人工智能产业链通常包括以下四个部分:
1. 基础层:主要涵盖算力、算法和数据。算力为人工智能的运行提供计算能力支持;算法是实现人工智能功能的核心方法;数据则是训练和优化模型的基础。
2. 框架层:指用于模型开发的深度学习框架和工具,有助于提高模型开发的效率和质量。
3. 模型层:主要包括大模型等技术和产品,是人工智能实现各种应用的关键。
4. 应用层:指人工智能技术在行业场景的应用,应用场景横向划分主要分为 ToC(面向消费者)和 ToB(面向企业)。ToC 端能带来的数据飞轮效应,可能是在 AI 早期决胜的关键。同时,下游提供者指集成了人工智能模型的人工智能系统,包括通用人工智能系统的提供者。
近年来,我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面发展迅速,形成了庞大的市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代,人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,不过也亟需完善人工智能产业标准体系。前 Google 创始人 Eric Schmidt 认为未来会是多个垂直模型或者多个垂直助理,包括各种高价值、专业化的 AI 系统,因为很多高价值、特定领域的工作流程特别且必须依赖于丰富的专有数据集。
2024-10-03