技術(shù)革新引領(lǐng)未來：生成式AI塑造核心發(fā)展引擎2024

技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑 2 4 4 9 36 2技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎觀點(diǎn)一：技術(shù)協(xié)同發(fā)展推動生態(tài)完善在當(dāng)今快速演變的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)中，多技術(shù)協(xié)同升級已成為推動新興技術(shù)發(fā)展的核心動力。這一過程涉及人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)、云計算等關(guān)鍵技術(shù)的深度融合，也關(guān)系到各個行業(yè)之間的相互滲透，技術(shù)和行業(yè)互相交織形成了一個創(chuàng)新生態(tài)。例如，金融場景已可以將產(chǎn)品與大模型進(jìn)行結(jié)合、生成交易數(shù)據(jù)，從而彌補(bǔ)真實數(shù)據(jù)的不足，并優(yōu)化欺詐識別模型的訓(xùn)練。時至今日，行業(yè)融合多種新技術(shù)的成功案例層出不窮，顯示出協(xié)同效應(yīng)對技術(shù)創(chuàng)新周期的加速作用。觀點(diǎn)二：數(shù)據(jù)持續(xù)積累推動新的處理IDC將AI，尤其是生成式AI，視為下一個重大變革性和有影響力的技術(shù)轉(zhuǎn)變。我們正在進(jìn)入一個AI無處不在的時代。此次變革與過往計算機(jī)革命及云計算轉(zhuǎn)型相比，不同之處在于其驅(qū)動力為數(shù)據(jù)而非硬件設(shè)備；這也標(biāo)志著智能化進(jìn)程首次以數(shù)據(jù)為核心導(dǎo)向的重大飛躍。而生成式AI的核心價值之一在于它解鎖了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的價值。數(shù)十年來，從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提煉有用信息一直是一項艱巨挑戰(zhàn)。據(jù)IDC統(tǒng)計，2023年非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將占所有存儲數(shù)據(jù)的77%1，這表示一個數(shù)據(jù)密集型創(chuàng)新周期已經(jīng)來臨。在此背景下，能夠高效處 理、解析并轉(zhuǎn)化這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為可行性洞察的AI技術(shù)，將成為推動各行各業(yè)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵力量。3技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑觀點(diǎn)三：算力是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要推動力IDC預(yù)測，到2027年，70%的經(jīng)濟(jì)價值將以高信息密度的商品和服務(wù)形式呈現(xiàn)；為保持經(jīng)濟(jì)增長速度，強(qiáng)大的算力是信息產(chǎn)品發(fā)展的支撐基礎(chǔ)2。數(shù)據(jù)分析、大模型訓(xùn)練以及推理等關(guān)鍵步驟都需要算力作為底層資源。而算力配置是否有彈性并且可擴(kuò)展，直接影響到企業(yè)業(yè)務(wù)的運(yùn)行穩(wěn)定性以及響應(yīng)市場變化的速度。因此，構(gòu)建并優(yōu)化算力體系，成為企業(yè)把握大模型時代發(fā)展機(jī)遇和提升核心競爭力的戰(zhàn)略重點(diǎn)。觀點(diǎn)四：大模型技術(shù)發(fā)展關(guān)注點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向高效、經(jīng)濟(jì)和環(huán)保方向在生成式AI的演進(jìn)中，高效性、經(jīng)濟(jì)性和環(huán)境友好性的考量日益受到重視。大模型預(yù)訓(xùn)練對計算資源的需求極高，相關(guān)能耗問題也逐漸凸顯。如何在不犧牲模型精度與訓(xùn)練效率的前提下，通過優(yōu)化計算架構(gòu)、節(jié)能技術(shù)等方法，實現(xiàn)降低運(yùn)行成本、減少能源消耗，并最終達(dá)到低碳環(huán)保的長遠(yuǎn)目標(biāo)，確保大模型技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展，以更優(yōu)地促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)向綠色轉(zhuǎn)型并邁入高質(zhì)量發(fā)展階段，成為當(dāng)前研究與實踐的核心議題。4第一章生成式AI：推動科技進(jìn)步與產(chǎn)業(yè)變革的強(qiáng)大驅(qū)動力1.1生成式AI引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)智能化落地，開啟經(jīng)濟(jì)發(fā)展新篇章隨著AI技術(shù)的推進(jìn)，生成式AI已躍升為數(shù)字時代的前沿領(lǐng)域。從最初的基于規(guī)則的簡單創(chuàng)作，發(fā)展至今日由深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的創(chuàng)造性產(chǎn)出，生成式AI技術(shù)實現(xiàn)了由量變到質(zhì)變的深刻轉(zhuǎn)型。這一歷程，包含了計算能力的幾何級躍升，數(shù)據(jù)資源的持續(xù)累積，以及機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法的不斷精煉與革新。尤其在近十年間，生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）與Transformer模型的誕生，為文本、圖像乃至視頻內(nèi)容的自動生成開辟了創(chuàng)新級可能性，極大地拓展了創(chuàng)意表達(dá)的市場的投資亦將達(dá)到129億美元；這一發(fā)展趨勢的動力源自技術(shù)迭代的加速、5技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑應(yīng)用領(lǐng)域的拓寬，以及企業(yè)對AI創(chuàng)新驅(qū)動的不懈投入。除了大模型AI廠商外，NVIDIA作為加速計算技術(shù)的領(lǐng)航者，在此進(jìn)程中也發(fā)揮著核心作用，NVIDIAAIEnterprise平臺通過加速計算能力、優(yōu)化的軟件棧和容器化服務(wù)，降低了 企業(yè)部署和運(yùn)用復(fù)雜AI模型的門檻，加速了從研究到生產(chǎn)的轉(zhuǎn)化過程。值得注意的是，該平臺能夠支持訓(xùn)練千億乃至萬億參數(shù)量級的大模型，給生成式AI技術(shù)落地帶來可能性。生成式AI支出規(guī)模（單位：億美元）全球全球35.335.32024202720242027生成式AI技術(shù)的商業(yè)化與技術(shù)進(jìn)步并駕齊驅(qū)，不僅在國際舞臺上催生了一系列科技創(chuàng)新，也見證了本土企業(yè)的迅速崛起與差異化戰(zhàn)略的實施。大模型目前主要分為文本、圖像以及視頻三種模態(tài)，在不同的數(shù)據(jù)和場景中發(fā)揮作用。6技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎Transformer架構(gòu)革新生成式AI，開啟自然語言處理的新篇章生成式AI為基礎(chǔ)模型提供支持Transformer和語言模型都是基礎(chǔ)模型的分支大語言模型是具有數(shù)十億個參數(shù)的模型，通過自我監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行Transformer是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過跟蹤字詞之間的關(guān)系來學(xué)習(xí)順序數(shù)據(jù)中的上下文和含義?；A(chǔ)模型是一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣化，修改或微調(diào)后可以滿足各種下游任務(wù)的需要。文本輸入文本輸出文本輸入文本輸出大語言模型大語言模型TransformerTransformer應(yīng)用應(yīng)用基礎(chǔ)模型數(shù)據(jù)GPT-3是一個LLM。ChatGPT基于GPT3.5，是一種Transformer文本對話技術(shù)的迭代升級，率先為大模型開辟了應(yīng)用前景：文本生成技術(shù)的飛速發(fā)展，歸功于文本數(shù)據(jù)資源的多樣化和易獲取;這些數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)的每一個角落，包括但不限于社交媒體、新聞文章、學(xué)術(shù)論文、歷史檔案等，其多樣性、廣度與深度為模型提供了豐富的學(xué)習(xí)材料。另外，Transformer架構(gòu)的問世，成功解決了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在處理長序列信息時的局限性。ChatGPT作為語言生成領(lǐng)域的先鋒，憑借其卓越的對話創(chuàng)造、代碼生成及跨領(lǐng)域知識解析能力，彰顯了生成式AI技術(shù)的高水平成熟度及廣泛的應(yīng)用潛力。GPT-3.5模型擁有1750億參數(shù)及先進(jìn)的自注意力機(jī)制，采用多層Transformer解碼器堆疊架構(gòu)，使模型具備了上下文感知的對話、代碼合成及跨學(xué)科知識解析能力。在國內(nèi)，ChatGLM與Baichuan等大模型亦展現(xiàn)出色表現(xiàn)。ChatGLM采用的雙流自注意力機(jī)制增強(qiáng)了對復(fù)雜語言結(jié)構(gòu)的解析力，其靈活性和較低的7技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑資源消耗，特別是通過模型量化技術(shù)實現(xiàn)的ChatGLM-6B模型在邊緣端的低門檻部署，極大地推動了高級語言模型的普及。Baichuan則整合了意圖理解、信息檢索、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)，并借助有監(jiān)督微調(diào)與人類意圖對齊策略，在知識問答、文本創(chuàng)作等多領(lǐng)域取得了卓越成效。圖像生成技術(shù)的革新，進(jìn)一步拓展了大模型的創(chuàng)意邊界：圖像創(chuàng)作需要融合計算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)技術(shù)。