技術革新引領未來-生成式AI塑造核心發(fā)展引擎白皮書

贊助商：NVIDIA生成式發(fā)展引擎技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑目錄TOC\o"1-2"\h\z\uIDC觀點 2第一章生成式AI：推動科技進步與產業(yè)變革的強大驅動力 4生成式AI引領產業(yè)智能化落地，開啟經濟發(fā)展新篇章 4硬件迭代、算法突破、數據改善共促生成式AI發(fā)展 9第二章駕馭生成式AI：企業(yè)智能化轉型的實施流程與核心影響 生成式AI在企業(yè)端的應用：明確目標，實現價值 企業(yè)需求在新技術時代下的演變：迎接挑戰(zhàn)，擁抱變化 端到端的生成式AI解決方案：滿足企業(yè)真實需求的關鍵 第三章邁向AI智能體，生成式AI重塑千行百業(yè) 互聯(lián)網行業(yè)：虛擬角色與內容生成 醫(yī)療領域：藥物研發(fā)的智能計算平臺 金融行業(yè)：風險管理、投資決策與反欺詐 生成式物理AI：機器人與自動駕駛 第四章NVIDIA的生成式AI技術：重新定義計算與智能的邊界 硬件支撐：為生成式AI提供卓越計算能力 軟件與工具：構建全面的AI開發(fā)生態(tài) 端到端的解決方案：加速AI應用的部署與運行 第五章前景與戰(zhàn)略：生成式AI將會持續(xù)落地，引領產業(yè)全面邁向數字化時代 生成式AI未來趨勢：應用邊界不斷拓展，持續(xù)發(fā)揮智能化價值 IDC建議：面向企業(yè)：技術為本，效益為先，與時俱進 技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎IDC觀點一：技術協(xié)同發(fā)展推動生態(tài)完善在當今快速演變的技術生態(tài)系統(tǒng)中，多技術協(xié)同升級已成為推動新興技術發(fā)展的核心動力。這一過程涉及人工智能（AI、大數據、云計算等關鍵技術的深度融合，也關系到各個行業(yè)之間的相互滲透，技術和行業(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品與大模型進行結合、生成交易數據，從而彌補真實數據的不足，并優(yōu)化欺詐識別模型的訓練。時至今日，行業(yè)融合多種新技術的成功案例層出不窮，顯示出協(xié)同效應對技術創(chuàng)新周期的加速作用。觀點二：數據持續(xù)積累推動新的處理范式IDCAIAI，視為下一個重大變革性和有影響力的技術轉變。我們正在進入一個AI無處不在的時代。此次變革與過往計算機革命及云計算轉型相比，不同之處在于其驅動力為數據而非硬件設備；這也標志著智能化進程首次以數據為核心導向的重大飛躍。而生成式AI的核心價值之一在于它解鎖了非結構化數據中的價值。數十年來，從非結構化數據中提煉有用信息一直是一項艱巨挑戰(zhàn)。據IDC統(tǒng)計，2023年非結構化數據將占所有存儲數據的77%1，這表示一個數據密集型創(chuàng)新周期已經來臨。在此背景下，能夠高效處理、解析并轉化這些非結構化數據為可行性洞察的AI技術，將成為推動各行各業(yè)轉型升級的關鍵力量。1:WorldwideGlobalDataSphereandGlobalStorageSphereStructuredandUnstructuredDataForecast,2023–2027技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑觀點三：算力是產業(yè)數字化轉型的重要推動力IDC預測，到2027年，70%的經濟價值將以高信息密度的商品和服務形式呈現；為保持經濟增長速度，強大的算力是信息產品發(fā)展的支撐基礎2。數據分析、大模型訓練以及推理等關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展，直接影響到企業(yè)業(yè)務的運行穩(wěn)定性以及響應市場變化的速度。因此，構建并優(yōu)化算力體系，成為企業(yè)把握大模型時代發(fā)展機遇和提升核心競爭力的戰(zhàn)略重點。觀點四：大模型技術發(fā)展關注點逐漸轉向高效、經濟和環(huán)保方向在生成式AI的演進中，高效性、經濟性和環(huán)境友好性的考量日益受到重視。大模型預訓練對計算資源的需求極高，相關能耗問題也逐漸凸顯。如何在不犧牲模型精度與訓練效率的前提下，通過優(yōu)化計算架構、節(jié)能技術等方法，實現降低運行成本、減少能源消耗，并最終達到低碳環(huán)保的長遠目標，確保大模型技術的可持續(xù)發(fā)展，以更優(yōu)地促進社會經濟向綠色轉型并邁入高質量發(fā)展階段，成為當前研究與實踐的核心議題。2:IDCFutureScape:WorldwideDataandContentTechnologies2023Predictions技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎AI：推動科技進步與產業(yè)變革的強大驅動力AI開啟經濟發(fā)展新篇章隨著AI技術的推進，生成式AI已躍升為數字時代的前沿領域。從最初的基于規(guī)則的簡單創(chuàng)作，發(fā)展至今日由深度學習驅動的創(chuàng)造性產出，生成式AI技術實現了由量變到質變的深刻轉型。這一歷程，包含了計算能力的幾何級躍升，數據資源的持續(xù)累積，以及機器學習、深度學習算法的不斷精煉與革新。尤其在近十年間，生成式對抗網絡（GANs）與Transformer模型的誕生，為文本、圖像乃至視頻內容的自動生成開辟了創(chuàng)新級可能性，極大地拓展了創(chuàng)意表達的邊界。IDC預測到2027年，全球生成式AI市場規(guī)模將攀升至1454億美元，中國市場的投資亦將達到129億美元；這一發(fā)展趨勢的動力源自技術迭代的加速、技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑應用領域的拓寬，以及企業(yè)對AI創(chuàng)新驅動的不懈投入。除了大模型AI廠商外，NVIDIA作為加速計算技術的領航者，在此進程中也發(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，降低了企業(yè)部署和運用復雜AI模型的門檻，加速了從研究到生產的轉化過程。值得注意的是，該平臺能夠支持訓練千億乃至萬億參數量級的大模型，給生成式AI技術落地帶來可能性。圖1生成式AI支出規(guī)模（單位：億美元）全球全球中國CAGR:54.1%35.3129.3中國CAGR:54.1%35.3129.31,454.2387.9387.916.7%28.4%占整體AI比例16.7%28.4%占整體AI比例16.0%32.3%

2027

2024

2027來源：IDC,2024

生成式AI技術的商業(yè)化與技術進步并駕齊驅，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)，在不同的數據和場景中發(fā)揮作用。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎圖2Transformer架構革新生成式AI，開啟自然語言處理的新篇章TTransfrrA型的分支應用基礎模型應用基礎模型數據Transformer 文本輸出大語言模型文本輸入可以滿足各種下游任務的需要。訓練數據多樣化，修改或微調后基礎模型是一種機器學習模型，數據中的上下文和含義。跟蹤字詞之間的關系來學習順序Transformer是神經網絡，通過訓練。的模型，通過自我監(jiān)督學習進行大語言模型是具有數十億個參數 ChatGPT基于GPT3.5，是一種Transformer架構。來源：IDC,2024

