5小時(shí)進(jìn)行仿真，現(xiàn)在基于預(yù)訓(xùn)練的盤古氣象大模型，10秒內(nèi)就可以獲得更精確的預(yù)測(cè)結(jié)果，速度比傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)提速10000倍以上。7月6日，該研究成果登上國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《自然》雜志；在交通運(yùn)輸行業(yè)，盤古鐵路大模型能精準(zhǔn)識(shí)別現(xiàn)網(wǎng)運(yùn)行的67種貨車、430多種故障，綜合準(zhǔn)確性高達(dá)99.8%。通過(guò)盤古鐵路大模型的“慧眼”，無(wú)故障圖片的篩除率為95%，實(shí)現(xiàn)效率提升。盤古大模型在性能、深度、架構(gòu)及數(shù)據(jù)增強(qiáng)方面均進(jìn)行了升級(jí)。華為擁有算力、框架、平臺(tái)全棧核心技術(shù)，盤古大模型實(shí)現(xiàn)了以鯤鵬和昇騰為基礎(chǔ)的AI算力云平臺(tái)，以及異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN、全場(chǎng)景AI框架昇思MindSpore、AI開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線ModelArts的全棧自主創(chuàng)新。單集群2000PFlops算力、千卡訓(xùn)練30天長(zhǎng)穩(wěn)率達(dá)到90%的昇騰AI云服務(wù)在華為云的烏蘭察布和貴安AI算力中心同時(shí)上線。3.2、生產(chǎn)力工具革新，釋放創(chuàng)造力微軟發(fā)布Microsoft365Copilot，提升工作效率，革新工作方式。2023年3月16日，微軟發(fā)布了集成了GPT4功能的Microsoft365Copilot，提供了包括文字和圖片內(nèi)容生成，歸納，數(shù)據(jù)分析、輔助決策等一系列新功能。Copilot一款基于GPT-4和MicrosoftGraph的AI辦公助手，為用戶提供了一種全新的工作方式。Copilot通過(guò)兩種方式集成至Microsoft365中，第一種是嵌入至Microsoft365應(yīng)用程序中，如Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等，第二種是郵件、聯(lián)系人、在線會(huì)議等軟件數(shù)據(jù)接入大語(yǔ)言模型，借助PowerPlatform中的Copilot，將重復(fù)的工作流程自動(dòng)化，解鎖生產(chǎn)力。Microsoft365Copilot技術(shù)原理：LLM+MicrosoftGraph+Microsoft365Apps。Microsoft365Copilot由“Copilot系統(tǒng)”提供支持，利用了三種基礎(chǔ)技術(shù)：Microsoft365應(yīng)用：即Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等；MicrosoftGraph：是Microsoft365中通往數(shù)據(jù)和智能的網(wǎng)關(guān)，它提供統(tǒng)一的可編程模型，可用于訪問(wèn)Microsoft365、Windows10和企業(yè)移動(dòng)性+安全性中的海量數(shù)據(jù)，相當(dāng)于數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ǖ?，連結(jié)大模型和Microsoft365應(yīng)用；大型語(yǔ)言模型LLM：使用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，可以生成自然語(yǔ)言文本或理解語(yǔ)言文本的含義。用戶輸入指令后，Copilot將該指令信息發(fā)送到MicrosoftGraph，進(jìn)行上下文檢索和修正提升，并將修正后的信息發(fā)送到GPT-4，之后將回復(fù)傳回MicrosoftGraph，完成安全和合規(guī)性檢查后，最終傳回到Microsoft365應(yīng)用。Copilot能掃描MicrosoftGraph中存儲(chǔ)的電郵、會(huì)議、聊天內(nèi)容和日歷中標(biāo)注的日期和事件等所有數(shù)據(jù)，根據(jù)這些內(nèi)容作出回應(yīng)。這些數(shù)據(jù)可以幫助支持Copilot的大語(yǔ)言模型改進(jìn)回答，讓回答更具體、對(duì)用戶個(gè)人更有針對(duì)性。Word：通過(guò)Copilot可實(shí)現(xiàn)文稿的快速生成和修改。幫助用戶寫作、編輯、摘要和創(chuàng)作文檔，能讓用戶集中精力發(fā)揮創(chuàng)造力，快速撰寫具有說(shuō)服力的提案；可以根據(jù)簡(jiǎn)單的筆記和其他內(nèi)部文件草擬提案，生成初稿，并按照用戶的需求調(diào)整格式、插入圖片和提取視覺(jué)素材；可以生成摘要和提供建議以改進(jìn)文檔。Excel：通過(guò)Copilot可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)可視化，幫助用戶分析和探索數(shù)據(jù)。用戶可以讓Copilot找出關(guān)鍵趨勢(shì)、提出跟進(jìn)問(wèn)題，并將數(shù)據(jù)可視化；Copilot還能創(chuàng)建簡(jiǎn)單的假設(shè)模型，并將操作過(guò)程逐步分解，以便用戶進(jìn)行修改。PowerPoint：通過(guò)Copilot可基于文稿生成幻燈片，通過(guò)便捷指令調(diào)用編輯功能?？蓪ord文檔轉(zhuǎn)換為演示文稿，亦可將PowerPoint轉(zhuǎn)換為Word文檔；用戶只需給出簡(jiǎn)短的指示，Copilot即能迅速完成幻燈片制作，讓用戶進(jìn)行審查；能為文字過(guò)多幻燈片添加動(dòng)畫效果，以實(shí)現(xiàn)專業(yè)設(shè)計(jì)效果；可以為所有幻燈片生成演講者備注，幫助用戶成為更出色的演講者。Outlook：通過(guò)Copilot輔助整理、歸納、起草電子郵件?？勺詣?dòng)管理和回復(fù)郵件，用戶可通過(guò)簡(jiǎn)單命令指引對(duì)郵件進(jìn)行分類、總結(jié)、