El 30 de agosto se celebró en Shenzhen la "Conferencia de aplicaciones tecnológicas 2023AIGC" organizada por Chuangyebang.
En el artículo titulado "Estrategias de afrontamiento: AIGC está remodelando cientos de industrias", ¿cómo pueden las empresas aprovechar la oportunidad de modernización? 》En la mesa redonda temática, Wen Yongteng, jefe de la sección de aplicaciones de IA de BV Baidu Venture Capital, tuvo una maravillosa conversación con tres invitados. Ellos son:
Cofundador de Unbounded AI, Ma Qianli
Director ejecutivo de Tecnología Shengshu, Tang Jiayu
Wang Ping, cofundador y arquitecto jefe de Denglin Technology
El siguiente contenido proviene de la brevedad de la mesa redonda, organizada por Babbitt.
**Wen Yongteng: Durante el último año, el desarrollo del modelo subyacente ha avanzado a pasos agigantados. Pero creemos que una vez que la IA alcanza una determinada etapa, debe profundizar en la industria y crear aplicaciones industriales. A continuación, me gustaría invitar a todos los invitados a hacer una breve presentación. **
Ma Qianli:
Soy Unbounded AI Ma Qianli, trabajo en AIGC, el campo principal es Vincent Graph. Actualmente existen dos direcciones para el desarrollo de la IA ilimitada. Ya hay más de 3 millones de usuarios en el extremo C y cada día se crean más de 3 millones de obras AIGC. El lado B es el segundo segmento que ha crecido muy rápidamente y en el que colaboran grandes empresas como McDonald's y SAIC Motor.
Descubriremos profundamente que desde este año, las grandes industrias tradicionales y las empresas tradicionales, incluso si cree que no están estrechamente relacionadas con AIGC, están acudiendo en masa a AIGC.
Además, la velocidad de desarrollo de Wenshengtu es anterior a la de Wenshengwen y ChatGPT, y su comercialización también es anterior, aproximadamente medio año antes. Percibimos que hay muchas oportunidades empresariales en el campo de Vincent Graphs.
Tang Jiayu:
Shengshu Technology es un equipo relativamente joven, pero todo el equipo ha estado realizando investigaciones sobre IA generativa durante más de diez años. En los últimos dos años, ha publicado casi 30 artículos de conferencias importantes a nivel internacional, lo que está muy por delante en la industria. Lo que estamos haciendo principalmente ahora es un gran modelo multimodal subyacente, a través del cual un modelo puede lograr diversas capacidades generativas, como imágenes y videos. Con base en este modelo, creamos algunas aplicaciones de un extremo a otro en la capa superior, principalmente para escenarios 2C, y algunas aplicaciones que pueden reducir el umbral de creación.
Wang Ping:
Denlin Technology se centra en la fabricación de chips informáticos GPU de alta potencia nacionales y es una de las primeras empresas nacionales en fabricar chips informáticos nacionales de alta potencia. Los campos que cubrimos van desde servidores de alta computación hasta dispositivos de borde, tenemos productos bajo la misma arquitectura y bajo arquitecturas heterogéneas. Los productos se implementan en Internet, ciudades inteligentes, transporte inteligente y otros campos. Después de que se estableció el gran modelo, también estableció una buena cooperación con muchas empresas de AIGC.
**Wen Yongteng: ¿Podría Wujie compartir con nosotros cómo utilizar la tecnología AIGC para proporcionar soluciones de contenido personalizadas para diferentes industrias y ayudar a las empresas a mejorar la creación de contenido? **
Ma Qianli:
Las personas de todos los ámbitos de la vida que utilizan AIGC a menudo sienten que no tienen forma de comenzar: o tienen escenarios pero no tienen potencia informática, o no tienen un equipo profesional, o no recopilan datos para aplicaciones industriales relacionadas.
Cuando cooperamos con las caras B, tenemos diferentes métodos, desde ligeros hasta pesados.
La cooperación más ligera se combina con el marketing, porque AIGC es una herramienta de marketing a la que es muy fácil llegar al extremo C. Hemos cooperado mucho con Chery Automobile, Libai Liquor, Semir, etc. Tenemos más de 3 millones de usuarios y cooperamos para realizar un concurso de dibujo AIGC. En aquel momento, Chery Automobile quiso contratar su propio portavoz de imagen virtual, que en un principio estaba dirigido a profesionales y recogía decenas de trabajos. Posteriormente cooperamos con nosotros y recopilamos más de 7.000 obras a la vez.