在早期發(fā)展的過程中，生成新圖像在真實度與細(xì)節(jié)還原度上存在一定的局限性，導(dǎo)致圖片失真；而新一代技術(shù)則憑借大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和復(fù)雜的算法架構(gòu)設(shè)計，使生成圖像的真實性顯著提升，StableDiffusion和DALL-E2是圖像模型的代表。從技術(shù)方面來看，StableDiffusion利用擴(kuò)散模型架構(gòu)，從隨機(jī)噪聲中解析出清晰圖像，其核心優(yōu)勢在于其可以在低計算資源的基礎(chǔ)上保持生成高分辨率圖像；同時，其開源特性更是激發(fā)了社區(qū)用戶的積極性，形成模型從使用到迭代的正向循環(huán)。DALL-E2則是運(yùn)用Transformer架構(gòu)實現(xiàn)的文本到圖像的直接映射，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練，使模型能夠推理出不同的圖像特點(diǎn)，從而有效轉(zhuǎn)化文本中的抽象概念和細(xì)節(jié)，并通過分層構(gòu)建圖像的方式確保生成內(nèi)容的結(jié)構(gòu)合理性和細(xì)節(jié)飽滿視頻創(chuàng)作技術(shù)的飛躍，補(bǔ)全了大模型在動態(tài)場景中的不足：視頻生成技術(shù)的發(fā)展得益于多模態(tài)技術(shù)升級已取得的重要進(jìn)展，從最初的動畫合成到處理復(fù)雜動態(tài)場景和非線性敘事結(jié)構(gòu)。在技術(shù)快速迭代的背景下，以VideoGAN和Sora為代表的視頻生成模型，極大提升了視頻創(chuàng)作的效率。VideoGAN利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)可生成連貫的視頻片段，通過時間相關(guān)損失函數(shù)和循環(huán)一致性約束確保幀間連貫，結(jié)合時空注意力機(jī)制和LSTM等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以捕捉和保留視頻序列的時空特征，實現(xiàn)視頻的自然流暢。Sora憑借其時空一致性與動態(tài)適應(yīng)性脫穎而出，其集成的LSTM與3DCNNs協(xié)同工作，確保視頻序列在時間維度上的平滑過渡和邏輯連貫，同時引入條件生成機(jī)制，賦予用戶高度定制化和交互式的視頻創(chuàng)作體驗，進(jìn)一步模糊了現(xiàn)實與虛擬的界限，開創(chuàng)了內(nèi)容創(chuàng)作的新境界。8技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎技術(shù)層面上，生成式AI正不斷向高精度、低延遲和多模態(tài)方向發(fā)展。模型架構(gòu)上依然是以Transformer及其變體為主，但目前也在探索更高效的注意力機(jī)制和模型壓縮技術(shù)等方式，以降低模型的計算成本并提高部署效率。另外，針對特定領(lǐng)域的細(xì)粒度優(yōu)化也是新的技術(shù)熱點(diǎn)，如醫(yī)療、金融等行業(yè)模型。廠商方面，包括NVIDIA、谷歌、微軟在內(nèi)的國際企業(yè)，以及國內(nèi)的阿里、百度等公司，都在布局通過提供高性能計算資源及上層生態(tài)來共同支撐生成式AI的持續(xù)發(fā)展。隨著技術(shù)的不斷迭代與應(yīng)用場景的不斷開拓，生成式AI推動的智能化轉(zhuǎn)型正穩(wěn)步前行，其帶來的效益將會逐漸體現(xiàn)在社會經(jīng)濟(jì)的各個層面。技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑91.2硬件迭代、算法突破、數(shù)據(jù)改善在生成式AI的快速演進(jìn)中，算力的強(qiáng)化、算法的演進(jìn)以及數(shù)據(jù)的積累是三大核心要素，在新技術(shù)浪潮中共同發(fā)揮作用，持續(xù)拓展新技術(shù)邊界，并將生成式AI推向新的高度，確保其在多種應(yīng)用場景中表現(xiàn)更卓越。生成式AI發(fā)展三大要素高速算力處理海量數(shù)據(jù)先進(jìn)算法激發(fā)強(qiáng)大算力算力高速算力處理海量數(shù)據(jù)先進(jìn)算法激發(fā)強(qiáng)大算力算力數(shù)據(jù)算法數(shù)據(jù)算法精準(zhǔn)數(shù)據(jù)引導(dǎo)高效算法算力支撐：硬件革新與技術(shù)協(xié)同發(fā)展算力是生成式AI發(fā)展的物理基礎(chǔ)，高性能計算硬件的持續(xù)進(jìn)步為模型訓(xùn)練提供了強(qiáng)大的支撐。GPU因其高度并行的計算能力，成為訓(xùn)練大模型的理想選擇。近年來，專門針對AI計算優(yōu)化的TPU（TensorProcessingUnit）、技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎ASIC（Application-SpecificIntegratedCircuit）等加速器的出現(xiàn)，也提升了計算效率，降低了能耗。這些硬件創(chuàng)新，結(jié)合高速互連技術(shù)，如NVLink、InfiniBand等，為大規(guī)模并行計算提供了必要的基礎(chǔ)設(shè)施。Distributed等框架是協(xié)調(diào)硬件資源的關(guān)鍵軟件組件。這些框架在通信協(xié)議上做了一定優(yōu)化，以獲得高效的模型參數(shù)同步與負(fù)載均衡，從而有效地解決了多GPU的協(xié)同問題。具體來說，Horovod在Ring-AllReduce算法下減少了模型更新的通信時間；而PyTorchDistributed提供了靈活的分布式訓(xùn)練，在支持多種并行模式的情況下，使訓(xùn)練過程得到明顯的加速，同時降低了資源消耗。此外，高效率的數(shù)據(jù)傳輸與同步，隨著模型規(guī)模的擴(kuò)大變得格外重要。遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問（RDMA）技術(shù)與高速網(wǎng)絡(luò)通過減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)膹?fù)制步驟并縮短延遲，確保大規(guī)模集群間數(shù)據(jù)的高效交換，增強(qiáng)模型訓(xùn)練的穩(wěn)定性和效率。這些技術(shù)與智能的數(shù)據(jù)放置策略相配合，使大規(guī)模并行計算的效率進(jìn)一步優(yōu)化。了一場自然語言處理領(lǐng)域的革命，該架構(gòu)通過引入自注意力機(jī)制顯著提升了對長序列數(shù)據(jù)的理解和生成能力，它能夠使模型*行考慮輸入序列的所有位置，徹底改變了傳算法層面：深度與廣度的雙重躍升生成式AI技術(shù)迭代的核心推手是算法創(chuàng)新。Transformer架構(gòu)帶來了一場自然語言處理領(lǐng)域的革命，該架構(gòu)通過引入自注意力機(jī)制顯著提升了對長序列數(shù)據(jù)的理解和生成能力，使模型并行考慮輸入序列的所有位置，徹底改變了傳統(tǒng)的序列數(shù)據(jù)處理方法。自注意力機(jī)制的精髓在于，它能夠賦予模型學(xué)習(xí)輸入序列中任意兩部分之間關(guān)系的能力，這種全局視角對于理解和生成自然語言至關(guān)重要，因此基于Transformer的BERT、GPT系列等迅速成為主流的自然語言處理模型。此外，我們看到，模型規(guī)模也在隨著算法的不斷演進(jìn)而迎來增長，除了得益于Transformer架構(gòu)高效的并行處理能力外，分布式訓(xùn)練技術(shù)的成熟也不可或缺，如模型并行、數(shù)據(jù)并行和混合并行等這些技術(shù)在大規(guī)模模型訓(xùn)練中有效地解決了內(nèi)存限制和通訊瓶頸等問題。技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑架構(gòu)被提出。該架構(gòu)通過將模型分解為多個專注于處理輸入數(shù)據(jù)特定領(lǐng)域的專家子網(wǎng)絡(luò)，并采用門控機(jī)制來挑選最適合的專家執(zhí)行任務(wù)，實現(xiàn)了計算資源的動態(tài)優(yōu)化配置與高效利用。這一設(shè)計不僅增強(qiáng)了模型處理復(fù)雜任務(wù)的能力，也為處理極為龐大的數(shù)據(jù)集開辟了道路，同時還確保了模型的可擴(kuò)展性與靈活性，是大模型設(shè)計的一個重要發(fā)展趨勢。數(shù)據(jù)優(yōu)化：數(shù)據(jù)量與多樣性并重數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低是生成式AI模型精確性和泛化能力的根本所在，因此多數(shù)企業(yè)目前正致力于數(shù)據(jù)治理流程的優(yōu)化，通過采用存算一體架構(gòu)及數(shù)據(jù)湖解決方案來提高數(shù)據(jù)的存儲和處理能力。存算一體架構(gòu)通過緊耦合設(shè)計減少了數(shù)據(jù)移動能耗與延遲，顯著提高了能效比和處理速率，降低了數(shù)據(jù)傳輸中的損耗。而數(shù)據(jù)湖解決方案則為企業(yè)提供了一個集中管理平臺，該平臺能夠支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高效存儲與分析，為模型訓(xùn)練提供了豐富多樣的數(shù)據(jù)源。硬件迭代、算法突破與數(shù)據(jù)改善構(gòu)成了生成式AI發(fā)展的鐵三角，三者相互促進(jìn)，不僅共同推動著新技術(shù)的快速前行，也催化在數(shù)據(jù)模態(tài)方面，IDC調(diào)研顯示，生成式AI創(chuàng)建的數(shù)據(jù)中有36%是文本，遠(yuǎn)高于其他數(shù)據(jù)類型，但是到2028年，生成式AI創(chuàng)建的75%的數(shù)據(jù)將均勻分布在文本、圖像和視頻之間，其余為代碼、音頻和科學(xué)數(shù)據(jù)，形成多模態(tài)數(shù)據(jù)的局面3。因此，多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合分析是未來發(fā)展的重點(diǎn)，即通過結(jié)合多種模態(tài)的數(shù)據(jù)，使模型對環(huán)境中的隱含信息進(jìn)行更準(zhǔn)確的捕捉與分析，從而提高模型對復(fù)雜場景的理解能力。在多模態(tài)數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，還可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如圖像旋轉(zhuǎn)、平移、添加噪聲以及文字資料的同義替換、句子結(jié)構(gòu)調(diào)整等，使訓(xùn)練數(shù)據(jù)的豐富程度得到進(jìn)一步的提升，從而增強(qiáng)模型的魯棒性和泛化能力，為多元化和復(fù)雜的AI應(yīng)用場景奠定基礎(chǔ)。