文本對話技術的迭代升級，率先為大模型開辟了應用前景：文本生成技術的飛速發(fā)展，歸功于文本數據資源的多樣化和易獲取這些數據在互聯(lián)網的每一個角落，包括但不限于社交媒體、新聞文章、學術論文、歷史檔案等，其多樣性、廣度與深度為模型提供了豐富的學習材料。另外，Transformer架構的問世，成功解決了循環(huán)神經網絡（RNN）在處理長序列信息時的局限性。ChatGPT作為語言生成領域的先鋒，憑借其卓越的對話創(chuàng)造、代碼生成及跨領域知識解析能力，彰顯了生成式AI技術的高水平成熟度及廣泛的應用潛力。GP-3.5模型擁有1750億參數及先進的自注意力機制，采用多層Transformer解碼器堆疊架構，使模型具備了上下文感知的對話、代碼合成及跨學科知識解析能力。在國內，ChatGLMBaichuan等大模型亦展現出色表現。ChatGLM采用的雙流自注意力機制增強了對復雜語言結構的解析力，其靈活性和較低的技術革新引領未來——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實現的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、強化學習等關鍵技術，并借助有監(jiān)督微調與人類意圖對齊策略，在知識問答、文本創(chuàng)作等多領域取得了卓越成效。圖像生成技術的革新，進一步拓展了大模型的創(chuàng)意邊界：圖像創(chuàng)作需要融合計算機視覺與深度學習技術。在早期發(fā)展的過程中，生成新圖像在真實度與細節(jié)還原度上存在一定的局限性，導致圖片失真；而新一代技術則憑借大量的訓練數據集和復雜的算法架構設計，使生成圖像的真實性顯著提升，StableDiffusionDALL-E2StableDiffusion利用擴散模型架構，從隨機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則是運用Transformer架構實現的文本到圖像的直接映射，通過多模態(tài)數據的預訓練，使模型能夠推理出不同的圖像特點，從而有效轉化文本中的抽象概念和細節(jié)，并通過分層構建圖像的方式確保生成內容的結構合理性和細節(jié)飽滿度。視頻創(chuàng)作技術的飛躍，補全了大模型在動態(tài)場景中的不足：視頻生成技術的發(fā)展得益于多模態(tài)技術升級已取得的重要進展，從最初的動畫合成到處理復雜動態(tài)場景和非線性敘事結構。在技術快速迭代的背景下，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利用深度學習技術可生成連貫的視頻片段，通過時間相關損失函數和循環(huán)一致性約束確保幀間連貫，結合時空注意力機制和LSTM等復雜網絡結構，以捕捉和保留視頻序列的時空特征，實現視頻的自然流暢。Sora憑借其時空一致性與動態(tài)適應性脫穎而出，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制，賦予用戶高度定制化和交互式的視頻創(chuàng)作體驗，進一步模糊了現實與虛擬的界限，開創(chuàng)了內容創(chuàng)作的新境界。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎技術層面上，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制和模型壓縮技術等方式，以降低模型的計算成本并提高部署效率。另外，針對特定領域的細粒度優(yōu)化也是新的技術熱點，如醫(yī)療、金融等行業(yè)模型。廠商方面，包括NVIDIA、谷歌、微軟在內的國際企業(yè)，以及國內的阿里、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。隨著技術的不斷迭代與應用場景的不斷開拓，生成式AI推動的智能化轉型正穩(wěn)步前行，其帶來的效益將會逐漸體現在社會經濟的各個層面。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑硬件迭代、算法突破、數據改善AI在生成式AI的快速演進中，算力的強化、算法的演進以及數據的積累是三大核心要素，在新技術浪潮中共同發(fā)揮作用，持續(xù)拓展新技術邊界，并將生成式AI推向新的高度，確保其在多種應用場景中表現更卓越。圖3生成式AI發(fā)展三大要素算力算力來源：IDC,2024

數據 算法精準數據引導高效算法算力支撐：硬件革新與技術協(xié)同發(fā)展算力是生成式AI發(fā)展的物理基礎，高性能計算硬件的持續(xù)進步為模型訓練提供了強大的支撐。GPU因其高度并行的計算能力，成為訓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）、技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎Transformer了一場自然語言處理領域的革命，該架構通過引入自注意力機制顯著提升了對長序列數據的理解和生成能力，它能夠使模型并行考慮輸入序列的所有位置，徹底改變了傳統(tǒng)的序列數據處理方法。

ASIC（Application-SpecificIntegratedCircuit）升了計算效率，降低了能耗。這些硬件創(chuàng)新，結合高速互連技術，如NVLink、InfiniBand等，為大規(guī)模并行計算提供了必要的基礎設施。除了硬件基礎設施外，多集群并行計算技術如Horovod和PyTorchDistributed等框架是協(xié)調硬件資源的關鍵軟件組件。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同步與負載均衡，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練，在支持多種并行模式的情況下，使訓練過程得到明顯的加速，同時降低了資源消耗。此外，高效率的數據傳輸與同步，隨著模型規(guī)模的擴大變得格外重要。遠程直接內存訪問（RDMA）技術與高速網絡通過減少數據傳輸的復制步驟并縮短延遲，確保大規(guī)模集群間數據的高效交換，增強模型訓練的穩(wěn)定性和效率。這些技術與智能的數據放置策略相配合，使大規(guī)模并行計算的效率進一步優(yōu)化。算法層面：深度與廣度的雙重躍升生成式AI技術迭代的核心推手是算法創(chuàng)新。Transformer架構帶來了一場自然語言處理領域的革命，該架構通過引入自注意力機制顯著提升了對長序列數據的理解和生成能力，使模型并行考慮輸入序列的所有位置，徹底改變了傳統(tǒng)的序列數據處理方法。自注意力機制的精髓在于，它能夠賦予模型學習輸入序列中任意兩部分之間關系的能力，這種全局視角對于理解和生成自然語言至關重要，因此基于TransformerBERT、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而迎來增長，除了得益于Transformer架構高效的并行處理能力外，分布式訓練技術的成熟也不可或缺，如模型并行、數據并行和混合并行等這些技術在大規(guī)模模型訓練中有效地解決了內存限制和通訊瓶頸等問題。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑硬件迭代、算法突破與數據改善構成了生成式AI發(fā)展的鐵三角，三者相互促進，不僅共同推動著新技術的快速前行，也催化了從理論到實踐的跨越。

在面對大模型的訓練推理效率方面的挑戰(zhàn)時，MixtureofExperts（MOE）架構被提出。該架構通過將模型分解為多個專注于處理輸入數據特定領域的專家子網絡，并采用門控機制來挑選最適合的專家執(zhí)行任務，實現了計算資源的動態(tài)優(yōu)化配置與高效利用。這一設計不僅增強了模型處理復雜任務的能力，也為處理極為龐大的數據集開辟了道路，同時還確保了模型的可擴展性與靈活性，是大模型設計的一個重要發(fā)展趨勢。數據優(yōu)化：數據量與多樣性并重數據質量的高低是生成式AI模型精確性和泛化能力的根本所在，因此多數企業(yè)目前正致力于數據治理流程的優(yōu)化，通過采用存算一體架構及數據湖解決方案來提高數據的存儲和處理能力。存算一體架構通過緊耦合設計減少了數據移動能耗與延遲，顯著提高了能效比和處理速率，降低了數據傳輸中的損耗。而數據湖解決方案則為企業(yè)提供了一個集中管理平臺，該平臺能夠支持結構化、半結構化以及非結構化數據的高效存儲與分析，為模型訓練提供了豐富多樣的數據源。在數據模態(tài)方面，IDC調研顯示，生成式AI創(chuàng)建的數據中有36%是文本，遠高于其他數據類型，但是到2028年，生成式AI創(chuàng)建的75%的數據將均勻分布在文本、圖像和視頻之間，其余為代碼、音頻和科學數據，形成多模態(tài)數據的局面3。因此，多模態(tài)數據的融合分析是未來發(fā)展的重點，即通過結合多種模態(tài)的數據，使模型對環(huán)境中的隱含信息進行更準確的捕捉與分析，從而提高模型對復雜場景的理解能力。在多模態(tài)數據集的基礎上，還可以通過數據增強技術，如圖像旋轉、平移、添加噪聲以及文字資料的同義替換、句子結構調整等，使訓練數據的豐富程度得到進一步的提升，從而增強模型的魯棒性和泛化能力，為多元化和復雜的AI應用場景奠定基礎。硬件迭代、算法突破與數據改善構成了生成式AI發(fā)展的鐵三角，三者相互促進，不僅共同推動著新技術的快速前行，也催化了從理論到實踐的跨越。3:ThePotentialImpactofGenerativeAIontheGlobalDataSphereandGlobalStorageSphere技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎AI：企業(yè)智能化轉型的實施流程與核心影響AI目標，實現價值生成式AI的應用逐漸深入到企業(yè)運營的各個流程，即從基礎設施的完善到業(yè)務流程的自動優(yōu)化，再到內容生成的價值創(chuàng)造。企業(yè)在開始階段通常是通過數據治理、技能培訓等手段，為AI的應用打下堅實的基礎；中期則在業(yè)務流程中嵌入AI技術，在客戶體驗和經營效率上實現改善；最后進入創(chuàng)新驅動階段，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)拓展等核心領域構筑防線，使企業(yè)的核心競爭力在各個方面得到全面的提升。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑圖4生成式AI在不同發(fā)展階段的核心價值與準備工作統(tǒng)一思想數據治理業(yè)務影響員工培訓業(yè)務影響平臺升級試點應用

