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AI产业底座:构建高质量的数据集将是挑战和机遇

新火种    2023-12-01

11月25日,“2023天府软件园年度产业大会暨第十四届四川互联网大会”在成都高新区举行。大会主要关注AIGC领域的投资机会、AI技术的最新发展趋势以及商业应用的落地等相关议题。20多位嘉宾现场拆解当前AI产业现状,并给出自己趋势性判断。毫无疑问,AIGC已经成为当前最火的技术浪潮之一,Open AI两个月吸引1亿用户,为AI商业化和产品化都提供了思路。与会嘉宾一致认为,“可生成式AI就如同刚出现的互联网,有望对所有领域进行重构。”其中大模型赛道在国内吸引了众多有实力的公司、机构等进行参与,目前已呈现出“百模大战”的态势。而大模型不管在训练还是调用等方面,对于底层芯片及算力都有巨大的要求。面对国产化自主可控、低功耗高效率等方面的需求,以芯片为代表的AI产业底座又有怎样的机遇?芯原董事兼执行副总裁,IP事业部总经理戴伟进认为:虽然高性能GPU成为主流的AI算力芯片,但实际上在AI运算中,需要的核心模块更多是并行运算单元和神经网络加速单元,因此GPGPU、NPU加速器等被视为AI时代重要的算力组成部分。目前芯原主要布局智能驾驶、数据中心和服务器领域,“目前多家车载领域客户,已经将芯原IP用于训练transformer模型,后续我们将持续助力成都加快构建具有全球竞争力的现代产业体系。”华为云全球Marketing副总裁肖纪文认为,大模型是迄今为止最复杂的软硬件系统工程,需要新型云算力支撑。“当前云算力采用主从结构,因为带宽的限制没办法高效运作。为应对AI庞大的计算需求,我们认为对等架构能够快速解决分布式内存、算力的调度问题,是未来大模型的趋势。”另一方面,大模型出现之后,数据重要性更加得到凸显。“到2026年,高质量语言数据集将被用光,高质量图像集到2040年也基本上会被耗尽,所以如何构建高质量的数据集,有着巨大的市场空间。现在全国有很多数据产业园专门完成数据的构建和标注,这是非常大的市场。”

封面新闻记者 尚志

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