硬件迭代、算法突破與數(shù)據(jù)改善構(gòu)成了生成式AI發(fā)展的鐵三角，三者相互促進(jìn)，不僅共同推動著新技術(shù)的快速前行，也催化了從理論到實踐的跨越。第二章駕馭生成式AI：企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的實施流程與核心影響2.1生成式AI在企業(yè)端的應(yīng)用：明確生成式AI的應(yīng)用逐漸深入到企業(yè)運(yùn)營的各個流程，即從基礎(chǔ)設(shè)施的完善到業(yè)務(wù)流程的自動優(yōu)化，再到內(nèi)容生成的價值創(chuàng)造。企業(yè)在開始階段通常是通過數(shù)據(jù)治理、技能培訓(xùn)等手段，為AI的應(yīng)用打下堅實的基礎(chǔ)；中期則在業(yè)務(wù)流程中嵌入AI技術(shù)，在客戶體驗和經(jīng)營效率上實現(xiàn)改善；最后進(jìn)入創(chuàng)新驅(qū)動階段，生成式AI將會成為企業(yè)創(chuàng)新的催化劑，不僅在產(chǎn)品研發(fā)、市場策略等方面能夠加快步伐，更在安全合規(guī)、生態(tài)拓展等核心領(lǐng)域構(gòu)筑防線，使企業(yè)的核心競爭力在各個方面得到全面的提升。技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑生成式AI在不同發(fā)展階段的核心價值與準(zhǔn)備工作??新產(chǎn)品開發(fā)?營銷策略優(yōu)化?生態(tài)伙伴拓展?統(tǒng)一思想?數(shù)據(jù)治理?員工培訓(xùn)?平臺升級?試點(diǎn)應(yīng)用階段1提升生產(chǎn)力階段2提升客戶體驗實現(xiàn)增長紅利階段3業(yè)務(wù)影響應(yīng)用生成式階段1提升生產(chǎn)力階段2提升客戶體驗實現(xiàn)增長紅利階段3業(yè)務(wù)影響應(yīng)用生成式AI未應(yīng)用生成式AI?業(yè)務(wù)流程重構(gòu)?客戶交互重構(gòu)?數(shù)據(jù)洞察重構(gòu)?管理決策重構(gòu)基礎(chǔ)構(gòu)建階段：數(shù)據(jù)治理與技術(shù)融合，激發(fā)內(nèi)部效率在生成式AI融入企業(yè)的初期，應(yīng)抓好技術(shù)在企業(yè)中融合的基礎(chǔ)工作，對企業(yè)已有IT架構(gòu)進(jìn)行評估和優(yōu)化，使之能夠有效支撐AI系統(tǒng)的高效運(yùn)轉(zhuǎn)。數(shù)據(jù)治理是這一階段的核心工作，企業(yè)需要通過建立完善數(shù)據(jù)預(yù)處理以及數(shù)據(jù)收集、清洗、存儲和分析體系來保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而夯實AI模型訓(xùn)練或推理的基礎(chǔ)。據(jù)IDC調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，95%的受訪用戶預(yù)期生成式AI將促使組織存儲更多的數(shù)據(jù)，直接導(dǎo)致數(shù)據(jù)于此趨勢，技術(shù)供應(yīng)商應(yīng)持續(xù)評估生成式AI對其產(chǎn)品矩陣的影響，以應(yīng)對AI應(yīng)用技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎的日益普及所帶來的數(shù)據(jù)量級的快速增長。同時，企業(yè)內(nèi)部的準(zhǔn)備工作也不容忽視，體驗重塑階段：用戶為中心，深化個性化體驗中期階段，由于基礎(chǔ)架構(gòu)的逐漸穩(wěn)定，企業(yè)開始將目光轉(zhuǎn)向用戶體驗的提升上。在這一階段，生成式AI將從單點(diǎn)試用逐漸轉(zhuǎn)向廣泛采用，旨在打造無縫的、個性化的用戶產(chǎn)品。以Chatbot為例，它可以為客戶提供7*24小時的服務(wù)，通過生成式AI技術(shù)的整合，智能客服不僅像以前一樣可以回答常規(guī)預(yù)設(shè)的問題，還可以提供基于用戶對話歷史、行為習(xí)慣甚至是情緒感知的動態(tài)響應(yīng)，為用戶提供個性化的互動體驗。此外，在中期階段，生成式AI對于企業(yè)業(yè)務(wù)流程、數(shù)據(jù)洞察分析和管理決策的重構(gòu)也開始產(chǎn)生不同程度的影響。對于企業(yè)內(nèi)部來說，生成式AI不局限于創(chuàng)作工作，更是深度融入到業(yè)務(wù)邏輯中，利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與識別分析，達(dá)到精準(zhǔn)模擬復(fù)雜系統(tǒng)行為的效果，從而動態(tài)調(diào)整業(yè)務(wù)流程或產(chǎn)品供應(yīng)鏈，達(dá)到智能自動化的目的。創(chuàng)新驅(qū)動階段：技術(shù)前沿探索，塑造未來競爭力當(dāng)企業(yè)內(nèi)部流程和產(chǎn)品都不同程度地融入了生成式AI后，企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型也步入深水區(qū)。在這一階段，企業(yè)將會積極投入到多模態(tài)生成、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)的應(yīng)用探索中，生成式AI的應(yīng)用和落地將顯著提高企業(yè)競爭力。在產(chǎn)品設(shè)計與研發(fā)領(lǐng)域，生成式AI輔助工具能夠明顯加速從概念到產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化過程，通過產(chǎn)品設(shè)計原型的快速迭代，及時響應(yīng)市場變化與消費(fèi)者需求，縮短產(chǎn)品上市周期。同時，在深度融合生成式AI后，企業(yè)通過模擬市場情景與預(yù)測分析，為管理層提供科學(xué)決策依據(jù)，在降低創(chuàng)新風(fēng)險的情況下，提高管理層決策的科學(xué)性和有效性。整體來說，進(jìn)入第三階段，企業(yè)產(chǎn)品不論是從概念到營銷，從研發(fā)到銷售，還是從效率到效果，方方面面都將會有顯著的提升。除此技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑之外，生成式AI還有機(jī)會成為企業(yè)間跨界合作的橋梁，企業(yè)可以通過API開放與平臺共享，聯(lián)合產(chǎn)業(yè)內(nèi)外的相關(guān)方來共同挖掘AI技術(shù)在行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，實現(xiàn)生成式AI在塑造未來商業(yè)格局中的無限可能。技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎2.2企業(yè)需求在新技術(shù)時代下的演變：迎接挑戰(zhàn)，擁抱變化新時代技術(shù)浪潮促使生成式AI成為企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的核心，深刻影響組織結(jié)構(gòu)、戰(zhàn)略、文化及風(fēng)險管理等多方面。企業(yè)需求逐漸向運(yùn)營效能與人力資本優(yōu)化、用戶體驗極致化、商業(yè)模式重塑與價值創(chuàng)新等方面轉(zhuǎn)變。然而，在擁抱這一技術(shù)革新的旅程中，企業(yè)也不可避免地將應(yīng)對多種挑戰(zhàn)：企業(yè)實施AI/ML計劃面臨的主要挑戰(zhàn)28.4%28.4%24.9%24.9%AI/ML技術(shù)有效產(chǎn)品化的難題在將AI/ML技術(shù)轉(zhuǎn)化為可市場化的產(chǎn)品時，企業(yè)經(jīng)常面臨技術(shù)與市場需求脫節(jié)、產(chǎn)品化路徑不明確等問題。這要求決策者不僅要具備深厚的行業(yè)知識，還需有技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑預(yù)見技術(shù)趨勢和產(chǎn)品創(chuàng)新點(diǎn)的能力，以便將抽象的技術(shù)概念轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用價值。此外，高昂的研發(fā)成本、長周期的產(chǎn)品迭代，以及如何平衡技術(shù)先進(jìn)性與用戶接受度也是主要障礙。缺乏高效支持AI開發(fā)和部署的工具鏈為了完善涵蓋數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、測試、部署和監(jiān)控的完整工具鏈，企業(yè)在擴(kuò)展AI項目時往往面臨著重大挑戰(zhàn)。此時，整合RAPIDS（可在GPU上加速數(shù)據(jù)科學(xué)工作流的開源庫）變得至關(guān)重要。這不僅需要一個強(qiáng)大且集中的技術(shù)棧，并要求將RAPIDS無縫融入其中，同時還需要高效的團(tuán)隊協(xié)作和持續(xù)的維護(hù)能力，以確保其符合嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全協(xié)議。這些全面的需求往往超出了單個團(tuán)隊或部門的能力范圍。數(shù)據(jù)孤島與處理低效數(shù)據(jù)是AI項目的命脈，但數(shù)據(jù)往往分布在不同系統(tǒng)中，存在清洗困難、缺少連續(xù)性、噪聲大等問題，嚴(yán)重影響模型的訓(xùn)練效果和最終的業(yè)務(wù)應(yīng)用。企業(yè)需要投入大量資源進(jìn)行整合和治理，需具備對數(shù)據(jù)的高度敏感性，同時也需要大量場景數(shù)據(jù)作為底層支持。業(yè)務(wù)成果驗證困難盡管AI技術(shù)有潛力帶來顯著的業(yè)務(wù)價值，但其成效往往難以準(zhǔn)確預(yù)測和衡量。如何設(shè)定合理的KPI、計算技術(shù)投資回報率，以及如何建立直接關(guān)聯(lián)AI干預(yù)與業(yè)務(wù)增長的因果關(guān)系模型，是企業(yè)需要直面的挑戰(zhàn)；尤其在技術(shù)發(fā)展初期，很難直觀評估技術(shù)投入所帶來的直接收益，需要更長遠(yuǎn)的戰(zhàn)略規(guī)劃。技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎跨部門協(xié)同與知識共享障礙信息孤島和部門間的溝通壁壘通常是阻礙技術(shù)在企業(yè)中快速應(yīng)用和創(chuàng)新拓展的主要問題，在組織架構(gòu)復(fù)雜的大型企業(yè)中更是如此。同時，在知識體系環(huán)節(jié)，目前大部分廠商缺乏有效的知識管理系統(tǒng)和協(xié)作工具，使得內(nèi)部經(jīng)驗和學(xué)習(xí)成果難以在組織內(nèi)部進(jìn)行傳承。