業(yè)務流程重構客戶交互重構數據洞察重構管理決策重構

新產品開發(fā)營銷策略優(yōu)化生態(tài)伙伴拓展

應用生成式AI未應用生成式AI時間來源：IDC,2024

基礎構建階段：數據治理與技術融合，激發(fā)內部效率AIITAI分析體系來保證數據質量，從而夯實AIIDC顯示，95%AI4。2023，IDCGlobalStorageSphere3800EB675。鑒AIAI4:ThePotentialImpactofGenerativeAIontheGlobalDataSphereandGlobalStorageSphere5:WorldwideGlobalDataSphereandGlobalStorageSphereStructuredandUnstructuredDataForecast,2023–2027技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎的日益普及所帶來的數據量級的快速增長。同時，企業(yè)內部的準備工作也不容忽視，AI體驗重塑階段：用戶為中心，深化個性化體驗中期階段，由于基礎架構的逐漸穩(wěn)定，企業(yè)開始將目光轉向用戶體驗的提升上。在這一階段，生成式AI將從單點試用逐漸轉向廣泛采用，旨在打造無縫的、個性化的用戶產品。以Chatbot為例，它可以為客戶提供7*24小時的服務，通過生成式AI技術的整合，智能客服不僅像以前一樣可以回答常規(guī)預設的問題，還可以提供基于用戶對話歷史、行為習慣甚至是情緒感知的動態(tài)響應，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)務流程、數據洞察分析和管理決策的重構也開始產生不同程度的影響。對于企業(yè)內部來說，生成式AI不局限于創(chuàng)作工作，更是深度融入到業(yè)務邏輯中，利用先進的機器學習算法對海量數據進行深度挖掘與識別分析，達到精準模擬復雜系統(tǒng)行為的效果，從而動態(tài)調整業(yè)務流程或產品供應鏈，達到智能自動化的目的。創(chuàng)新驅動階段：技術前沿探索，塑造未來競爭力當企業(yè)內部流程和產品都不同程度地融入了生成式AI后，企業(yè)的智能化轉型也步入深水區(qū)。在這一階段，企業(yè)將會積極投入到多模態(tài)生成、強化學習等前沿技術的應用探索中，生成式AI的應用和落地將顯著提高企業(yè)競爭力。在產品設計與研發(fā)領域，生成式AI輔助工具能夠明顯加速從概念到產品的轉化過程，通過產品設計原型的快速迭代，及時響應市場變化與消費者需求，縮短產品上市周期。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測分析，為管理層提供科學決策依據，在降低創(chuàng)新風險的情況下，提高管理層決策的科學性和有效性。整體來說，進入第三階段，企業(yè)產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。除此技術革新引領未來——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)合產業(yè)內外的相關方來共同挖掘AI技術在行業(yè)領域的應用潛力，實現生成式AI在塑造未來商業(yè)格局中的無限可能。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎企業(yè)需求在新技術時代下的演變：迎接挑戰(zhàn)，擁抱變化新時代技術浪潮促使生成式AI成為企業(yè)戰(zhàn)略轉型的核心，深刻影響組織結構、戰(zhàn)略、文化及風險管理等多方面。企業(yè)需求逐漸向運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)新等方面轉變。然而，在擁抱這一技術革新的旅程中，企業(yè)也不可避免地將應對多種挑戰(zhàn)：企業(yè)實施AI/ML計劃面臨的主要挑戰(zhàn)缺少AI/ML產品化技能............................34.7%企業(yè)實施AI/ML計劃面臨的主要挑戰(zhàn)缺少AI/ML產品化技能............................34.7%AI/ML計劃所需的工具不足......................28.4%數據可用性和數據質量有問題....................27.6%業(yè)務成果可視化不足.............................24.9%...................21.5%來源：IDC,2024AI/ML技術有效產品化的難題在將AI/ML技術轉化為可市場化的產品時，企業(yè)經常面臨技術與市場需求脫節(jié)、產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，還需有技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑預見技術趨勢和產品創(chuàng)新點的能力，以便將抽象的技術概念轉化為實際應用價值。此外，高昂的研發(fā)成本、長周期的產品迭代，以及如何平衡技術先進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據準備、模型訓練、測試、部署和監(jiān)控的完整工具鏈，企業(yè)在擴展AI項目時往往面臨著重大挑戰(zhàn)。此時，整合RAPIDS（可在GPU上加速數據科學工作流的開源庫）變得至關重要。這不僅需要一個強大且集中的技術棧，并要求將RAPIDS無縫融入其中，同時還需要高效的團隊協(xié)作和持續(xù)的維護能力，以確保其符合嚴格的數據安全協(xié)議。這些全面的需求往往超出了單個團隊或部門的能力范圍。數據孤島與處理低效數據是AI項目的命脈，但數據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，嚴重影響模型的訓練效果和最終的業(yè)務應用。企業(yè)需要投入大量資源進行整合和治理，需具備對數據的高度敏感性，同時也需要大量場景數據作為底層支持。業(yè)務成果驗證困難盡管AI技術有潛力帶來顯著的業(yè)務價值，但其成效往往難以準確預測和衡量。如何設定合理的KPI、計算技術投資回報率，以及如何建立直接關聯(lián)AI干預與業(yè)務增長的因果關系模型，是企業(yè)需要直面的挑戰(zhàn)；尤其在技術發(fā)展初期，很難直觀評估技術投入所帶來的直接收益，需要更長遠的戰(zhàn)略規(guī)劃。技術革新引領未來——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在企業(yè)中快速應用和創(chuàng)新拓展的主要問題，在組織架構復雜的大型企業(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，使得內部經驗和學習成果難以在組織內部進行傳承。面對眾多挑戰(zhàn)及復雜多變的市場環(huán)境，企業(yè)日益傾向于采納一種綜合技術或深度整合的解決方案，因為完整的解決方案能夠將新技術徹底嵌入企業(yè)日常運營的每一個環(huán)節(jié)，包括數據的采集、處理、深入分析，直至指導決策，形成一個閉環(huán)的管理體系。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑AI足企業(yè)真實需求的關鍵在技術采納的高級戰(zhàn)略方向與企業(yè)深層次結構轉型的影響下，端到端生成式AI解決方案作為關鍵性進展應運而生，它橋接了用戶和技術，直接滿足了企業(yè)對智能化與運營效率提升的全面需求。圖6運營模式組織模式運營模式組織模式 APIs 數據系統(tǒng) 基礎架構應用程序和應用程序開發(fā)棧微服務 多云技術 應用運營 編排與治理AI自動化 安全 集成工具 網絡與連接層層應用場景商業(yè)模式原則體驗引領智能集成模塊組件敏捷開發(fā)安全可信云原生架構基礎技術層平臺組件來源：IDC,2024基礎技術層平臺組件

