人工智能[2699]人工智能十大發展趨勢【4】

趨勢七 大模型B端應用：專業數據與成本驅動行業模型百花齊放，打開廣闊應用空間

數據壁壘帶來企業端大模型百花齊放。通用大模型可以幫助用戶解決一般性問題，而當企業需要處理其特定行業的數據和任務時，往往需要針對其行業數據庫來對基本模型進行微調，垂直行業的特性和需求不盡相同，因此大模型的應用也呈現出多樣化的趨勢。

B端應用出于對模型的經濟性考量，未來將呈現階梯式、差異性需求。大模型在垂直領域的商業化落地對模型的運行成本更為敏感，模型的推理成本與模型的參數量多少密切相關，需要不同參數規模的大模型組成多層次的產品組合，從而在不同場景下實現最佳的經濟性，進一步提升大模型的豐富度。

（B端大模型多層級結構）

趨勢八 大模型輕量化：降低應用成本、帶動端側算力發展

隨著大模型小型化、場景化需求增加，同時出于對AI應用的經濟性、可靠性和安全性考量，部分場景的推理將逐步從云側擴展向端側，帶動端側算力需求的進一步提升。

目前多個大模型都已推出“小型化”和“場景化”版本。5月23日谷歌發布的PaLM-2大模型，其中最輕量版本“壁虎”可在移動端運行，運行速度快且支持離線操作，其他多個大模型也都有其對應的小參數版本。

大模型端側應用布局不斷加速。端側算力正在快速發展過程中，高通通過量化、編譯和硬件加速進行優化，使Stable Diffusion能在搭載第二代驍龍8移動平臺的手機上運行。高通在微軟Build2023開發者大會上展示了最新的端側AI能力以及在下一代Windows 11上開發生成式AI的工具，并表示未來幾個月大語言模型有望在端側運行。

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