面對眾多挑戰(zhàn)及復(fù)雜多變的市場環(huán)境，企業(yè)日益傾向于采納一種綜合技術(shù)或深度整合的解決方案，因為完整的解決方案能夠?qū)⑿录夹g(shù)徹底嵌入企業(yè)日常運(yùn)營的每一個環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)的采集、處理、深入分析，直至指導(dǎo)決策，形成一個閉環(huán)的管理體系。技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑2.3端到端的生成式AI解決方案：滿足企業(yè)真實需求的關(guān)鍵在技術(shù)采納的高級戰(zhàn)略方向與企業(yè)深層次結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的影響下，端到端生成式AI解決方案作為關(guān)鍵性進(jìn)展應(yīng)運(yùn)而生，它橋接了用戶和技術(shù)，直接滿足了企業(yè)對智能化與運(yùn)營效率提升的全面需求。端到端生成式AI解決方案：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵架構(gòu)圖應(yīng)用場景創(chuàng)新加速層 商業(yè)模式 運(yùn)營模式組織模式業(yè)務(wù)韌性層編排與治理 應(yīng)用程序和應(yīng)用程序開發(fā)?；A(chǔ)技術(shù)層平臺組件設(shè)計原則精準(zhǔn)對接業(yè)務(wù)需求，量身定制智能策略端到端的AI解決方案在面對各行各業(yè)獨(dú)特的業(yè)務(wù)場景和個性化需求時，能夠展現(xiàn)出其不同于傳統(tǒng)AI的靈活性，通過模塊化設(shè)計，如模型選擇、訓(xùn)練優(yōu)化、20技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎API封裝、UI/UX設(shè)計等，為企業(yè)提供一站式技術(shù)產(chǎn)品化路徑，企業(yè)也可以自由組合不同的AI模塊，從而達(dá)到從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理功能到復(fù)雜的分析預(yù)測應(yīng)用的平滑過渡和靈活擴(kuò)展。這種“可插拔”的模塊化構(gòu)建方式，不僅使企業(yè)能夠快速應(yīng)對市場的變化，同時也降低了技術(shù)門檻，確保AI技術(shù)能夠精準(zhǔn)對接業(yè)務(wù)需求，以最快速度實現(xiàn)技術(shù)從科研場景到落地的價值最大化。集成工具鏈，持續(xù)優(yōu)化實現(xiàn)動態(tài)適應(yīng)端到端解決方案能夠提供集成開發(fā)環(huán)境（IDE）、自動機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）平臺、云原生部署服務(wù)、持續(xù)集成/持續(xù)部署（CI/CD）等一整套完整的工具鏈，簡化了企業(yè)從原型到生產(chǎn)的過程。同時，與傳統(tǒng)靜態(tài)技術(shù)部署不同的是，端到端AI解決方案一般會內(nèi)置基于反饋循環(huán)的學(xué)習(xí)與優(yōu)化機(jī)制，使AI模型在實際應(yīng)用過程中能夠不斷地接收業(yè)務(wù)反饋并進(jìn)行自我學(xué)習(xí)與調(diào)整策略，從而持續(xù)進(jìn)化升級，更緊密地貼合業(yè)務(wù)變化與市場需求。AutoML就是一個很好的案例，能夠自動根據(jù)用戶交互數(shù)據(jù)優(yōu)化模型，使得AI在預(yù)測銷售趨勢或客戶服務(wù)響應(yīng)上隨著時間推移而逐漸精準(zhǔn)，實施結(jié)果顯示，使用自適應(yīng)技術(shù)的企業(yè)在六個月內(nèi)平均服務(wù)效率提高20%左右。據(jù)統(tǒng)計，得益于端到端AI解決方案能夠整合分散在各個系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，企業(yè)在采用了處理平臺后數(shù)據(jù)處理速度上平均可提深挖數(shù)據(jù)價值，提升處理效能端到端的AI解決方案通過先進(jìn)的算法與高度集成的平臺，能夠有效破除數(shù)據(jù)碎片化的問題，為企業(yè)運(yùn)營分析創(chuàng)建一條從采集到落地的無縫“數(shù)據(jù)流”。在這一過程中，即使是少量或零散的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，也能在解決方案精密的算法加工下轉(zhuǎn)化為指導(dǎo)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的洞察，換句話說，端到端的AI解決方案能夠?qū)⒂邢薜臄?shù)據(jù)激發(fā)出無限的價值。據(jù)統(tǒng)計，得益于端到端AI解決方案能夠整合分散在各個系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，企業(yè)在采用處理平臺后，數(shù)據(jù)處理速度平均可提升30%6。技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑量化技術(shù)影響力，確保決策有理有據(jù)端到端解決方案可以通過內(nèi)置的業(yè)務(wù)影響分析模塊和A/B測試框架，幫助企業(yè)設(shè)計實驗，量化AI應(yīng)用的業(yè)務(wù)影響。這些解決方案可以通過高級分析工具，如預(yù)測模型的擬合度報告、業(yè)務(wù)流程改進(jìn)的量化指標(biāo)等，使企業(yè)能夠直觀監(jiān)控AI項目對關(guān)鍵績效指標(biāo)的提升。此外，基于生成式AI的預(yù)測分析能提供更精確的業(yè)務(wù)預(yù)測，從而為企業(yè)高管的決策提供支持。通過采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的API接口與行業(yè)協(xié)議，技術(shù)落地過程中的集成復(fù)雜度有所降低，減少了系統(tǒng)間的強(qiáng)化跨部門協(xié)作，激發(fā)技術(shù)無限潛能端到端的AI解決方案著重于構(gòu)建一個無縫鏈接且高度協(xié)調(diào)的數(shù)字化生態(tài)環(huán)境，旨在促進(jìn)傳統(tǒng)與新興技術(shù)的無縫融合、跨職能團(tuán)隊間的數(shù)據(jù)流通以及企業(yè)資源的智能優(yōu)化配置。通過采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的API接口與行業(yè)協(xié)議，技術(shù)落地過程中的集成復(fù)雜度有所降低，減少了系統(tǒng)間的兼容障礙。與此同時，解決方案會集成項目管理和溝通工具，如看板、即時消息系統(tǒng)等，能夠有效加強(qiáng)團(tuán)隊間的實時協(xié)作，確保技術(shù)實施過程中的透明度和效率。22第三章邁向AI智能體，生成式AI重塑千行百業(yè)2023年生成式AI在多行業(yè)的試點(diǎn)應(yīng)用，帶動了一場業(yè)務(wù)智能化的浪潮。據(jù)IDC統(tǒng)計，互聯(lián)網(wǎng)、金融、醫(yī)療三大領(lǐng)域以15.9%、15.3%、8.6%的年增長率引領(lǐng)智能化進(jìn)程，顯示了行業(yè)對新技術(shù)的迫切需求和高度接納能力。盡管運(yùn)營商與汽車行業(yè)當(dāng)前年增長率略低，但長遠(yuǎn)來看，這兩大行業(yè)未來五年將分別以43%和46%的復(fù)合年均增長率迅速攀升，這代表著AI在通信基礎(chǔ)建設(shè)和出行變革中的廣泛應(yīng)用前景7。23技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑生成式AI不同行業(yè)支出規(guī)模與未來增長2023年支出較高的行業(yè)?互聯(lián)網(wǎng)?金融?運(yùn)營商?汽車2023-2027高增長行業(yè)?運(yùn)營商?汽車?交通運(yùn)輸、物流?零售?教育行業(yè)生成式AI擅長基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)和知識沉淀進(jìn)行創(chuàng)作與輸出，在各行業(yè)已經(jīng)開發(fā)了一批會話類、知識管理類的共性應(yīng)用；然而，由于行業(yè)屬性各有不同，合規(guī)要求有異，生成式AI驅(qū)動各行各業(yè)創(chuàng)新與變革的側(cè)重點(diǎn)亦各有不同。生成式AI應(yīng)用場景推理運(yùn)行攝取訓(xùn)練互聯(lián)網(wǎng)推理運(yùn)行攝取訓(xùn)練互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)?醫(yī)學(xué)影像分析?疾病篩查?藥物發(fā)現(xiàn)生成式基礎(chǔ)模型生成式物理AI結(jié)構(gòu)圖像?…?…調(diào)優(yōu)?自主移動機(jī)器人?機(jī)械手操作?外科手術(shù)機(jī)器人?搜索引擎?推薦系統(tǒng)?工作效率提升?自動駕駛汽車?智能空間管理 ?金融風(fēng)控?投資策略?內(nèi)容創(chuàng)造?數(shù)字人?個性化診療?普惠金融金融文本音頻視頻代碼?…?…24技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎3.1互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)：虛擬角色與內(nèi)容互聯(lián)網(wǎng)多為數(shù)字原生企業(yè)，具有良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和創(chuàng)新基因?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)的挑戰(zhàn)在于持續(xù)吸引用戶注意力、增強(qiáng)品牌互動性，同時保持高效、創(chuàng)新的內(nèi)容生產(chǎn)。于是，以虛擬角色和內(nèi)容生成為代表的生成式AI技術(shù)正成為推動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)進(jìn)化的關(guān)鍵力量。生成式AI對互聯(lián)網(wǎng)核心業(yè)務(wù)場景的賦能主要如下：?搜索引擎：生成式AI使搜索引擎能夠更好地理解復(fù)雜的查詢意圖，并匯集多方信源內(nèi)容。通過自然語言理解和檢索增強(qiáng)生成（RAG）等技術(shù)，搜索引擎可以直接提供總結(jié)性答案、建議或執(zhí)行指令。伴隨多模態(tài)大模型的發(fā)展，搜索結(jié)果還能以表單、思維導(dǎo)圖以及圖像、語音、視頻等更加多樣的方式呈現(xiàn)，使用戶獲取更優(yōu)質(zhì)的知識體驗。?