精準對接業(yè)務需求，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)獨特的業(yè)務場景和個性化需求時，能夠展現出其不同于傳統(tǒng)AI的靈活性，通過模塊化設計，如模型選擇、訓練優(yōu)化、技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎據統(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)中的數據，企業(yè)在采用了處理平臺后數據處理速度上平均可提升30%6。

API封裝、UI/UX設計等，為企業(yè)提供一站式技術產品化路徑，企業(yè)也可以自由組合不同的AI模塊，從而達到從基礎的數據處理功能到復雜的分析預測應用的平滑過渡和靈活擴展。這種“可插拔”的模塊化構建方式，不僅使企業(yè)能夠快速應對市場的變化，同時也降低了技術門檻，確保AI技術能夠精準對接業(yè)務需求，以最快速度實現技術從科研場景到落地的價值最大化。集成工具鏈，持續(xù)優(yōu)化實現動態(tài)適應端到端解決方案能夠提供集成開發(fā)環(huán)境（IDE、自動機器學習（AutoML）平臺、云原生部署服務、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)從原型到生產的過程。同時，與傳統(tǒng)靜態(tài)技術部署不同的是，AI解決方案一般會內置基于反饋循環(huán)的學習與優(yōu)化機制，使AI實際應用過程中能夠不斷地接收業(yè)務反饋并進行自我學習與調整策略，從而持續(xù)進化升級，更緊密地貼合業(yè)務變化與市場需求。AutoML就是一個很好的案例，能夠自動根據用戶交互數據優(yōu)化模型，使得AI在預測銷售趨勢或客戶服務響應上隨著時間推移而逐漸精準，實施結果顯示，使用自適應技術的企業(yè)在六個月內平均服務效率提高20深挖數據價值，提升處理效能端到端的AI解決方案通過先進的算法與高度集成的平臺，能夠有效破除數據碎片化的問題，為企業(yè)運營分析創(chuàng)建一條從采集到落地的無縫“數據流”。在這一過程中，即使是少量或零散的業(yè)務數據，也能在解決方案精密的算法加工下轉化為指導業(yè)務戰(zhàn)略的洞察，換句話說，端到端的AI解決方案能夠將有限的數據激發(fā)出無限的價值。據統(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)中的數據，企業(yè)在采用處理平臺后，數據處理速度平均可提升30%6。6:FutureEnterpriseResiliency&SpendingSurveyWave4,IDC,April2024,N=889技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑通過采用統(tǒng)一標準的API接口與行業(yè)協(xié)議，技術落地過程中的集成復雜度有所降低，減少了系統(tǒng)間的兼容障礙。

量化技術影響力，確保決策有理有據端到端解決方案可以通過內置的業(yè)務影響分析模塊和A/B測試框架，幫助企業(yè)設計實驗，量化AI應用的業(yè)務影響。這些解決方案可以通過高級分析工具，如預測模型的擬合度報告、業(yè)務流程改進的量化指標等，使企業(yè)能夠直觀監(jiān)控AI項目對關鍵績效指標的提升。此外，基于生成式AI的預測分析能提供更精確的業(yè)務預測，從而為企業(yè)高管的決策提供支持。強化跨部門協(xié)作，激發(fā)技術無限潛能端到端的AI解決方案著重于構建一個無縫鏈接且高度協(xié)調的數字化生態(tài)環(huán)境，旨在促進傳統(tǒng)與新興技術的無縫融合、跨職能團隊間的數據流通以及企業(yè)資源的智能優(yōu)化配置。通過采用統(tǒng)一標準的API接口與行業(yè)協(xié)議，技術落地過程中的集成復雜度有所降低，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，能夠有效加強團隊間的實時協(xié)作，確保技術實施過程中的透明度和效率。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎AIAI重塑千行百業(yè)2023年生成式AI在多行業(yè)的試點應用，帶動了一場業(yè)務智能化的浪潮。據IDC統(tǒng)計，互聯(lián)網、金融、醫(yī)療三大領域以15.9%、15.3%、8.6%的年增長率引領智能化進程，顯示了行業(yè)對新技術的迫切需求和高度接納能力。盡管運營商與汽車行業(yè)當前年增長率略低，但長遠來看，這兩大行業(yè)未來五年將分別以43%和46%的復合年均增長率迅速攀升，這代表著AI在通信基礎建設和出行變革中的廣泛應用前景7。7：IDC中國，大模型應用場景與市場規(guī)模預測研究，2024技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑圖7生成式AI不同行業(yè)支出規(guī)模與未來增長互聯(lián)網，15.9%政府，9.7%互聯(lián)網，15.9%政府，9.7%金融，15.3%汽車，8.6% 運營商，8.5%其他，6.6%醫(yī)療，8.6%/，3.9%能源，3.9%制造，4.4%手機，3.7%交通運輸、物流，3.9%零售業(yè)，3.1% 教育，3.9%15%10%5%0%10% 20% 30% 40%

2023年支出較高的行業(yè)金融網汽車商2023-2027高增長行業(yè)汽車運營商汽車零售交通運輸、物流零售教育行業(yè)來源：IDC,2024

生成式AI擅長基于數據資產和知識沉淀進行創(chuàng)作與輸出，在各行業(yè)已經開發(fā)了一批會話類、知識管理類的共性應用；然而，由于行業(yè)屬性各有不同，合規(guī)要求有異，生成式AI驅動各行各業(yè)創(chuàng)新與變革的側重點亦各有不同。生成式AI應用場景音頻 生成式AI應用場景音頻 型 視結構 圖像調優(yōu)文本數據代碼金融…惠金融投資策略外科手術機器人機械手操作器人 智能空間管理? ?…生成式物理AI…性化診療藥物發(fā)現醫(yī)學影像分析疾病篩查醫(yī)療內容創(chuàng)造…字人推薦系統(tǒng)工作效率提升互聯(lián)網來源：IDC,2024技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎互聯(lián)網行業(yè)：虛擬角色與內容生成互聯(lián)網多為數字原生企業(yè)，具有良好的數據基礎和創(chuàng)新基因?；ヂ?lián)網行業(yè)的挑戰(zhàn)在于持續(xù)吸引用戶注意力、增強品牌互動性，同時保持高效、創(chuàng)新的內容生產。于是，以虛擬角色和內容生成為代表的生成式AI技術正成為推動互聯(lián)網行業(yè)進化的關鍵力量。生成式AI對互聯(lián)網核心業(yè)務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雜的查詢意圖，并匯集多方信源內容。通過自然語言理解和檢索增強生成（RAG）等技術，搜索引擎可以直接提供總結性答案、建議或執(zhí)行指令。伴隨多模態(tài)大模型的發(fā)展，搜索結果還能以表單、思維導圖以及圖像、語音、視頻等更加多樣的方式呈現，使用戶獲取更優(yōu)質的知識體驗。推薦系統(tǒng)：生成式AI通過深度學習模型，根據用戶的偏好和上下文，可以動態(tài)生成個性化推薦內容，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)內部，生成式AI與辦公軟件結合能夠自動化處理大量重復性工作，如客戶服務、報告生成、數據分析等，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。內容創(chuàng)作：面對互聯(lián)網行業(yè)日新月異的大量內容創(chuàng)新及迭代的需求，生成AI可以輔助創(chuàng)意、文案、腳本、編輯等多項內容工作，覆蓋包括編曲、視頻制作以及游戲角色設計等多模態(tài)領域，極大地提高創(chuàng)作者內容的產出效率。同時，生成式AI還可以結合時下熱點和需求趨勢，進行內容的創(chuàng)作和評審，確保內容的商業(yè)價值。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑數字人：數字人在互聯(lián)網行業(yè)已廣泛應用于直播、培訓以及客服等場景中，生成式AI可以使數字人更好地理解用戶的復雜指令甚至感知用戶的情緒變化，讓數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在產品設計、應用開發(fā)與測試、流量分發(fā)、營銷推廣、用戶運營等諸多業(yè)務場景都開始了有益的嘗試。互聯(lián)網擁抱生成式AI不僅在于利用AI技術優(yōu)化現有業(yè)務與運營模式，更在于啟發(fā)互聯(lián)網新一輪的商業(yè)模式革命，打造基于生成式AI的新增長點。案例：生成式AI促使定制化品牌內容的自動生成 圖9百度營銷平臺“擎舵”在線在線/級交付動理解作建模95%&能力賣點價值表述成領先自由調調//量等參數支持咨組件掛載銷感強語音復制制作成本-85% 制作效率+100倍 上線周期-75% 自然度高1:1還原形象/語音 三步制作真人口播視頻，24小時不間斷直播 形象 語音 數字人能力建設

