“去年我们接触的客户对大模型的认知还相对较少,质疑的声音比较多。今年我们明显感觉到,大家讨论的已经不是要不要用大模型,而是如何用的问题。”在近日举行的“云端眺望 数智共生”2024浪潮云数智未来大会上,浪潮云信息技术股份公司(以下简称“浪潮云”)总经理颜亮说。
公开数据显示,截至目前,我国完成备案并上线、能为公众提供服务的生成式人工智能服务大模型已达190多个,注册用户数超6亿。其中,行业大模型占比近70%。从类型看,教育、金融、办公、政务、医疗是大模型重点应用领域。
颜亮说,过去两年,各大厂商拼的是大模型的各种参数;而今年,拼的是行业大模型的落地应用,是大模型赋能千行百业的能力。
今年4月,腾讯发布汽车行业大模型“全域智能”方案,提供从模型、算力、人工智能工程平台到人工智能应用的全栈大模型能力底座;同月,浪潮云发布海若大模型业务战略,精准锚定政务、交通、应急、制造、医疗和农业六大领域,加快推动海若大模型在100个城市落地……
业界普遍认为,行业大模型是“人工智能+”场景落地的“最后一公里”。
在国际数据公司(IDC)中国研究总监卢言霞看来,行业大模型驱动人工智能深入产业。通用大模型与行业大模型将共同推动中国生成式人工智能发展。她认为,应借助大模型东风,重构数据平台基座,让数据要素与智能技术成为人工智能发展的双轮驱动因素。
“行业大模型的竞争还处于‘开球’阶段,刚刚起步。这个时候大家都在做各种尝试,难免会走些弯路,但这是行业发展的必经之路。”颜亮认为,当前正是产业链转型关键期。建设面向数据的基础设施是行业大模型更好落地的关键和前提,而组织的智能化将成为未来竞争的方向。
面对行业大模型带来的变革,浪潮云在此次大会上提出“有云处皆智能”的全新品牌标语。颜亮解释说:“浪潮云深入理解客户需求,量身定制解决方案,确保每一朵‘云’都能精准对接,释放最大智能效能。”同时,浪潮云还注重生态化运营,通过多中心、场景化、生态化的智慧运营模式,为各类业务场景提供定制化智慧支持,助力客户在数字化转型的浪潮中稳健前行。
为加快数据空间技术在各行业的推广和应用覆盖,完善相关应用技术、标准和规范,有效支撑我国数据要素市场化配置,国家信息中心联合浪潮云等单位在会上发布《数据空间关键技术研究报告》。该报告对数据空间的建设模式、服务模式、运营模式等方面展开研究,分析数据空间的信任体系、数据互操作、流通控制、分布式架构等关键技术路线,总结数据空间面临的主要挑战和未来发展建议,为有关单位和行业提供参考。
“去年我们接触的客户对大模型的认知还相对较少,质疑的声音比较多。今年我们明显感觉到,大家讨论的已经不是要不要用大模型,而是如何用的问题。”在近日举行的“云端眺望 数智共生”2024浪潮云数智未来大会上,浪潮云信息技术股份公司(以下简称“浪潮云”)总经理颜亮说。
公开数据显示,截至目前,我国完成备案并上线、能为公众提供服务的生成式人工智能服务大模型已达190多个,注册用户数超6亿。其中,行业大模型占比近70%。从类型看,教育、金融、办公、政务、医疗是大模型重点应用领域。
颜亮说,过去两年,各大厂商拼的是大模型的各种参数;而今年,拼的是行业大模型的落地应用,是大模型赋能千行百业的能力。
今年4月,腾讯发布汽车行业大模型“全域智能”方案,提供从模型、算力、人工智能工程平台到人工智能应用的全栈大模型能力底座;同月,浪潮云发布海若大模型业务战略,精准锚定政务、交通、应急、制造、医疗和农业六大领域,加快推动海若大模型在100个城市落地……
业界普遍认为,行业大模型是“人工智能+”场景落地的“最后一公里”。
在国际数据公司(IDC)中国研究总监卢言霞看来,行业大模型驱动人工智能深入产业。通用大模型与行业大模型将共同推动中国生成式人工智能发展。她认为,应借助大模型东风,重构数据平台基座,让数据要素与智能技术成为人工智能发展的双轮驱动因素。
“行业大模型的竞争还处于‘开球’阶段,刚刚起步。这个时候大家都在做各种尝试,难免会走些弯路,但这是行业发展的必经之路。”颜亮认为,当前正是产业链转型关键期。建设面向数据的基础设施是行业大模型更好落地的关键和前提,而组织的智能化将成为未来竞争的方向。
面对行业大模型带来的变革,浪潮云在此次大会上提出“有云处皆智能”的全新品牌标语。颜亮解释说:“浪潮云深入理解客户需求,量身定制解决方案,确保每一朵‘云’都能精准对接,释放最大智能效能。”同时,浪潮云还注重生态化运营,通过多中心、场景化、生态化的智慧运营模式,为各类业务场景提供定制化智慧支持,助力客户在数字化转型的浪潮中稳健前行。
为加快数据空间技术在各行业的推广和应用覆盖,完善相关应用技术、标准和规范,有效支撑我国数据要素市场化配置,国家信息中心联合浪潮云等单位在会上发布《数据空间关键技术研究报告》。该报告对数据空间的建设模式、服务模式、运营模式等方面展开研究,分析数据空间的信任体系、数据互操作、流通控制、分布式架构等关键技术路线,总结数据空间面临的主要挑战和未来发展建议,为有关单位和行业提供参考。
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