推薦系統(tǒng)：生成式AI通過深度學(xué)習(xí)模型，根據(jù)用戶的偏好和上下文，可以動態(tài)生成個性化推薦內(nèi)容，甚至還可以深度個性化定制詳情頁面，這不僅能提升推薦的準(zhǔn)確率，還能創(chuàng)造驚喜元素，提高用戶粘性和滿意度。?工作效率提升：在企業(yè)內(nèi)部，生成式AI與辦公軟件結(jié)合能夠自動化處理大量重復(fù)性工作，如客戶服務(wù)、報告生成、數(shù)據(jù)分析等，釋放員工時間，讓他們專注于更具價值的創(chuàng)造性工作，從而提升組織效率和創(chuàng)新能力。?內(nèi)容創(chuàng)作：面對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)日新月異的大量內(nèi)容創(chuàng)新及迭代的需求，生成式AI可以輔助創(chuàng)意、文案、腳本、編輯等多項內(nèi)容工作，覆蓋包括編曲、視頻制作以及游戲角色設(shè)計等多模態(tài)領(lǐng)域，極大地提高創(chuàng)作者內(nèi)容的產(chǎn)出效率。同時，生成式AI還可以結(jié)合時下熱點(diǎn)和需求趨勢，進(jìn)行內(nèi)容的創(chuàng)作和評審，確保內(nèi)容的商業(yè)價值。25技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑?數(shù)字人：數(shù)字人在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)已廣泛應(yīng)用于直播、培訓(xùn)以及客服等場景中，生成式AI可以使數(shù)字人更好地理解用戶的復(fù)雜指令甚至感知用戶的情緒變化，讓數(shù)字人與人之間的交互更加真實、靈動。此外，生成式AI還可以生成更豐富的虛擬人形象，更加貼合場景需求。生成式AI在產(chǎn)品設(shè)計、應(yīng)用開發(fā)與測試、流量分發(fā)、營銷推廣、用戶運(yùn)營等諸多業(yè)務(wù)場景都開始了有益的嘗試。互聯(lián)網(wǎng)擁抱生成式AI不僅在于利用AI技術(shù)優(yōu)化現(xiàn)有業(yè)務(wù)與運(yùn)營模式，更在于啟發(fā)互聯(lián)網(wǎng)新一輪的商業(yè)模式革命，打造基于生成式AI的新增長點(diǎn)。案例：生成式案例：生成式AI促使定制化品牌內(nèi)容的自動生成百度營銷平臺“擎舵”擎舵視頻能力全景擎舵視頻能力全景制作成本制作成本-85%制作效率+100倍上線周期-75%自然度高1:1還原形象/語音數(shù)字人能力建設(shè)AI視頻混剪New一鍵生成混剪視頻，支持品牌個性化表達(dá)三步制作真人口播視頻，24小時不間斷直播數(shù)字人營銷多場景應(yīng)用平臺26技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎百度營銷平臺推出的“擎舵”項目，利用生成式AI技術(shù)，根據(jù)用戶特定需求和品牌特性，自動生成定制化虛擬角色與內(nèi)容。這項技術(shù)覆蓋視覺內(nèi)容、交互對話、故事劇本等多個維度，旨在為用戶提供獨(dú)特的品牌互動體驗。通過分析歷史數(shù)據(jù)和用戶行為，“擎舵”能生成高度相關(guān)的個性化內(nèi)容，支持一鍵混剪視頻制作，顯著提升品牌內(nèi)容生產(chǎn)的效率與個性化水平。實踐表明，該技術(shù)已實現(xiàn)制作成本降低85%、效率提高100倍、產(chǎn)品上市周期縮短75%的顯著成效。此外，百度在構(gòu)建基于檢索和推薦的生成式大模型索引學(xué)習(xí)平臺方面，通過融合判別與生成技術(shù)，使定向關(guān)鍵詞生成的有效性從30%躍升至100%，開辟了商業(yè)內(nèi)容生成的新模式。技術(shù)進(jìn)步方面，百度與NVIDIA合作開發(fā)的PaddleBox項目，成功將稠密模型參數(shù)規(guī)模擴(kuò)展至百億級別，實現(xiàn)100倍的規(guī)模提升，并優(yōu)化了多機(jī)加速性能，使訓(xùn)練效率提升50%。同時，GPU技術(shù)支持的PGLBox引擎，通過異步聚合通信庫，實現(xiàn)了大規(guī)模圖數(shù)據(jù)的高效多機(jī)訓(xùn)練，促進(jìn)了百億級語義模型與萬億級離散模型的聯(lián)合學(xué)習(xí)，推動了大模型訓(xùn)練技術(shù)的實質(zhì)性進(jìn)展。（以上案例所展示數(shù)據(jù)截至2024年GTC大會）技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑3.2醫(yī)療領(lǐng)域：藥物研發(fā)的智能計算醫(yī)療行業(yè)亟需解決資源分配不均、診療效率低下及個性化治療方案稀缺的問題，尤其是在精準(zhǔn)醫(yī)療日益增長的需求面前。通過分析大量醫(yī)療健康數(shù)據(jù)，生成式AI可以提供更高效、便捷和個性化的醫(yī)療服務(wù)。在生命科學(xué)方面，生成式AI大幅降低了醫(yī)藥發(fā)現(xiàn)的資金與時間成本。生成式AI對醫(yī)療行業(yè)的助益在短時間內(nèi)，已得到行業(yè)的認(rèn)證。根據(jù)IDC調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，2023年6月全球醫(yī)療行業(yè)中只有13%8的企業(yè)在生成式AI方面進(jìn)行了大量投資；僅僅四個月后，這 一比例就上升到46%9。生成式AI在醫(yī)療行業(yè)的主要應(yīng)用場景有：?醫(yī)學(xué)影像分析：通過深度學(xué)習(xí)模型，AI能精確識別影像中的異常結(jié)構(gòu)，輔助醫(yī)生進(jìn)行早期癌癥篩查、疾病診斷，如肺癌、皮膚癌的影像識別技術(shù)，以及心臟病、腦部疾病的影像輔助分析；還可以通過結(jié)合醫(yī)學(xué)影像和病理信息等多模態(tài)數(shù)據(jù)，為醫(yī)生提供更全面的診斷支持。?疾病篩查：疾病類數(shù)據(jù)往往受到嚴(yán)格的合規(guī)性要求，一直以來訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取困難都是AI技術(shù)在醫(yī)療業(yè)落地的一個制約項。生成式AI可以通過合成數(shù)據(jù)使AI模型更好地學(xué)習(xí)疾病診療案例，優(yōu)化臨床診療的表現(xiàn)。?藥物發(fā)現(xiàn)：利用生成式模型，AI可以模擬數(shù)百萬種化合物的結(jié)構(gòu)和活性，加速新藥候選分子的篩選過程。據(jù)報道，AI可為公司降低高達(dá)70%的藥物發(fā)現(xiàn)成本10。?個性化診療：基于患者的遺傳信息、臨床數(shù)據(jù)和疾病模型，生成式AI能夠預(yù)測患者對不同治療方案的響應(yīng)，為制定個體化治療計劃提供參考。對話類應(yīng)用的引入還能更加有針對性地回答廣大來自病患的問題，改善患者的醫(yī)療服務(wù)體驗。28技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎案例：智能化計算平臺助力藥物發(fā)現(xiàn)流程案例：智能化計算平臺助力藥物發(fā)現(xiàn)流程唯信計算于2020年開始開發(fā)分子智能化計算平臺WeMol，旨在填補(bǔ)國產(chǎn)藥物研發(fā)智能計算平臺的空白。分子智能化計算平臺WeMol功能齊全功能齊全全面覆蓋大/小分子藥物設(shè)計、人工智能、分子模擬的上百種功能，可對藥物研發(fā)全鏈條賦能。自動化自動化先進(jìn)的流式架構(gòu)，將復(fù)雜的多步計算流程自動化、智能化，實現(xiàn)點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo)一鍵做計算。可視化算法先進(jìn)可視化算法先進(jìn)自研AI算法的精度與速度國際領(lǐng)先，已經(jīng)過大量實驗驗證，并且持續(xù)快速迭代。自研AI算法的精度與速度國際領(lǐng)先，已經(jīng)過大量實驗驗證，并且持續(xù)快速迭代。低代碼自主知識產(chǎn)權(quán)低代碼自主知識產(chǎn)權(quán)底層架構(gòu)與核心算法完全自主研發(fā)，數(shù)十底層架構(gòu)與核心算法完全自主研發(fā)，數(shù)十項專利、軟件著作權(quán)、論文。能成為開發(fā)者，隨心定制個性化的計算平臺?？蓴U(kuò)展簡便易用可擴(kuò)展簡便易用開箱即用，界面友好，三分鐘即可快速上手大部分功能，致力于讓濕實驗人員也能開箱即用，界面友好，三分鐘即可快速上手大部分功能，致力于讓濕實驗人員也能輕松做計算。可視化交互界面，一站式管理所有計算工具，做您的計算管家。2021年，唯信計算加入了NVIDIA初創(chuàng)企業(yè)加速計劃。在NVIDIA技術(shù)和硬件的加持下，WeMol以自主研發(fā)的APLHA系列獨(dú)特算法為核心，完成了對從小分子、mRNA到蛋白設(shè)計領(lǐng)域的藥物發(fā)現(xiàn)全流程賦能，將大、小分子藥物的生成、設(shè)計和計算模擬效率提升數(shù)百倍，累計服務(wù)各類生物醫(yī)藥企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)500余家。29技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑借助與NVIDIA的合作，WeMol更好地集成與對接了多種大模型以及GPU加速算法。例如通過NVIDIANIM微服務(wù)解決方案，實現(xiàn)AI推理模型的快速部署；利用專注于藥物發(fā)現(xiàn)的AI模型微服務(wù)NVIDIABioNeMoNIMs，WeMol能夠直接部署計算機(jī)輔助藥物設(shè)計（CADD）AI模型、DiffDock分子對接工具、OpenFold蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測模型和ESM蛋白質(zhì)語言模型，以及針對抗體研究和其他藥物發(fā)現(xiàn)流程的多種模型。WeMol支持多種形式的抗體設(shè)計、免疫原性預(yù)測、LNP遞送系統(tǒng)設(shè)計、可開發(fā)性優(yōu)化、mRNA序列設(shè)計及超高通量虛擬篩選等計算，可搭建定制化的分子數(shù)字化及智能計算平臺。其中，人源化和免疫原性的模型預(yù)測準(zhǔn)確度能達(dá)到90%以上；在抗體可開發(fā)性和抗體親和力改造方面，模型計算結(jié)果與實驗反饋也高度吻合，得到了客戶的高度認(rèn)可。未來，唯信計算計劃將WeMol平臺拓展至基因組學(xué)和醫(yī)療影像領(lǐng)域，利用全面的智能化研發(fā)平臺，助力行業(yè)向更加高效、精準(zhǔn)的藥物研發(fā)邁進(jìn)。30技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎3.3金融行業(yè)：風(fēng)險管理、投資決策與反欺詐金融行業(yè)向來是實踐行業(yè)轉(zhuǎn)型的引領(lǐng)者，是最有望誕生第一批成熟落地場景的行業(yè)。