当前算力需求指数增长,算法效率显著提升,大模型训练领域的竞争加剧了技术的快速迭代与应用进程。AI基础设施成为稀缺资源,能耗和成本问题已日益凸显。本文研判未来的研发趋势,包括高质量数据、高效率训练方法、模型架构优化、AI for Sc...当前算力需求指数增长,算法效率显著提升,大模型训练领域的竞争加剧了技术的快速迭代与应用进程。AI基础设施成为稀缺资源,能耗和成本问题已日益凸显。本文研判未来的研发趋势,包括高质量数据、高效率训练方法、模型架构优化、AI for Science加速科学发现以及结合具身智能开发适应性更强的机器人,提出加强多领域研发布局、针对边缘和端侧应用场景全面融入自有生态、实施影子模式增强模型自适应能力、推进全栈国产化、边缘和端侧部署深度定制推理硬件、构建梯次化的人工智能计算布局等发展策略。展开更多
文摘当前算力需求指数增长,算法效率显著提升,大模型训练领域的竞争加剧了技术的快速迭代与应用进程。AI基础设施成为稀缺资源,能耗和成本问题已日益凸显。本文研判未来的研发趋势,包括高质量数据、高效率训练方法、模型架构优化、AI for Science加速科学发现以及结合具身智能开发适应性更强的机器人,提出加强多领域研发布局、针对边缘和端侧应用场景全面融入自有生态、实施影子模式增强模型自适应能力、推进全栈国产化、边缘和端侧部署深度定制推理硬件、构建梯次化的人工智能计算布局等发展策略。