短視頻制作 數字人直播 語音、200+、150+AI能語音、200+數字人營銷多場景應用平臺AI視頻混剪New 一鍵生成混剪視頻，支持品牌個性化表達 來源：百度,2024技術革新引領未來——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，根據用戶特定需求和品牌特性，自動生成定制化虛擬角色與內容。這項技術覆蓋視覺內容、交互對話、故事劇本等多個維度，旨在為用戶提供獨特的品牌互動體驗。通過分析歷史數據和用戶行為，“擎舵”能生成高度相關的個性化內容，支持一鍵混剪視頻制作，顯著提升品牌內容生產的效率與個性化水平。實踐表明，該技術已實現制作成本降低85%、效率提高100倍、產品上市周期縮短75成效。此外，百度在構建基于檢索和推薦的生成式大模型索引學習平臺方面，通過融合判別與生成技術，使定向關鍵詞生成的有效性從30100%，開辟了商業(yè)內容生成的新模式。技術進步方面，百度與NVIDIAPaddleBox項目，成功將稠密模型參數規(guī)模擴展至百億級別，實現100倍的規(guī)模提升，并優(yōu)化了多機加速性能，使訓練效率提升50%。同時，GPUPGLBox引擎，通過異步聚合通信庫，實現了大規(guī)模圖數據的高效多機訓練，促進了百億級語義模型與萬億級離散模型的聯(lián)合學習，推動了大模型訓練技術的實質性進展。（以上案例所展示數據截至2024GTC）技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑醫(yī)療領域：藥物研發(fā)的智能計算平臺醫(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醫(yī)療日益增長的需求面前。通過分析大量醫(yī)療健康數據，生成式AI可以提供更高效、便捷和個性化的醫(yī)療服務。在生命科學方面，生成式AI大幅降低了醫(yī)藥發(fā)現的資金與時間成本。生成式AI對醫(yī)療行業(yè)的助益在短時間內，已得到行業(yè)的認證。根據IDC調研數據顯示，20236月全球醫(yī)療行業(yè)13%8的企業(yè)在生成式AI方面進行了大量投資；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)的主要應用場景有：醫(yī)學影像分析：通過深度學習模型，AI能精確識別影像中的異常結構，輔助醫(yī)生進行早期癌癥篩查、疾病診斷，如肺癌、皮膚癌的影像識別技術，以及心臟病、腦部疾病的影像輔助分析；還可以通過結合醫(yī)學影像和病理信息等多模態(tài)數據，為醫(yī)生提供更全面的診斷支持。疾病篩查：疾病類數據往往受到嚴格的合規(guī)性要求，一直以來訓練數據獲取困難都是AI技術在醫(yī)療業(yè)落地的一個制約項。生成式AI可以通過合成數AI模型更好地學習疾病診療案例，優(yōu)化臨床診療的表現。藥物發(fā)現：利用生成式模型，AI可以模擬數百萬種化合物的結構和活性，加速新藥候選分子的篩選過程。據報道，AI可為公司降低高達70%發(fā)現成本10。個性化診療：基于患者的遺傳信息、臨床數據和疾病模型，生成式AI能夠預測患者對不同治療方案的響應，為制定個體化治療計劃提供參考。對話類應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)療服務體驗。8:IDC'sJune2023FutureEnterpriseResiliencyandSpendingSurvey,Wave59:IDC'sNovember2023LifeSciencesGenerativeAISurvey10:InsiderIntelligence'sAIinDrugDiscoveryandDevelopmentreport技術革新引領未來——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，旨在填補國產藥物研發(fā)智能計算平臺的空白。圖10分子智能化計算平臺WeMol功能齊全全面覆蓋大/小分子藥物設計、人工智能、分子模擬的上百種功能，可對藥物研發(fā)全功能齊全簡便易用可擴展可視化簡便易用可擴展可視化

先進的流式架構，將復雜的多步計算流程自動化自動化、智能化，實現點點鼠標一鍵做計算。自動化算法先進自研AI算法的精度與速度國際領先，已經過大量實驗驗證，并且持續(xù)快速迭代。算法先進

支持各種分子形式的序列可視化、化學結構可視化、三維結構可視化、分子動力學軌跡的動態(tài)可視化等。自主知識產權底層架構與核心算法完全自主研發(fā)，數十項專利、軟件著作權、論文。自主知識產權

