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奇点将至，探他山之石
——从算力、算法、数据和应用看AIGC
2023年3月19日
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目录
01生成式AI：ChatGPT引燃市场，数字经济未来已至
02数据：大模型训练的基础资源
03算力：大模型发展带来高算力需求
04算法：大模型算法助力AIGC突破
05产业应用：各领域应用加速落地，商业化前景广阔
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生成式AI：自然语言处理演变十余年，迎来变现阶段
AIGC(AIGeneratedContent)即生成式AI，多领域应用逐渐成熟。AIGC涉及无监督和半监督学习算
法，截至目前其发展历程主要分为三个阶段：
•统计机器学习方法阶段（2010年前）：首先对数据进行手工标注，然后构建其重要特征，最后构建概率
模型并进行参数优化，从而将概率最大的输出作为结果；
•基于深度学习的神经网络模型（2010年-2017年）：深度学习算法被引入，本质上是通过大量数据训练
神经网络，主要表现形式为：CNN（卷积神经网络）、RNN(循环神经网络）等。相比统计学习方法，
省去了复杂且手工的特征构建；
•基于Transformer结构的预训练模型（2017年至今）：利用大量无标注数据进行自监督学习，然后再使
用少量的标注数据对下游任务进行微调（即迁移学习）。
•在应用方面，按场景分类AIGC已经较为成熟地应用于文本和代码撰写、图像识别和生成，以GPT为首的
AIGC模型也正在探索消费级AI技术的变现方式。展望未来，AIGC不仅会在现有应用领域持续进步，也将
逐步拓展到视频和游戏领域，AIGC将会在更多的领域得到广泛应用，为各个行业和领域的发展和进步提
供更多可能性。
表1：AI应用发展进程预测
2020前20202022预计2025预计2030预计2050
垃圾邮件检测
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代码单行自动完成多行代码生产文本到产品（草稿）稿），超过大部分
更高准确度深度提高
开发者
艺术终稿超过大部分专
产品设计、建筑等产品设计、建筑等
图像Logo模型终稿业艺术家、设计师、
摄影摄影师水平
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