金融行業(yè)有嚴(yán)格的合規(guī)和監(jiān)管要求，必須嚴(yán)格控制風(fēng)險。生成式AI以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、模式識別和內(nèi)容生成能力在金融的風(fēng)險管理、投資決策以及普惠金融等領(lǐng)域有著巨大的應(yīng)用潛力。通過深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，生成式AI能夠自動化處理復(fù)雜的金融數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對風(fēng)險的快速識別與響應(yīng)，增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險抵御能力，同時為投資、信貸決策提供更加精準(zhǔn)的分析支持。金融行業(yè)生成式AI的主要應(yīng)用場景如下：?金融風(fēng)控：對于風(fēng)險管理，生成式AI能夠自動生成關(guān)于貸款申請人或投資項目的詳細(xì)調(diào)查報告，涵蓋財務(wù)狀況、信用歷史、合規(guī)性檢查等。通過自然語言處理技術(shù)，AI系統(tǒng)能夠理解有關(guān)金融規(guī)章制度的提問，為客戶提供準(zhǔn)確的信息支持。生成式AI還可以輔助生成風(fēng)控相關(guān)算法代碼，例如結(jié)合NVIDIA全棧技術(shù)，如RAPIDS、Spark和DeepGraphLibrary（DGL助力銀行實現(xiàn)自動化反金融犯罪、改善信用風(fēng)險建模、更好地完成風(fēng)險管理和欺詐檢測并降低成本。對于欺詐檢測領(lǐng)域，生成式AI通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模擬欺詐場景等方式提升金融欺詐檢測的準(zhǔn)確性。生成式AI也可用來生成額外的合成數(shù)據(jù)，解決真實數(shù)據(jù)不足的問題，進(jìn)而優(yōu)化反欺詐系統(tǒng)。?投資策略：生成式AI可以分析財務(wù)報告、市場研究報告，提取關(guān)鍵財務(wù)指標(biāo)和市場趨勢，為投資者提供有價值的洞見。在算法交易領(lǐng)域，生成式AI通過情感分析社交媒體上的討論，預(yù)測市場情緒和趨勢；同時，它能夠?qū)⑼顿Y者的口頭描述轉(zhuǎn)化為交易算法的代碼，實現(xiàn)策略自動化。例如，NVIDIANeMoCurator能夠簡化數(shù)據(jù)整理任務(wù)，如數(shù)據(jù)下載、清理、質(zhì)量過濾、精確或模糊數(shù)據(jù)去重等；NVIDIARAPIDS可在算法交易的因子計算與挖掘和算法開發(fā)等環(huán)節(jié)完成GPU加速，提升性能；在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，NVIDIA技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑Triton可實現(xiàn)算法推理加速，助力金融機(jī)構(gòu)完成算法交易的部署。樂天證券的AI虛擬投資助手，運(yùn)用NVIDIARIVA+LLM技術(shù)，根據(jù)客戶數(shù)據(jù)提供個性化投資建議，實現(xiàn)了高度定制化的客戶虛擬投資助手服務(wù)。?普惠金融：農(nóng)村金融與小微企業(yè)融資面臨的一個共同挑戰(zhàn)是客戶信用數(shù)據(jù)不足，導(dǎo)致傳統(tǒng)金融服務(wù)難以評估其金融風(fēng)險。生成式AI在優(yōu)化信貸決策方面展現(xiàn)出巨大潛力，例如在農(nóng)村金融領(lǐng)域，商業(yè)銀行借助衛(wèi)星遙感圖像可識別農(nóng)作物的生長情況與種植面積，以形成信用資產(chǎn)，再通過生成式AI解決遙感成像清晰度不高的問題，并且結(jié)合地理、天氣、宏觀政策以及市場供需預(yù)測等信息，更精準(zhǔn)、智能地推薦授信額度；在供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域，生成式AI與知識圖譜相結(jié)合，能夠完整繪制產(chǎn)業(yè)鏈圖譜，進(jìn)而定位小微企業(yè)所在產(chǎn)鏈位置，并綜合上下鏈信息，實現(xiàn)對企業(yè)經(jīng)營行為的全面洞察，以便準(zhǔn)確地評估小微企業(yè)的信用風(fēng)險。此外，基于生成式AI的7x24小時在線聊天機(jī)器人能夠為普惠金融、農(nóng)村金融和小微企業(yè)用戶提供即時咨詢服務(wù)，解答貸款、投資相關(guān)問題。生成式AI的應(yīng)用不僅能夠顯著提升金融服務(wù)的便捷性和可負(fù)擔(dān)性，而且有助于縮小城鄉(xiāng)、大小企業(yè)之間的金融服務(wù)差距，推動經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展。32技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎相較于傳統(tǒng)生成式AI，生成式物理AI進(jìn)一步整合了對三維空間關(guān)系及物體物理特性的深刻認(rèn)知，顯著提升了系統(tǒng)的智能水3.4生成式物理AI：機(jī)器人與自動要實現(xiàn)在現(xiàn)實環(huán)境中高效運(yùn)作的機(jī)器人與自動駕駛系統(tǒng)，關(guān)鍵能力在于系統(tǒng)需能區(qū)分并理解物體特性，同時將高級決策策略轉(zhuǎn)化為精確的動作指令。尤其對于自動駕駛汽車而言，由于其普遍采用電力驅(qū)動，能效成為了設(shè)計與功能實現(xiàn)中的核心考量因素。歷史上，自動駕駛技術(shù)面臨的一大挑戰(zhàn)在于如何準(zhǔn)確感知并理解復(fù)雜多變的周圍環(huán)境。生成式物理AI（GenerativePhysicalAI）的興起，為構(gòu)建能夠靈活應(yīng)對現(xiàn)實世界不確定性的機(jī)器人提供了全新路徑。生成式AI技術(shù)賦予了自動駕駛汽車感知、理解并執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力。該技術(shù)通常被嵌入到機(jī)器人或自動駕駛汽車中，通過集成傳感器與執(zhí)行器的運(yùn)動技能，實現(xiàn)對現(xiàn)實世界的深度交互與理解。相較于傳統(tǒng)生成式AI，生成式物理AI進(jìn)一步整合了對三維空間關(guān)系及物體物理特性的深刻認(rèn)知，顯著提升了 系統(tǒng)的智能水平。在開發(fā)過程中，開發(fā)者利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)在模擬環(huán)境中對自動駕駛機(jī)器進(jìn)行訓(xùn)練，這一方法允許AI通過無數(shù)次試錯，在安全、高效的數(shù)字環(huán)境中快速掌握技能。更為重要的是，這些系統(tǒng)還具備從人類示范中學(xué)習(xí)的能力，從而不斷增強(qiáng)其執(zhí)行效率與環(huán)境適應(yīng)能力。生成式物理AI可以幫助機(jī)器高精度地適配各種環(huán)境，為機(jī)器人提供動力，使其能夠包裝紙箱、幫助制造車輛、提高物流和庫存管理的運(yùn)營效率，甚至在手術(shù)室為醫(yī)生提供幫助。33技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑?機(jī)器人：借助生成式物理AI，機(jī)器在多樣化環(huán)境中的高精度適應(yīng)能力顯著?自主移動機(jī)器人（AMRs在倉庫場景下，AMRs憑借集成傳感器實時提供的數(shù)據(jù)，能夠在復(fù)雜空間內(nèi)導(dǎo)航，有效規(guī)避包括人類在內(nèi)的各類障礙物，顯著提升作業(yè)效率與安全性。?機(jī)械手操作：通過分析傳送帶上物品的朝向，機(jī)械手能精細(xì)調(diào)整抓取策略，展現(xiàn)出針對不同物品類型的精準(zhǔn)操控技能，提高了包裝、裝配等任務(wù)的自動化水平。?外科手術(shù)機(jī)器人：在醫(yī)療領(lǐng)域，生成式物理AI使手術(shù)機(jī)器人能夠掌握縫合、穿針等高精度手術(shù)技巧，展現(xiàn)了其在輔助完成復(fù)雜醫(yī)療程序中的精確性與靈活性，減輕了外科醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)。?自動駕駛汽車（AV配備先進(jìn)傳感器的自動駕駛汽車，在生成式物理AI的加持下，能夠準(zhǔn)確感知并解析周圍環(huán)境，無論是在高速公路還是城市街道，都能做出決策。該技術(shù)增強(qiáng)了AV識別行人、應(yīng)對交通與天氣變化、自主執(zhí)行車道變換的能力，使其能夠靈活處理多種不可預(yù)見情況，有效提升行駛的安全性與舒適度。?智能空間管理：在工廠、倉庫等大型室內(nèi)區(qū)域，生成式物理AI通過固定攝像頭與視覺模型，可實現(xiàn)對各類實體與行動的全面監(jiān)控，進(jìn)而優(yōu)化動態(tài)路由與運(yùn)營效率。同時，這些系統(tǒng)能準(zhǔn)確識別并解讀廣闊復(fù)雜的環(huán)境，確保人員安全，提升整體管理水平。34技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎案例一：生成物理案例一：生成物理AI用于外科手術(shù)ORBIT-Surgicalis項目是NVIDIA與大學(xué)研究人員合作開發(fā)的一個模擬框架，用于訓(xùn)練手術(shù)機(jī)器人。這些機(jī)器人旨在增強(qiáng)外科團(tuán)隊的能力，減輕外科醫(yī)生在微創(chuàng)手術(shù)中的認(rèn)知負(fù)擔(dān)。該框架包括腹腔鏡培訓(xùn)課程中的十幾種操作，如抓取和精確放置針頭等小物體。ORBIT-Surgicalis基于機(jī)器人仿真平臺NVIDIAIsaacSim開發(fā)，采用Omniverse和通用場景描述（OpenUSD）技術(shù)進(jìn)行逼真渲染，增強(qiáng)了模擬的真實感。這種設(shè)置可以生成高保真合成數(shù)據(jù)，幫助訓(xùn)練AI模型，如，在真實世界中分配手術(shù)工具等任務(wù)的視頻。與現(xiàn)有的手術(shù)框架相比，通過利用GPU加速和并行化優(yōu)勢的手術(shù)模擬器，醫(yī)療團(tuán)隊能夠?qū)C(jī)器人的學(xué)習(xí)速度提高一個數(shù)量級。案例二：簡化制造工廠機(jī)器人開發(fā)流程案例二：簡化制造工廠機(jī)器人開發(fā)流程全球約有1,000萬家工廠，總價值達(dá)46萬億美元，制造業(yè)為使用生成式物理AI提供了大量機(jī)會。電子產(chǎn)品制造商富士康正在利用數(shù)字孿生來訓(xùn)練AI機(jī)器人，從而提高工廠的自動化水平。通過利用包括Teamcenter在內(nèi)的西門子Xcelerator產(chǎn)品組BlackwellHGX系統(tǒng)的生產(chǎn)流程。