低代碼低代碼像搭積木一樣開發(fā)計算流程，不會編程也能成為開發(fā)者，隨心定制個性化的計算平臺。來源：唯信計算，2024

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。

支持第三方計算工具快速接入，自動生成可視化交互界面，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技術和硬件的加持下，WeMol以自主研發(fā)的APLHA系列獨特算法為核心，完成了對從小分子、mRNA到蛋白設計領域的藥物發(fā)現全流程賦能，將大、小分子藥物的生成、設計和計算模擬效率提升數百倍，累計服務各類生物醫(yī)藥企業(yè)與科研機構500余家。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑NVIDIA的合作，WeMol更好地集成與對接了多種大模型以及GPU速算法。例如通過NVIDIANIM微服務解決方案，實現AI推理模型的快速部署；利用專注于藥物發(fā)現的AINVIDIABioNeMoNIMs，WeMol能夠直接部署計算機輔助藥物設計（CADD）AI模型、DiffDock分子對接工具、OpenFold蛋白質結構預測模型和ESM蛋白質語言模型，以及針對抗體研究和其他藥物發(fā)現流程的多種模型。WeMol支持多種形式的抗體設計、免疫原性預測、LNP遞送系統(tǒng)設計、可開發(fā)性優(yōu)化、mRNA序列設計及超高通量虛擬篩選等計算，可搭建定制化的分子數字化及智能計算平臺。其中，人源化和免疫原性的模型預測準確度能達到90以上；在抗體可開發(fā)性和抗體親和力改造方面，模型計算結果與實驗反饋也高度吻合，得到了客戶的高度認可。未來，唯信計算計劃將WeMol平臺拓展至基因組學和醫(yī)療影像領域，利用NVIDIAParabricksMONAI等平臺工具，為中國醫(yī)療醫(yī)藥行業(yè)帶來更全面的智能化研發(fā)平臺，助力行業(yè)向更加高效、精準的藥物研發(fā)邁進。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎金融行業(yè)：風險管理、投資決策與反欺詐金融行業(yè)向來是實踐行業(yè)轉型的引領者，是最有望誕生第一批成熟落地場景的行業(yè)。金融行業(yè)有嚴格的合規(guī)和監(jiān)管要求，必須嚴格控制風險。生成式AI以其強大的數據處理、模式識別和內容生成能力在金融的風險管理、投資決策以及普惠金融等領域有著巨大的應用潛力。通過深度學習和自然語言處理技術，生成式AI能夠自動化處理復雜的金融數據，實現對風險的快速識別與響應，增強金融機構的風險抵御能力，同時為投資、信貸決策提供更加精準的分析支持。金融行業(yè)生成式AI的主要應用場景如下：金融風控：對于風險管理，生成式AI能夠自動生成關于貸款申請人或投資項目的詳細調查報告，涵蓋財務狀況、信用歷史、合規(guī)性檢查等。通過自然語言處理技術，AI系統(tǒng)能夠理解有關金融規(guī)章制度的提問，為客戶提供準確的信息支持。生成式AI還可以輔助生成風控相關算法代碼，例如結合NVIDIA全棧技術，如RAPIDS、Spark和DeepGraphLibrary（DGL），助力銀行實現自動化反金融犯罪、改善信用風險建模、更好地完成風險管理和欺詐檢測并降低成本。對于欺詐檢測領域，生成式AI通過數據增強、模擬欺詐場景等方式提升金融欺詐檢測的準確性。生成式AI也可用來生成額外的合成數據，解決真實數據不足的問題，進而優(yōu)化反欺詐系統(tǒng)。投資策略：生成式AI可以分析財務報告、市場研究報告，提取關鍵財務指標和市場趨勢，為投資者提供有價值的洞見。在算法交易領域，生成式AI通過情感分析社交媒體上的討論，預測市場情緒和趨勢；同時，它能夠將投資者的口頭描述轉化為交易算法的代碼，實現策略自動化。例如，NVIDIANeMoCurator能夠簡化數據整理任務，如數據下載、清理、質量過濾、精確或模糊數據去重等；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；在生產環(huán)節(jié)，NVIDIA技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑Triton可實現算法推理加速，助力金融機構完成算法交易的部署。樂天證券的AI虛擬投資助手，運用NVIDIARIVA+LLM技術，根據客戶數據提供個性化投資建議，實現了高度定制化的客戶虛擬投資助手服務。普惠金融：農村金融與小微企業(yè)融資面臨的一個共同挑戰(zhàn)是客戶信用數據不足，導致傳統(tǒng)金融服務難以評估其金融風險。生成式AI在優(yōu)化信貸決策方面展現出巨大潛力，例如在農村金融領域，商業(yè)銀行借助衛(wèi)星遙感圖像可識別農作物的生長情況與種植面積，以形成信用資產，再通過生成式AI解決遙感成像清晰度不高的問題，并且結合地理、天氣、宏觀政策以及市場供需預測等信息，更精準、智能地推薦授信額度；在供應鏈金融領域，生成式AI與知識圖譜相結合，能夠完整繪制產業(yè)鏈圖譜，進而定位小微企業(yè)所在產鏈位置，并綜合上下鏈信息，實現對企業(yè)經營行為的全面洞察，以便準確地評估小微企業(yè)的信用風險。此外，基于生成式AI7x24在線聊天機器人能夠為普惠金融、農村金融和小微企業(yè)用戶提供即時咨詢服務，解答貸款、投資相關問題。生成式AI的應用不僅能夠顯著提升金融服務的便捷性和可負擔性，而且有助于縮小城鄉(xiāng)、大小企業(yè)之間的金融服務差距，推動經濟均衡發(fā)展。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎AI：機器人與自動駕駛要實現在現實環(huán)境中高效運作的機器人與自動駕駛系統(tǒng)，關鍵能力在于系統(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動，能效成為了設計與功能實現中的核心考量因素。歷史上，自動駕駛技術面臨的一大挑戰(zhàn)在于如何準確感知并理解復雜多變的周圍環(huán)境。生成式物理AI（GenerativePhysicalAI）興起，為構建能夠靈活應對現實世界不確定性的機器人提供了全新路徑。生成式AI技術賦予了自動駕駛汽車感知、理解并執(zhí)行復雜任務的能力。該技術通常被嵌入到機器人或自動駕駛汽車中，通過集成傳感器與執(zhí)行器的運動相較于傳統(tǒng)生成式AI，生成式物理AI進一步整合了對三維空間關系及物體物理特性的深刻認知，顯著提升了系統(tǒng)的智能水平。

技能，實現對現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進一步整合了對三維空間關系及物體物理特性的深刻認知，顯著提升了系統(tǒng)的智能水平。在開發(fā)過程中，開發(fā)者利用強化學習在模擬環(huán)境中對自動駕駛機器進行訓練，這一方法允許AI通過無數次試錯，在安全、高效的數字環(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習的能力，從而不斷增強其執(zhí)行效率與環(huán)境適應能力。生成式物理AI可以幫助機器高精度地適配各種環(huán)境，為機器人提供動力，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營效率，甚至在手術室為醫(yī)生提供幫助。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑機器人：借助生成式物理AI，機器在多樣化環(huán)境中的高精度適應能力顯著提升。自主移動機器人（AMRs：在倉庫場景下，AMRs憑借集成傳感器實時提供的數據，能夠在復雜空間內導航，有效規(guī)避包括人類在內的各類障礙物，顯著提升作業(yè)效率與安全性。機械手操作：通過分析傳送帶上物品的朝向，機械手能精細調整抓取策略，展現出針對不同物品類型的精準操控技能，提高了包裝、裝配等任務的自動化水平。外科手術機器人：在醫(yī)療領域，生成式物理AI使手術機器人能夠掌握縫合、穿針等高精度手術技巧，展現了其在輔助完成復雜醫(yī)療程序中的精確性與靈活性，減輕了外科醫(yī)生的工作負擔。自動駕駛汽車（AV：配備先進傳感器的自動駕駛汽車，在生成式物理AI的加持下，能夠準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。該技術增強了AV識別行人、應對交通與天氣變化、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、倉庫等大型室內區(qū)域，生成式物理AI通過固定攝像頭與視覺模型，可實現對各類實體與行動的全面監(jiān)控，進而優(yōu)化動態(tài)路由與運營效率。同時，這些系統(tǒng)能準確識別并解讀廣闊復雜的環(huán)境，確保人員安全，提升整體管理水平。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎案例一：生成物理AI用于外科手術案例一：生成物理AI用于外科手術ORBIT-Surgicalis項目是NVIDIA與大學研究人員合作開發(fā)的一個模擬框架，用于訓練手術機器人。這些機器人旨在增強外科團隊的能力，減輕外科醫(yī)生在微創(chuàng)手術中的認知負擔。該框架包括腹腔鏡培訓課程中的十幾種操作，如抓取和精確放置針頭等小物體。ORBIT-SurgicalisNVIDIAIsaacSim了由NVIDIAGPU驅動的強化學習和模仿學習算法。同時利用NVIDIAOmniverse和通用場景描述（OpenUSD）技術進行逼真渲染，增強了模擬的真實感。這種設置可以生成高保真合成數據，幫助訓練AI模型，如，在真實世界中分配手術工具等任務的視頻。與現有的手術框架相比，通過利用GPU加速和并行化優(yōu)勢的手術模擬器，醫(yī)療團隊能夠將機器人的學習速度提高一個數量級。案例二：簡化制造工廠機器人開發(fā)流程案例二：簡化制造工廠機器人開發(fā)流程全球約有1,000萬家工廠，總價值達46萬億美元，制造業(yè)為使用生成式物理AI提供了大量機會。電子產品制造商富士康正在利用數字孿生來訓練AI機器人，從而提高工廠的自動化水平。通過利用包括Teamcenter在內的西門子Xcelerator產品組合和NVIDIAOmniverse，富士康正在創(chuàng)建一個虛擬環(huán)境，以簡化NVIDIABlackwellHGX系統(tǒng)的生產流程。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑在數字孿生系統(tǒng)中，富士康的工程師使用Omniverse3DCAD元素集成到一個單一的虛擬工廠中，并在其中使用NVIDIAIsaacSim對機器人進行訓練。如愛普生的機器人，通過NVIDIAIsaacManipulator（機械臂軌跡規(guī)劃功能）學習物體操作等復雜任務。此外，由臺灣FARobot公司開發(fā)的富士康自主移動機器人（AMR）NVIDIAIsaacPerceptor（3D環(huán)視感知）3D地圖并避開障礙物，NVIDIAcuOpt則提供路線優(yōu)化功能。生成式AI生成式AIAI的發(fā)展離不開算力的支持和業(yè)務場景的需求，行業(yè)合作伙伴也同樣需要考慮開發(fā)工具的易用性、調取模型的開放性以及行業(yè)解決方案能力。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎NVIDIAAI重新定義計算與智能的邊界對大多數企業(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的關鍵。NVIDIA作為全球領先的加速計算公司，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)應用方案等方面，均有著豐富的技術棧和經驗，是行業(yè)擁抱生成式AI戰(zhàn)略的理想合作伙伴。AI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為深度學習模型提供高效的并行計算能力和數據處理能力，有效加速生成式AI的訓練和推理過程。然而，隨著模型參數量的飛速增長以及模型模態(tài)的復雜化，單節(jié)點計算能力日漸面臨瓶頸。實現計算能力可擴展的關鍵，在于組建計算集群，滿足日益增長的大模型訓練、推理，以及AI應用部署的算力需求。因此，除了單卡算力外，技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑作為AI應用的核心基礎設施，NVIDIA數據中心可以為生成式AI提供強大的計算和存儲能力，確保AI應用能夠穩(wěn)定運行并處理大量數據。針對不同的AI部署需求和算力需求規(guī)模，NVIDIA提供適應多等級數據中心的部署方案。

