2024人工智能行业应用建设发展参考架构_第1页
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文档简介

一、人工智能行业应用总体进 二、人工智能行业应用建设发展统一参考架 三、统一参考架构的建 四、总结与展 （一）进。一是当前大模型能力快速提升。OpenAI最新发布的o1态具身视觉语言模型PaLM-E、文生图模型DALL-E、多模态经典模型CLIP等。注意力机制与其他机制结合的模型能够在降低计算成本和内存占用的同时，保持甚至提高准确性。例如GoogleDeepMind的Griffin模型结合了线性递归和局部注意淀和市场选择，美国AI产业逐渐形成统一收敛的局面，展现出强大竞争力。在算力（英伟达GPU85%以上）、人工智能深度学习框架（PyTorch90%以上）、模型（GPT、Llama英伟达GPU、谷歌张量处理单元（TPU）等为大规模并行计算提供支持，英特尔、AMD等则布局多种人工智能专用芯片，满足以英伟达CUDA为代表，凭借其丰富的算子生态、强大的社区支持，成为主导技术。同时，CUDAEULA限制条款要求不允许巩固了其产业地位。人工智能深度学习框架上，形成了以Meta主导的PyTorch和Google主导的TensorFlow为代表的聚集效应。其中，PyTorch是目前全球最流行的人工智能深度学习框架，并结合英伟达GPU90%以上的份源AI社区HuggingFace为例，吸引了大量的开发者和企业参202411100万个大小模型和超过2015万家机构使用。中国在全球AI2024年《全球人工智能和生成式人工智能支出指202229.2%AI市场规模占全球AI201811.9%202216.1%，预计于202720.6%。据前瞻产业研究院《2024年中国人工智能行业全景图谱》，在2200家人工智能骨干企业中，提供基础硬件设备和数据服务的53家，从事包括核心算法、开发平台等在内的关键技27385.18%1873家。展。互联网头部企业作为智能化先锋，主导AI技术的研发和应积极训练、部署大模型，将AI技术应用于核心场景。电力、医疗、制造、交通和零售等行业处于数字化阶段，积极探索AI应2024》，中国已（ScalingLaw）（二）（三）独立技术体系，一是技术不兼容AI技性差，不同AIAI技术发展速度和质量参差不齐。五是技术扩散受阻，不同子在现有平台上引入新的合作伙伴。这种集成不同厂商AI应用的AI解决方案；当业务需求发生变化时，企业可以快速地在技术AI应用和服务，来自不同厂商的AI应用，实现跨平台的数据和功能整合，提升（一）（二）1能力；②数据采集模块：由于质量和可用性是作为模型输入，4个共性能力引擎、压缩引擎、对齐引擎、治理引擎等几个能力；③Agent工AIAI资产的可沉淀、可交换和可复用，具备对模型、Agent资产做好标准化管理和安全访问控制的（一）统一行业智能终端的操作系统、IOT及终端设备的传输协议、数库、API等多种数据接入方式；数据模型提供物模型、整合层管包括模型管理、组件管理、应用和Agent管理、空间管理、Agent一模型文件

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