35技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑在數(shù)字孿生系統(tǒng)中，富士康的工程師使用Omniverse將3DCAD元素集成到一個單一的虛擬工廠中，并在其中使用NVIDIAIsaacSim對機(jī)器人進(jìn)行訓(xùn)練。如愛普生的機(jī)器人，通過NVIDIAIsaacManipulator（機(jī)械臂軌跡規(guī)劃功能）學(xué)習(xí)物體操作等復(fù)雜任務(wù)。此外，由臺灣FARobot公司開發(fā)的富士康自主移動機(jī)器人（AMR）可利用NVIDIAIsaacPerceptor（3D環(huán)視感知）在工廠車間內(nèi)導(dǎo)航，創(chuàng)建實時3D地圖并避開障礙物，NVIDIAcuOpt則提供路線優(yōu)化功能。這種先進(jìn)的培訓(xùn)和模擬環(huán)境有望顯著提高生產(chǎn)效率，每年可降低成本和能源消換言之，生成式AI的發(fā)展離不開算力的支持和業(yè)務(wù)場景的需求，行業(yè)合作伙伴也同樣需要考慮開發(fā)工具的易用性、調(diào)取模型的開放性以36重新定義計算與智能的邊界對大多數(shù)企業(yè)而言，大規(guī)模的算力資源投入不會成為其發(fā)展生成式AI的核心，端到端的全棧解決方案才是其落地生成式AI的關(guān)鍵。NVIDIA作為全球領(lǐng)先的加速計算公司，無論是在底層硬件資源，還是軟件平臺、加速框架、開發(fā)工具、行業(yè)應(yīng)用方案等方面，均有著豐富的技術(shù)棧和經(jīng)驗，是行業(yè)擁抱生成式AI戰(zhàn)略的理想合作伙伴。4.1硬件支撐：為生成式AI提供卓越計算能力底層算力支持對于AI發(fā)展的重要性不言而喻。GPU為深度學(xué)習(xí)模型提供高效的并行計算能力和數(shù)據(jù)處理能力，有效加速生成式AI的訓(xùn)練和推理過程。然而，隨著模型參數(shù)量的飛速增長以及模型模態(tài)的復(fù)雜化，單節(jié)點(diǎn)計算能力日漸面臨瓶頸。實現(xiàn)計算能力可擴(kuò)展的關(guān)鍵，在于組建計算集群，滿足日益增長的大模型訓(xùn)練、推理，以及AI應(yīng)用部署的算力需求。因此，除了單卡算力外，37技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑運(yùn)算架構(gòu)對于算力的智能調(diào)度，網(wǎng)絡(luò)通信對于單卡之間交流損耗的彌補(bǔ)，也都至關(guān)重要。來性能和能效上的顯著提升。新一代的Hopper架構(gòu)中，NVIDIA更新了TensorCore，以專用的硬件單元加速模型訓(xùn)練和推理等AI工作負(fù)載，并引入Transformer引擎，實現(xiàn)FP8/FP16混合精度計算，動態(tài)調(diào)整算力，在保持準(zhǔn)確性和提供更強(qiáng)安全性的同時，提高吞吐量，加速生成式AI的所有工作負(fù)載，從而實現(xiàn)效率與性能同時增長。證計算集群運(yùn)行的高效性。NVLink技術(shù)可用于GPU之間的高速點(diǎn)對點(diǎn)互連，提供高帶寬和低延遲的數(shù)據(jù)傳輸，并通過PeertoPeer技術(shù)完成GPU顯存之間的直接數(shù)據(jù)交換，進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)膹?fù)雜性。這對于分布式環(huán)境下運(yùn)行的復(fù)雜AI模型尤為重要；更快的縱向互聯(lián)有助于服務(wù)器集群內(nèi)每個GPU性能的充分釋放，從而提升整體計算性能。在此基礎(chǔ)上，NVSwitch實現(xiàn)了服務(wù)器中多GPU之間的高帶寬、任意連接，完成多GPU通信任務(wù)。作為AI應(yīng)用的核心基礎(chǔ)可以為生成式AI提供強(qiáng)大的計算和存儲能力，確保AI應(yīng)用能夠穩(wěn)定運(yùn)行并處理大量數(shù)據(jù)。針對不同的AI部署需求和算力適應(yīng)多等級數(shù)據(jù)中心的部計算集群規(guī)模受互聯(lián)帶寬的限制，會導(dǎo)致GPU的利用率隨集群規(guī)模擴(kuò)大而降低。對此，NVIDIA提供InfiniBand高速網(wǎng)絡(luò)，提升GPU集群的擴(kuò)展性。InfiniBand支持可編程擁塞控制和動態(tài)路由，在訓(xùn)練過程中能夠同步優(yōu)化數(shù)據(jù)整合流程，從而實現(xiàn)所有端口均以全線速進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，并極大地減輕了交換機(jī)對計算性能的制約。此外，InfiniBand還結(jié)合SHARP（ScalableHierarchicalAggregationandReductionProtocol，可擴(kuò)展分層次聚合和歸約協(xié)議）技術(shù)，減少了網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，縮短消息傳遞接口（MPI）操作的時間，并提高數(shù)據(jù)中心效率。作為AI應(yīng)用的核心基礎(chǔ)設(shè)施，NVIDIA數(shù)據(jù)中心可以為生成式AI提供強(qiáng)大的計算和存儲能力，確保AI應(yīng)用能夠穩(wěn)定運(yùn)行并處理大量數(shù)據(jù)。針對不同的AI38技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎部署需求和算力需求規(guī)模，NVIDIA提供適應(yīng)多等級數(shù)據(jù)中心的部署方案。與此同時，云原生技術(shù)利用容器化、微服務(wù)、持續(xù)集成和持續(xù)部署等技術(shù)為AI應(yīng)用的開發(fā)和部署提供全新的方式。這些都為更快速地構(gòu)建、測試和部署AI應(yīng)用提供了良好的基礎(chǔ)。4.2軟件與工具：構(gòu)建全面的AI開發(fā)單獨(dú)的加速算力設(shè)施難以成為生成式AI生產(chǎn)化的有效工具，為此，NVIDIAAIEnterprise為AI技術(shù)的加速落地提供全棧化支持。該平臺是一個云原生的軟件平臺，可以簡化生產(chǎn)級AI解決方案開發(fā)和部署的工作，涵蓋生成式AI、計算機(jī)視覺和智能語音等諸多方向。其微服務(wù)架構(gòu)不僅易用，還能夠在企業(yè)級安全、服務(wù)支持和穩(wěn)定性等方面提升模型表現(xiàn)，確保AI解決方案平穩(wěn)過渡到生產(chǎn)環(huán)境，為企業(yè)提供AI支持。NVIDIAAIEnterprise平臺上目前已經(jīng)發(fā)布了超過4,500個軟件包（涵蓋開源與第三方選項）以libraries。這些工具集相互協(xié)同，使企業(yè)能夠順利遷移到最新版本的開源工為實現(xiàn)生成式AI的快速部署，NVIDIAAIEnterprise包含了大量為特定應(yīng)用場景服務(wù)的軟件開發(fā)工具集和模型，針對不同行業(yè)和場景需求做了適配。例如，NVIDIANeMoTM是一個用于開發(fā)定制生成式AI的端到端平臺，其中包括用于訓(xùn)練、定制和檢索增強(qiáng)生成、防護(hù)和工具包、數(shù)據(jù)整理工具以及模型預(yù)訓(xùn)練的工具；Clara用于醫(yī)療行業(yè)，輔助醫(yī)療影像識別和醫(yī)藥研發(fā)等場景；Picasso則支持開發(fā)人員開發(fā)和部署用于視覺內(nèi)容創(chuàng)建的模型。這些預(yù)備制化的工具集使用戶可以快捷、方便地按需部署運(yùn)行。這些工具集相互協(xié)同，使企業(yè)能夠順利遷移到最新版本的開源工具，而不會引發(fā)連鎖反應(yīng)。通過NVIDIAAIEnterprise預(yù)配置的工具，用戶能夠快速、無阻地進(jìn)行相關(guān)應(yīng)用的部署升級。企業(yè)可直接試用先進(jìn)的基礎(chǔ)模型（如Llama2，StableDiffusion，Nemotron-3等），也可通過NVIDIANeMo利用專有數(shù)據(jù)對基礎(chǔ)模型進(jìn)行調(diào)39技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑優(yōu)和測試。這些基礎(chǔ)模型使用了負(fù)責(zé)任來源的數(shù)據(jù)集，企業(yè)可將應(yīng)用連接到API端點(diǎn)，在任意位置部署和運(yùn)營模型。AI用例與工作流NVIDIAAIEnterprise軟件套件還支持AI開發(fā)，并包含針對底層計算資源的管理優(yōu)化解決方案。?用于加速數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：用于加速數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：用于AI和數(shù)據(jù)開發(fā)與部署的工具集集成了RAPIDS等先進(jìn)工具，可通過RAPIDScuDF（加速pandas數(shù)據(jù)幀）和RAPIDSacceleratorforSpark（加速Spark）等零代碼更改工具加速數(shù)據(jù)預(yù)處理，使開發(fā)人員能夠加速其現(xiàn)有代碼。40技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎?用于大模型訓(xùn)練：NVIDIAAIEnterprise可與TensorFlow和PyTorch等主流DL框架協(xié)同工作，結(jié)合NVIDIA基于遷移學(xué)習(xí)技術(shù)的低代碼框架TAO，為開發(fā)人員創(chuàng)建一個多樣化、高效的開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)。?用于模型推理優(yōu)化：TensorRT-LLM專注于模型推理階段的性能優(yōu)化，確保算法應(yīng)用達(dá)到最佳運(yùn)行效率。?用于大規(guī)模部署：Triton專為大規(guī)模部署而設(shè)計，可確保復(fù)雜企業(yè)環(huán)境中模型服務(wù)的穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性。NVIDIAAI模型開發(fā)與部署工具加速數(shù)據(jù)準(zhǔn)備規(guī)模化模型訓(xùn)練模型推理優(yōu)化規(guī)?；渴餘VIDIA還提供了豐富的工具棧幫助企業(yè)實現(xiàn)更便捷的模型部署和應(yīng)用開發(fā)。云原生管理和編排工具，通過虛擬化、模塊化、容器化手段來高效率和靈活地調(diào)用云資源，在優(yōu)化模型性能的同時，提高模型可遷移性；計算集群管理工具，實現(xiàn)對集群的自動調(diào)配和管理，支持與Kubernetes進(jìn)行編排，為多云和混合云環(huán)境中的異構(gòu)AI和高性能計算集群提供快速部署和端到端管理體驗；最后，算力基礎(chǔ)設(shè)施加速工具，完成對GPU算力的優(yōu)化配置。