運算架構對于算力的智能調度，網絡通信對于單卡之間交流損耗的彌補，也都至關重要。具體來說，NVIDIAGPU架構從FermiHopper，每次架構升級都帶來性能和能效上的顯著提升。新一代的Hopper架構中，NVIDIA更新了TensorCore，以專用的硬件單元加速模型訓練和推理等AITransformerFP8/FP16持準確性和提供更強安全性的同時，提高吞吐量，加速生成式AI的所有工作負載，從而實現效率與性能同時增長。在網絡方面，NVLinkNVSwitch提供高帶寬和低延遲的數據傳輸，以保證計算集群運行的高效性。NVLink技術可用于GPU之間的高速點對點互連，提供高帶寬和低延遲的數據傳輸，并通過PeertoPeer技術完成GPU顯存之間的直接數據交換，進一步降低數據傳輸的復雜性。這對于分布式環(huán)境下運行的復雜AI模型尤為重要；更快的縱向互聯(lián)有助于服務器集群內每個GPU性能的充分釋放，從而提升整體計算性能。在此基礎上，NVSwitch實現了服務器中GPU之間的高帶寬、任意連接，完成多GPU通信任務。計算集群規(guī)模受互聯(lián)帶寬的限制，會導致GPU的利用率隨集群規(guī)模擴大而降低。對此，NVIDIA提供InfiniBand高速網絡，提升GPU集群的擴展性。InfiniBand支持可編程擁塞控制和動態(tài)路由，在訓練過程中能夠同步優(yōu)化數據整合流程，從而實現所有端口均以全線速進行數據傳輸，并極大地減輕了交換機對計算性能的制約。此外，InfiniBand還結合SHARP（ScalableHierarchicalAggregationandReductionProtocol，可擴展分層次聚合和歸約協(xié)議）技術，減少了網絡傳輸的數據量，縮短消息傳遞接口（MPI）操作的時間，并提高數據中心效率。AI應用的核心基礎設施，NVIDIA數據中心可以為生成式AI提供強大的AI應用能夠穩(wěn)定運行并處理大量數據。針對不同的AI技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎NVIDIAAIEnterprise平臺上目前已經發(fā)布了超4,500個軟件包（蓋開源與第三方選項）以60NVDIACUDAlibraries。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。

部署需求和算力需求規(guī)模，NVIDIA提供適應多等級數據中心的部署方案。與此同時，云原生技術利用容器化、微服務、持續(xù)集成和持續(xù)部署等技術為AI應用的開發(fā)和部署提供全新的方式。這些都為更快速地構建、測試和部署AI應用提供了良好的基礎。AI生態(tài)單獨的加速算力設施難以成為生成式AI生產化的有效工具，為此，NVIDIAAIEnterpriseAI技術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，可以簡化生產級AIAI、計算機視覺和智能語音等諸多方向。其微服務架構不僅易用，還能夠在企業(yè)級安全、服務支持和穩(wěn)定性等方面提升模型表現，確保AI解決方案平穩(wěn)過渡到生產環(huán)境，為企業(yè)提供AI支持。為實現生成式AI的快速部署，NVIDIAAIEnterprise包含了大量為特定應用場景服務的軟件開發(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，其中包括用于訓練、定制和檢索增強生成、防護和工具包、數據整理工具以及模型預訓練的工具；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)和部署用于視覺內容創(chuàng)建的模型。這些預備制化的工具集使用戶可以快捷、方便地按需部署運行。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。通過NVIDIAAIEnterprise預配置的工具，用戶能夠快速、無阻地進行相關應用的部署升級。企業(yè)可直接試用先進的基礎模型（如Llama2，StableDiffusion，Nemotron-3等），也可通過NVIDIANeMo利用專有數據對基礎模型進行調技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑優(yōu)和測試。這些基礎模型使用了負責任來源的數據集，企業(yè)可將應用連接到API端點，在任意位置部署和運營模型。圖11AI用例與工作流MoreMoreVideoAnalytics RouteOptimizationMedicalImagingCybersecurityRecommendersSpeechAILLM來源：NVIDIA,2024NVIDIAAIEnterprise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。用于加速數據準備：用于加速數據準備：用于AI和數據開發(fā)與部署的工具集集成了RAPIDS等先進工具，可通過RAPIDScuDF（pandas數據幀）和RAPIDSacceleratorforSpark（加速Spark）等零代碼更改工具加速數據預處理，使開發(fā)人員能夠加速其現有代碼。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎用于大模型訓練：NVIDIAAIEnterprise可與TensorFlowPyTorch等主流DL框架協(xié)同工作，結合NVIDIA基于遷移學習技術的低代碼框架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：TensorR-LLM專注于模型推理階段的性能優(yōu)化，確保算法應用達到最佳運行效率。用于大規(guī)模部署：Triton專為大規(guī)模部署而設計，可確保復雜企業(yè)環(huán)境中模型服務的穩(wěn)定性和可擴展性。圖12NVIDIAAI模型開發(fā)與部署工具 規(guī)?；渴?NVIDIATritonInferenceServerNVIDIAPyTorch/TensorFlowNVIDIAToolkit 規(guī)模化模型訓練 模型推理優(yōu)化加速數據準備NVIDIARAPIDS來源：NVIDIA,2024

