人工智能-零帕网

今年麦肯锡全球人工智能调查的结果显示，自五年前我们开始跟踪它以来，该技术的使用范围有所扩大，但下面有一个微妙的画面。1自2017年以来，采用率增加了一倍多，尽管在过去几年中，使用人工智能的组织比例在50%至60%之间稳定下来。一组从人工智能中获得最高财务回报的公司继续领先于竞争对手。结果显示，这些领导者在人工智能方面进行了更大的投资，参与了越来越先进的实践，这些实践可以实现规模化和更快的人工智能发展，并且在紧张的人工智能人才市场中显示出更好的表现。在人才方面，我们第一次密切关注人工智能的招聘和技

2023年终端设备低需求叠加未来 AIGC催化 AI新硬件需求，高通凭借在终端侧混合AI 的引领者优势，预计 24 年高通将迎来芯片出货量高增双击时刻。生成式 AI 引发计算架构演进需求，混合 AI 实现终端云端协同。模型推理成本较高阻碍 AI 应用的规模化扩展，推动混合 AI 应运而生。混合 AI 能在不同场景和时间下动态分配终端和云端的工作负载，在成本、能耗、性能、隐私、安全和个性化五大维度和云端相比具备优势。高通凭借终端侧 AI 技术和全栈优化引领混合AI发展，独具规模化拓展优势。新一代高

当前，高通不仅是一家通信技术公司，而是一家集成通信连接能力、高性能低功耗芯片设计能力与AI能力的AIoT企业：高通依靠在无线通信领域深厚的技术积累打造了坚实的专利壁垒；在芯片设计领域，高性能低功耗计算能力领先，并转向直接基于ARM指令集设计的芯片；在AI领域有较多技术积累，AI引擎支撑上层芯片算力，推出AI栈实现AI能力复用，能让手机芯片支持Transformer模型、在手机端运行AI画图大模型。此外，高通通过打造统一技术路线图，发展多元化业务，在汽车、物联网、元宇宙等领域寻找新的出路，到203

人工智能是数字经济的核心驱动力，AI 大模型是人工智能的新引擎。AI 大模型指通过在海量数据上进行预训练，能够适应多种下游任务的模型，具有强大的泛化能力、自监督学习功能和精度突破性能。其已经在自然语言处理、计算机视觉、气象预报等多个领域取得了令人瞩目的成果。大模型的发展是大势所趋，未来将会助推数字经济，为智能化升级带来新范式。

半导体前驱体材料主要运用于高端制程的存储芯片和逻辑芯片制造以及 OLED、光伏、工业领域等。公司是全球前驱体主要供应商，我们测算 2022 年全球市占率约为 10%。当前存储器市场价格处于底部，供给格局边际逐步改善，上游材料有望充分受益于存储厂商下一轮景气周期扩产。

“在大模型技术高速发展的时代，一个重要的趋势是：我们每一个人，除非你有独特的见解、独特的认知、独特的问题解决能力，否则你能做的，大模型都可以做到。”奇绩创坛创始人兼CEO陆奇认为，“人的脑力劳动将以形成非常独到的见解和发展独特的认知能力为主。这个时代的典型职业将是创业者、科学家和艺术家。” 5月7日，在奇绩创坛举办的以《新范式 新时代 新机会》为主题的分享活动中，陆奇详细分析了OpenAI的组织结构革新，本次范式变化的本质，及其带来的新时代特征，最后系统性分析了我们该如何把握好这个时代带来的机会

上海临港的一片原生态海滩已经成为上海观赏日出日落的“网红”地标，但在欣赏日出日落的时候，一些来这里“打卡”的游客会发现，有时头顶会出现无人机，播放劝说游客远离海滩的提醒：无人机会根据每天的潮汐时刻表，提前20分钟“出勤”，沿着海岸线在30米高的半空中巡检飞行，提醒游客不要停留在即将涨潮的海滩上。 如今，临港地区的无人机能实现5分钟内出勤、每天飞行100公里以上的“工作量”，要比人力巡检高效得多。除了

我们身处在智能时代的 21 世纪，日常生活中无处不见 AI 的应用，人工智能与传媒业的融合发展也成为内容生产行业的发展趋势。AIGC 作为当前新型的内容生产方式，被广泛应用于传媒、电商、影视等行业，帮助提高内容的生产效率和多样性。本书收纳来自张亦驰（怀潜）、丁小虎（脑斧）两位阿里资深工程师和阿里云AnalyticDB、函数计算 FC、阿里云大数据 AI 技术三个技术团队的五篇优秀技术文章，内容涵盖基于大模型的 AIGC 应用及技术要点和 AIGC 实际应用案例。通过本书，不仅可以深度体验 AIG

深耕全流程整车研发设计，研发+制造+出海多轮驱动公司是中国的最大独立汽车研发公司。自 2007 年成立以来，公司专注于整车及平台全流程研发；2014 年，基于多年为主机厂研发的 know-how，公司开始从设计向核心零部件研发制造延伸；2023 年起，公司紧抓新能源出海机遇，打造技术+供应链出海模式，研发+制造+出海驱动的成长路径清晰！看点一：电动智能浪潮推动汽车设计行业量价齐升，AI 赋能有望降本增效电动智能浪潮推动车型迭代加速并推高单车型研发投入，汽车设计量价齐升。公司整车研发设计覆盖全产业

随着人工智能产业链加速迭代发展，其三大核心要素算法、算力和数据亦有望迈入爆发式增长。金属新材料作为工业革命发展的基石，亦迎来两大中长期变化：（1）长期来看，随着算法、算力和数据三大要素逐步突破，未来金属新材料的设计体系将得以重构，有望加速从理论复杂计算转换至实践应用的产业化，比如高熵合金、纳米材料等前沿新材料；（2）中期维度，计算体系升级有望直接带动金属电子新材料需求，比如软磁粉芯、金属靶材、光模块材料、消费电子（MLCC 镍粉、电极箔、铜合金、钽电容、锡基焊粉材料）、IDC 存储和散热材料等。

当前，通用人工智能已成为继移动互联网技术之后最大的一波技术浪潮，而预训练大模型作为人工智能从专业智能走向通用智能的关键技术，在全球范围内引发科技巨头争相布局、掀起创业热潮的链式反应，同时也在技术合规、网络安全、隐私保护及社会伦理法律等方面带来了新的风险和挑战。只有有效应对这些风险和挑战，才能使通用人工智能真正服务于社会和产业，确保国家安全、企业安全和个人安全不受威胁。

AI 大模型彰显巨大商业潜力，有望落地为互联网入口级应用，云商开启军备竞赛。从数通链各环节的受益逻辑来看，算力爆发最直接的影响是 GPU 销量的大幅增长，服务器、IDC、UPS&温控设备等环节均享受到量价齐升，但综合对比之下光模块或为 AI 浪潮中受益弹性最大的环节。