技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑NVIDIA算力的基礎(chǔ)設(shè)施管理工具云原生適配管理和編排工具云原生適配管理和編排工具計算集群管理工具算力設(shè)施性能優(yōu)化工具微服務(wù)架構(gòu)在AI開發(fā)中發(fā)揮著重要作用，它能夠?qū)?fù)雜的AI應(yīng)用拆分為一系列小型、獨(dú)立的服務(wù)，從而提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和靈活性。NVIDIANIM作為NVIDIAAIEnterprise的重要組成部分，專為加速企業(yè)級生成式AI的推理部署而設(shè)計。NVIDIANIM是NVIDIAAIEnterprise的一部分，是一套易于使用的預(yù)構(gòu)建容器工具，目的是幫助企業(yè)加速生成式AI的部署。這些預(yù)構(gòu)建的容器支持多種AI模型。只需一個命令，NIM微服務(wù)即可幫助企業(yè)客戶部署AI模型，以便使用標(biāo)準(zhǔn)API和幾行代碼輕松集成到企業(yè)級AI應(yīng)用程序中。NIM基于可靠的基礎(chǔ)設(shè)施（包括Triton推理服務(wù)器、TensorRT、TensorRT-LLM和PyTorch等推理引擎）構(gòu)建，旨在促進(jìn)企業(yè)客戶根據(jù)其自身需求和選擇大規(guī)模無縫進(jìn)行AI推理，從而確保企業(yè)可以滿懷信心地在任何地方部署AI應(yīng)用程序。無論是在本地還是在云端，NIM都能高效實現(xiàn)大規(guī)模加速生成式AI推理。42技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎NIM提供了兩種靈活的試用方式：一是通過previewAPI，該API涵蓋了全面的AI模型庫，用戶可以試用并構(gòu)建AI工作流的原型；二是預(yù)構(gòu)建容器，可供用戶直接下載并在自有基礎(chǔ)設(shè)施上部署，可在5分鐘內(nèi)完成從下載到運(yùn)行的全過程。無論是選擇在NVIDIANGC云平臺上使用previewAPI，還是在本地基礎(chǔ)設(shè)施上部署預(yù)構(gòu)建容器，NIM均統(tǒng)一提供了一套標(biāo)準(zhǔn)化的API接口，最終用戶可以輕松地將AI功能作為關(guān)鍵組件嵌入到其應(yīng)用程序中，享受無縫的集成體驗。訓(xùn)練模型，而且能充分滿足IT專業(yè)人員在管理和編排方面的要求。這意味著，企業(yè)可以在性能、高可用性和安全性上獲得全面保障。性能上，NVIDIANIM微服務(wù)提供了優(yōu)化的運(yùn)行時間，簡化了生成式AI的開發(fā)；安全上，NVIDIAAIEnterprise通過持續(xù)監(jiān)控安全漏洞和模型定制所有權(quán)來保護(hù)公司數(shù)據(jù)和知識產(chǎn)權(quán)；部署上，基于標(biāo)準(zhǔn)的容器化微服務(wù)可以運(yùn)行在云端、數(shù)據(jù)中心和工作站上，確保運(yùn)行位置不受限；穩(wěn)定和可靠性上，通過API穩(wěn)定性、軟件管理和NVIDIAEnterpriseSupport預(yù)測軟件生命周期，幫助確保項目保持平穩(wěn)43技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑4.3端到端的解決方案：加速AI應(yīng)用的部署與運(yùn)行伴隨著技術(shù)的進(jìn)步，用戶的需求不再集中于某個單獨(dú)的場景問題，尤其是大模型的發(fā)展為企業(yè)提供了AI應(yīng)用規(guī)?；涞氐目赡堋Ｔ诖吮尘跋?，走向端到端解決方案是必然趨勢。此轉(zhuǎn)型不僅超越了軟硬件的簡單疊加，更實現(xiàn)了數(shù)據(jù)流程的全程優(yōu)化與協(xié)同，是提升效率、強(qiáng)化安全、優(yōu)化體驗的關(guān)鍵。端到端策略不僅體現(xiàn)了深度整合能力，更是協(xié)調(diào)優(yōu)化數(shù)據(jù)全流程、提升體驗感的關(guān)鍵所在。NVIDIAAI應(yīng)用解決方案備備準(zhǔn)A準(zhǔn)A據(jù)訓(xùn)I據(jù)訓(xùn)I數(shù)理規(guī)練數(shù)理規(guī)練推模化推?；瘍?yōu)化部優(yōu)化部署署NVIDIA注意到全棧解決方案對于大語言模型（LLM）的重要性，并為此構(gòu)建了一個全面的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)。這一生態(tài)系統(tǒng)覆蓋了高端硬件、專業(yè)軟件框架，直至模型的訓(xùn)練與部署全流程。硬件層面，NVIDIA依托其多樣化GPU44技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎了NeMo框架可以端到端的滿足整個LLM工作流的需求，其中涵蓋數(shù)據(jù)處理、生成式AI模型訓(xùn)練和推理等方面的需求，產(chǎn)品，加上高速GPU間通信技術(shù)如NVLink與NVSwitch，為模型運(yùn)行提供了堅實基礎(chǔ)。此外，NVIDIA設(shè)計的高性能服務(wù)器，配置多塊GPU并可擴(kuò)展為集群，極大提升了處理能力，滿足大規(guī)模運(yùn)算需求。軟件方面，NVIDIA推出了NeMo框架可以端到端地滿足整個LLM工作流的需求，其中涵蓋數(shù)據(jù)處理、生成式AI模型訓(xùn)練和推理等方面的需求，簡化并加速了開發(fā)流程。在模型訓(xùn)練和推理環(huán)節(jié)，NVIDIA推出HGX和MGX服務(wù)器，實現(xiàn)大規(guī)模運(yùn)算能力 的擴(kuò)展，并憑借GraceHopper等超級芯片為模型運(yùn)行提供最大化的性能支持。針對不同數(shù)據(jù)模態(tài)的大模型，NVIDIA亦有布局。例如，在文本生成圖像領(lǐng)域，基礎(chǔ)模型Picasso服務(wù)于文生圖應(yīng)用，能夠基于文本數(shù)據(jù)進(jìn)行高效訓(xùn)練與微調(diào)。而對于融合多種模態(tài)數(shù)據(jù)的大模型，NVIDIAEdify則表現(xiàn)更佳，不僅能夠生成高質(zhì)量的3D模型、物理材質(zhì)及圖像，還在藝術(shù)與創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)中推動了產(chǎn)品的快速創(chuàng)新與迭代，顯著提升了工作效率。在藥物研發(fā)領(lǐng)域，NVIDIAClaraDiscovery集成了GPU加速及優(yōu)化架、工具、應(yīng)用和預(yù)訓(xùn)練模型。BioNeMo是一種特定領(lǐng)域的框架，用于在超級計算規(guī)模下訓(xùn)練和部署基于NeMoMegatron的生物分子LLM，框架包含Transformer架構(gòu)的多種模型。該框架有助于醫(yī)藥企業(yè)預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，探索化學(xué)反應(yīng)、掃描候選藥物和分子模擬，可幫助科學(xué)家和研究員更快地將藥Parabricks作為一整套現(xiàn)成的基因組學(xué)分析解決方案組合，旨在提高速度、優(yōu)化準(zhǔn)確性和可擴(kuò)展性，支持從DNA到RNA的分析，以及用于開展初級分析、二級分析和三級分析的應(yīng)用流程。研究員可利用NVIDIA解決方案分析細(xì)胞突變的分子特征，識別病毒的突變體變異情況，助力攻克癌癥和病毒。在自動駕駛領(lǐng)域，NVIDIA生成式AI可協(xié)助車企構(gòu)建軟件定義智能駕駛汽車，其解決方案覆蓋了從感知層到?jīng)Q策執(zhí)行的各個環(huán)節(jié)，其NVIDIADRIVE平臺集成了高性能計算能力，包括DRIVEThorSoC，能夠為車輛提供托管自動駕駛功能和車載AI應(yīng)用的基礎(chǔ)，再配合DRIVEOS安全操作系統(tǒng)確保智駕的45技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑安全性。決策與路徑規(guī)劃方面，DRIVEChauffeur平臺依托強(qiáng)大的SoC資源，能夠很好地應(yīng)對復(fù)雜路面情況，制定安全高效的行駛策略。NVIDIA還通過DRIVESim和Constellation仿真系統(tǒng)，借助生成式AI創(chuàng)造多樣化的測試場景，加速算法驗證與迭代。此外，DRIVEConcierge作為智能數(shù)字助手，融入自然語言處理能力，提升了用戶在智能座艙中的體驗。這一系列方案不僅緊密協(xié)同，還嚴(yán)格遵循行業(yè)安全標(biāo)準(zhǔn)，共同推進(jìn)了自動駕駛技術(shù)的成熟與廣泛應(yīng)數(shù)據(jù)到技術(shù)，再到成本與安全，每一環(huán)都需精心布局，以實現(xiàn)技術(shù)的46第五章前景與戰(zhàn)略：生成式AI將會持續(xù)落地，引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)全面邁向數(shù)字化5.1生成式AI未來趨勢：應(yīng)用邊界不斷拓展，持續(xù)發(fā)揮智能化價值多模態(tài)AI崛起生成式AI的競爭焦點(diǎn)正逐漸從單模態(tài)領(lǐng)域擴(kuò)展到多模態(tài)戰(zhàn)場。IDC數(shù)據(jù)顯示，至2023年底，中國的數(shù)據(jù)量將攀升至30.962EB，并有望在2028年達(dá)到97,057EB，期間年復(fù)合增長率預(yù)計為25.7%11。隨著數(shù)據(jù)量的激增，海量多 模態(tài)數(shù)據(jù)的標(biāo)注和訓(xùn)練也將帶動數(shù)據(jù)采集、存儲、標(biāo)注、治理產(chǎn)品的新一輪升級。IDC認(rèn)為，未來多模態(tài)AI擁有良好的發(fā)展前景，同時其還將促進(jìn)自然語言處理（NLP）和計算機(jī)視覺（CV）等技術(shù)領(lǐng)域的瓶頸突破，形成協(xié)同效應(yīng)。技術(shù)革新引領(lǐng)未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑生態(tài)系統(tǒng)逐步構(gòu)建生成式AI的長遠(yuǎn)發(fā)展依賴于一個健康、開放的生態(tài)系統(tǒng)。這一生態(tài)系統(tǒng)的核心在于促進(jìn)技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化與模塊化，確保不同組件間無縫對接，加速技術(shù)從實驗室走向?qū)嶋H應(yīng)用。具體來說，通過數(shù)據(jù)平臺、AI平臺和計算資源的開放，企業(yè)不僅能夠吸引眾多開發(fā)者和合作伙伴，更能夠促進(jìn)自身產(chǎn)品深化。除此以外，開源大模型也是豐富生態(tài)