NVIDIA還提供了豐富的工具棧幫助企業(yè)實現更便捷的模型部署和應用開發(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，實現對集群的自動調配和管理，支持與Kubernetes進行編排，為多云和混合云環(huán)境中的異構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，算力基礎設施加速工具，GPU算力的優(yōu)化配置。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑圖13NVIDIA算力的基礎設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//NVIDIANetworkOperatorNVIDIAGPUOperator計算集群管理工具計算集群管理工具NVIDIABaseCommand | ManagerEssentials算力設施性能優(yōu)化工具算力設施性能優(yōu)化工具NVIDIACUDANVIDIAMagnumIOTMNVIDIAvGPU來源：NVIDIA,2024微服務架構在AI開發(fā)中發(fā)揮著重要作用，它能夠將復雜的AI應用拆分為一系列小型、獨立的服務，從而提高系統(tǒng)的可擴展性和靈活性。NVIDIANIM作為NVIDIAAIEnterprise的重要組成部分，專為加速企業(yè)級生成式AI的推理部署而設計。NVIDIANIM是NVIDIAAIEnterprise的一部分，是一套易于使用的預構建容器工具，目的是幫助企業(yè)加速生成式AI的部署。這些預構建的容器支持多種AI模型。只需一個命令，NIM微服務即可幫助企業(yè)客戶部署AI模型，以便使用標準API和幾行代碼輕松集成到企業(yè)級AI應用程序中。NIM基于可靠的基礎設施（包括Triton推理服務器、TensorRT、TensorRT-LLM和PyTorch等推理引擎）構建，旨在促進企業(yè)客戶根據其自身需求和選擇大規(guī)模無縫進行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應用程序。無論是在本地還是在云端，NIM都能高效實現大規(guī)模加速生成式AI推理。技術革新引領未來——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，用戶可以試用并構建AI工作流的原型；二是預構建容器，可供用戶直接下載并在自有基礎設施上部署，可在5分鐘內完成從下載到運行的全過程。無論是選擇在NVIDIANGC云平臺上使用previewAPI，還是在本地基礎設施上部署預構建容器，NIM均統(tǒng)一提供了一套標準化的API接口，最終用戶可以輕松地將AI功能作為關鍵組件嵌入到其應用程序中，享受無縫的集成體驗。NVIDIAAIEnterprise不僅提供適合AI從業(yè)者的出色開發(fā)工具、框架和預訓練模型，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微服務提供了優(yōu)化的運行時間，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來保護公司數據和知識產權；部署上，基于標準的容器化微服務可以運行在云端、數據中心和工作站上，確保運行位置不受限；穩(wěn)定和可靠性上，通過API穩(wěn)定性、軟件管理和NVIDIAEnterpriseSupport預測軟件生命周期，幫助確保項目保持平穩(wěn)進行。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑AI的部署與運行伴隨著技術的進步，用戶的需求不再集中于某個單獨的場景問題，尤其是大模型的發(fā)展為企業(yè)提供了AI應用規(guī)?；涞氐目赡?。在此背景下，走向端到端解決方案是必然趨勢。此轉型不僅超越了軟硬件的簡單疊加，更實現了數據流程的全程優(yōu)化與協(xié)同，是提升效率、強化安全、優(yōu)化體驗的關鍵。端到端策略不僅體現了深度整合能力，更是協(xié)調優(yōu)化數據全流程、提升體驗感的關鍵所在。圖14AIAINVIDIAAI應用解決方案AIAI來源：NVIDIA,2024NVIDIA注意到全棧解決方案對于大語言模型（LLM）的重要性，并為此構建了一個全面的技術生態(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，直至模型的訓練與部署全流程。硬件層面，NVIDIA依托其多樣化GPU技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎軟件方面，NVIDIA推出了NeMo框架可以端到端的滿足整個LLM工作流的需求，其中涵蓋數據處理、生成式AI模型訓練和推理等方面的需求，簡化并加速了開發(fā)流程。

產品，加上高速GPU間通信技術如NVLinkNVSwitch，為模型運行提供了堅實基礎。此外，NVIDIA設計的高性能服務器，配置多塊GPU并可擴展為集群，極大提升了處理能力，滿足大規(guī)模運算需求。軟件方面，NVIDIANeMo框架可以端到端地滿足整個LLM工作流的需求，其中涵蓋數據處理、生成式AI模型訓練和推理等方面的需求，簡化并加速了開發(fā)流程。在模型訓練和推理環(huán)節(jié)，NVIDIAHGXMGX服務器，實現大規(guī)模運算能力的擴展，并憑借GraceHopper等超級芯片為模型運行提供最大化的性能支持。針對不同數據模態(tài)的大模型，NVIDIA亦有布局。例如，在文本生成圖像領域，基Picasso服務于文生圖應用，能夠基于文本數據進行高效訓練與微調。而對于融合多種模態(tài)數據的大模型，NVIDIAEdify則表現更佳，不僅能夠生成高質量的3D模型、物理材質及圖像，還在藝術與創(chuàng)意產業(yè)中推動了產品的快速創(chuàng)新與迭代，顯著提升了工作效率。在藥物研發(fā)領域，NVIDIAClaraDiscoveryGPU加速及優(yōu)化的框架、工具、應用和預訓練模型。BioNeMo是一種特定領域的框架，用于在超級計算規(guī)模下訓練和部署基于NeMoMegatron的生物分子LLM，框架包含Transformer架構的多種模型。該框架有助于醫(yī)藥企業(yè)預測蛋白質結構，探索化學反應、掃描候選藥物和分子模擬，可幫助科學家和研究員更快地將藥物投向市場。在基因組學領域，NVIDIAGPU的計算資源和NVIDIAClaraParabricks工具包有助于研究者更快地完成基因組測序。NVIDIAClaraParabricks作為一整套現成的基因組學分析解決方案組合，旨在提高速度、優(yōu)化準確性和可擴展性，支持從DNARNA的分析，以及用于開展初級分析、二級分析和三級分析的應用流程。研究員可利用NVIDIA解決方案分析細胞突變的分子特征，識別病毒的突變體變異情況，助力攻克癌癥和病毒。在自動駕駛領域，NVIDIAAI可協(xié)助車企構建軟件定義智能駕駛汽車，其解決方案覆蓋了從感知層到決策執(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應用的基礎，再配合DRIVEOS安全操作系統(tǒng)確保智駕的技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑企業(yè)在推進生成式AI數據到技術，再到成本與安全，每一環(huán)都需精心布局，以實現技術的高效運用和業(yè)務的穩(wěn)健發(fā)展。安全性。決策與路徑規(guī)劃方面，DRIVEChauffeur平臺依托強大的SoC資源，能夠很好地應對復雜路面情況，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，DRIVEConcier企業(yè)在推進生成式AI數據到技術，再到成本與安全，每一環(huán)都需精心布局，以實現技術的高效運用和業(yè)務的穩(wěn)健發(fā)展。技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎AI時代AI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的競爭焦點正逐漸從單模態(tài)領域擴展到多模態(tài)戰(zhàn)場。IDC數據顯示，2023年底，中國的數據量將攀升至30.962EB，并有望在2028年達到97,057EB，期間年復合增長率預計為25.7%11。隨著數據量的激增，海量多模態(tài)數據的標注和訓練也將帶動數據采集、存儲、標注、治理產品的新一輪升級。IDC認為，未來多模態(tài)AI擁有良好的發(fā)展前景，同時其還將促進自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV）等技術領域的瓶頸突破，形成協(xié)同效應。11:WorldwideIDCGlobalDataSphereForecast,2024–2028:AIEverywhere,ButUpsurgeinDataWillTakeTime技術革新引領未來——生成式AI塑造核心發(fā)展引擎路徑據IDC測算，2022年我國智能算力規(guī)模已達到260EFLOPS（每秒百億億次浮點運算次數），到2027年這一數字將躍升至1117EFLOPS，