网络知识 财经 AI大模型落地产品迭出 互联网巨头上演“速度与激情”

AI大模型落地产品迭出 互联网巨头上演“速度与激情”

证券日报记者 谢若琳

今年以来,基于人工智能(AI)大模型、与众多场景结合的应用产品在国内市场不断涌现,企业投产热情高涨。互联网巨头主导的AI大模型加速落地,混合大模型、行业大模型、细分领域专业大模型相继亮相。部分与AI深度融合的应用产品陆续上线测试,初步形成“模型-场景-生态”的良性循环。

两种发展路径并行

6月份以来,AI大模型产品和应用迎来集中发布。

6月1日,阿里云宣布通义大模型进展,聚焦音视频内容的AI新品“通义听悟”正式上线,成为国内首个开放公测的大模型应用产品;6月6日,百度智能云推出基于大模型打造的新一代编码辅助工具“Comate”,并正式开放邀请测试;6月9日,科大讯飞(64.680, -1.76, -2.65%)发布星火认知大模型V1.5;6月13日,三六零(12.330, -0.22, -1.75%)公司发布认知型通用大模型“360智脑4.0”;6月16日,中国科学院自动化研究所发布了新一代人工智能大模型紫东太初2.0;6月19日,腾讯云发布了一站式行业大模型精选商店,同日,美图发布了视觉大模型MiracleVision。

民生证券研报表示,不同于2月份、3月份的纯粹大模型发布,新一轮发布潮是基于大模型的应用产品开始大规模升级上线,为走进千家万户做准备。

“产业场景是大模型的最佳练兵场。”腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示,比起通用大模型,企业更需要针对具体行业的大模型,并结合自身数据进行训练和精调,以打造出更实用的智能服务模式。生态共建是AI发展的有效路径,腾讯将坚持生态开放,为企业提供高质量模型服务,同时支持客户多模型训练任务,加速大模型在产业场景的创新探索。

百度相关负责人在接受《证券日报》记者采访时表示,AI技术全栈布局的优势是能够实现层层反馈、端到端优化,在实际应用中,可以大幅提升效率。百度形成了基础-任务-行业三级大模型技术体系,文心系列大模型具备知识增强和产业级两大特点。

5月28日发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》指出,目前中国大模型产业化应用大致出现两种并行的发展路径,文心一言、通义千问、紫东太初等打造跨行业通用化人工智能能力平台,其应用正从办公、生活、娱乐向医疗、工业、教育等加速渗透。与此同时,一批针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的专业类大模型,提供针对特定业务场景的专业化解决方案。

AI+应用持续涌现

在6月19日腾讯云行业大模型及智能应用技术峰会上,腾讯云发起了“腾讯云行业大模型生态计划”。腾讯方面表示,基于腾讯HCC高性能计算集群和大模型能力,腾讯云已经为传媒、文旅、政务、金融等10余个行业提供了超过50个大模型行业解决方案。

大模型也催化了AI应用落地。清华大学新闻学院新媒体研究中心主任沈阳表示:“目前已经出现了一批以对话为主要形态的人工智能工具,且每周都有迭代。”

与此同时,AI+商业应用正“全面开花”。一位数据研究院高级研究员对记者表示,AIGC在互联网、金融、政府、电信、制造、服务、交通、医疗、能源、教育等领域的渗透率已分别达83%、62%、52%、51%、45%、49%、38%、35%、33%、27%。

能源领域,以百度与国家电网的合作为例,国家电网通过百度AI大底座建设“两库一平台”智能基础设施(“两库”指模型库、样本库,“一平台”指包含运行环境和训练环境的人工智能平台),更高效、更规范地打造AI精品应用。上述百度负责人表示,国家电网在福建运用百度AI中台和知识中台服务,构建起安全隐患识别模型和知识管理平台,把安全隐患识别率提升了30%,识别效率提升了5倍。目前,百度智能云已经覆盖了国家电网全国近90%的省网。

“在药物研发领域有一个著名的‘双十定律’,即研发一款原创新药需要逾10年时间、花费10亿美元,其创新回报率只有约1%,而AI介入后,有望打破这一定律。”中国生物制药相关负责人告诉记者,中国生物制药子公司正大天晴与晶泰科技合作,进行肝病领域小分子新药开发,运用AI技术方法实现全新骨架的小分子临床前候选化合物发现。

AI产品的市场接受度也较高。科大讯飞日前在投资者关系活动记录表中披露,讯飞星火大模型显著推动了AI智能硬件销售的增长,讯飞AI硬件(AI学习、AI办公、AI健康)在“618”全周期销售额同比增长125%。

“AI应用已经初露头角,这只是开始。”上述数据研究院高级研究员表示,目前相关的应用大都处于初级阶段,后期表现和维护情况仍待观察,但综合来看,AI正在以前所未有的速度渗透进我们的日常生活中,每天都有新的产品推出,“速度与激情”的故事正在上演。

“但也要看到,国内AI产业短期发展仍受技术制约。一方面,GPU(图形处理器)市场仍由国外厂商主导,同时FPGA(现场可编程门阵列)仍被国外巨头垄断,还面临‘卡脖子’难题;另一方面,大模型训练成本和推理成本高昂。未来几年内重点的落地方向或集中在智慧城市、智能网联驾驶等领域。”该研究员表示。

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