英偉達(dá)發(fā)布軟件和服務(wù)以推進(jìn)AI快速普及
全球市值最高的芯片制造商英偉達(dá)宣布了一系列軟件更新,旨在讓更多企業(yè)更容易使用生成式人工智能。這家芯片公司正式發(fā)布了Nvidia inference micro services(NIMs),這個軟件包可以解決將AI用于特定目的所需的許多后勤問題。
生成式AI是聊天機(jī)器人、語音識別和其他自動化人機(jī)交互背后的技術(shù),通常需要協(xié)調(diào)眾多硬件、軟件和信息檢索。許多公司不具備這方面的專業(yè)知識,所以英偉達(dá)試圖就此提供服務(wù)并收取費(fèi)用。
英偉達(dá)創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛周一在丹佛舉行的Siggraph大會上展示了該公司的最新產(chǎn)品。他在這個圖形技術(shù)大會上試圖說服盡可能多的行業(yè)開始使用英偉達(dá)的技術(shù),在經(jīng)濟(jì)中普及人工智能。
自2022年11月OpenAI推出ChatGPT以來,生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,簡稱GenAI)迅速崛起,展現(xiàn)出令人矚目的巨大潛力。
我們的報告《2024-2029年中國生成式AI行業(yè)市場運(yùn)營格局分析與投資前景預(yù)測研究報告》包含大量的數(shù)據(jù)、深入分析、專業(yè)方法和價值洞察,可以幫助您更好地了解行業(yè)的趨勢、風(fēng)險和機(jī)遇。在未來的競爭中擁有正確的洞察力,就有可能在適當(dāng)?shù)臅r間和地點(diǎn)獲得領(lǐng)先優(yōu)勢。
生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工智能1.0時代進(jìn)入2.0時代的重要標(biāo)志。
從計算智能、感知智能再到認(rèn)知智能的進(jìn)階發(fā)展來看,AIGC已經(jīng)為人類社會打開了認(rèn)知智能的大門。通過單個大規(guī)模數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練,令A(yù)I具備了多個不同領(lǐng)域的知識,只需要對模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整修正,就能完成真實(shí)場景的任務(wù)。
生成式人工智能行業(yè)應(yīng)用前景展望
生成式AI行業(yè)是一個充滿活力和創(chuàng)新的領(lǐng)域,它基于深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)算法,通過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,使計算機(jī)能夠像人類一樣思考和創(chuàng)作。這個行業(yè)的主要特點(diǎn)是能夠生成全新的內(nèi)容,如圖像、文本、音頻等,極大地拓展了人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用前景。
據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2024-2029年中國生成式AI行業(yè)市場運(yùn)營格局分析與投資前景預(yù)測研究報告》分析:
從應(yīng)用角度來看,生成式AI的應(yīng)用前景十分廣闊。它可以應(yīng)用于文本生成、圖像生成、音頻生成等多個領(lǐng)域。在文本生成方面,它可以應(yīng)用于機(jī)器翻譯、智能寫作等領(lǐng)域;在圖像生成方面,它可以應(yīng)用于藝術(shù)創(chuàng)作、建筑設(shè)計等領(lǐng)域;在音頻生成方面,它可以應(yīng)用于音樂創(chuàng)作、聲音設(shè)計等領(lǐng)域。而傳統(tǒng)AI的應(yīng)用則相對較為局限,主要集中在數(shù)據(jù)分析、預(yù)測和模式識別等領(lǐng)域。
麥肯錫發(fā)布的《生成式人工智能的經(jīng)濟(jì)潛力:下一波生產(chǎn)力浪潮》報告顯示,如果將分析的63種生成式AI應(yīng)用于各行各業(yè),將為全球經(jīng)濟(jì)每年帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長。這一預(yù)測還未將所有的生成式AI應(yīng)用計算在內(nèi),若將尚未研究的應(yīng)用計算在內(nèi),生成式AI所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)影響可能會翻倍。
IDC中國研究總監(jiān)盧言霞認(rèn)為,目前較為能落地或?qū)崿F(xiàn)盈利的模式包括辦公場景,比如會議轉(zhuǎn)錄、會議紀(jì)要、數(shù)字人分身等,其生成式AI的營收增長,將體現(xiàn)在協(xié)同辦公軟件、會議軟件的訂閱費(fèi)用中。
報告對我國生成式AI行業(yè)的供需狀況、發(fā)展現(xiàn)狀、子行業(yè)發(fā)展變化等進(jìn)行了分析,重點(diǎn)分析了國內(nèi)外生成式AI行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、如何面對行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、行業(yè)的發(fā)展建議、行業(yè)競爭力,以及行業(yè)的投資分析和趨勢預(yù)測等等。報告還綜合了生成式AI行業(yè)的整體發(fā)展動態(tài),對行業(yè)在產(chǎn)品方面提供了參考建議和具體解決辦法。
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