Un poco más importante es la capacidad de aprovechar nuestra realidad, un poco como SaaS. Por ejemplo, si tiene una escena de Wenshengtu, tiene una escena de marketing, o tiene una escena de creación de cómics, o tiene muchas aplicaciones y no tiene la potencia informática en este momento, simplemente puede conectarse a nuestra interfaz directamente. Este es un servicio de interfaz maduro. Por ejemplo, en McDonald's hicimos una actividad de pintura con IA que regresaba a la infancia durante el Día del Niño.
El nivel más profundo de cooperación es tener una comprensión industrial de la industria AIGC. Usted sabe qué tipo de modelo industrial desea construir, qué puntos débiles tiene la industria y luego utiliza la solución del modelo para resolverlos. Similar a MaaS, modelo como servicio. Acabamos de lanzar un modelo de impresión y teñido con Wanshili, que está especialmente diseñado para esta industria, debe cumplir con los estándares de la industria de impresión y teñido, los estándares de las máquinas de la línea de producción y muchos detalles. En este sentido, también hay modelos de fotografía, etc. en la industria de la fotografía.
**Wen Yongteng: ¿Tiene alguna sugerencia para las empresas a la hora de crear modelos industriales? **
Ma Qianli:
Las empresas estarán muy preocupadas por los problemas de seguridad. Debido a que los modelos grandes necesitan entrenarse con datos, si los datos están en el grupo de entrenamiento del modelo, ¿cómo evitarlo (seguridad de los datos)? Puede haber algunas soluciones para la implementación privatizada de servidores, etc.
Por supuesto, hay muchos detalles involucrados en el proceso, lo más importante es encontrar un socio confiable y luego eliminar todo tipo de trampas paso a paso.
**Wen Yongteng: Como empresa modelo subyacente generativa multimodal, Shengshu Technology sabe cómo construir relaciones ecológicas y de cooperación relevantes con estos socios. **
Tang Jiayu:
Creo que hay varios aspectos.
El aspecto directo es la potencia informática. Además de Nvidia, estamos realizando investigación y desarrollo conjuntos con empresas de potencia informática, es decir, empresas de hardware subyacentes, o lo estamos intentando. Para los socios, es mejor expandirse en el campo de los modelos grandes, y para nosotros, es encontrar una potencia informática más rentable.
También hay mucha cooperación en términos de datos. Sus datos profesionales son muy importantes. La IA es como un niño: necesita aprender todo tipo de conocimientos a través de los datos y luego crear todo tipo de cosas. Cooperaremos con socios de datos para lograr la creación conjunta.
Debido a que somos un algoritmo subyacente, incluidas las capacidades subyacentes, y un proveedor de servicios de tecnología subyacente construido de 0 a 1, además de nuestros productos de extremo a extremo, también expondremos algunas capacidades generativas al mundo exterior. Por ejemplo, Unbounded AI está muy familiarizado con escenarios específicos, por lo que pueden utilizar nuestras capacidades para potenciar aún más escenarios más verticales. Tenemos más cooperación con dichos proveedores de servicios de aplicaciones.
**Wen Yongteng: El mercado actual de potencia informática es muy grande. ¿Cómo ve Denglin esa oportunidad y cómo aprovechar las ventajas de sus propios productos y tecnologías para potenciar las aplicaciones ascendentes, los escenarios de aplicaciones AIGC y las empresas? **
Wang Ping:
Esta es una gran oportunidad para nosotros: queremos ofrecer una solución informática mejor y más económica.
Pero la primera premisa es que tenemos que resolver el problema de la versatilidad. Cuando lanzamos GPU por primera vez, era una arquitectura CMT que puede soportar muy bien la expansión y tiene buena facilidad de uso y versatilidad. Permite que todos la usen y ha sido Se implementa rápidamente en varios campos verticales de la industria, y eso no significa que haya algo que no puedas resolver.
En un nivel más básico, nuestros clientes quieren una potencia informática mejor y más rentable, que es también el valor que esperamos aportar a nuestros clientes. Hemos optimizado especialmente la IA para obtener un rendimiento de mayor costo. En términos generales, tiene una ventaja en el consumo de energía de 2 a 3 veces el rendimiento.
También tenemos una gran ventaja: podemos construir un modelo grande de una sola máquina. Algunos clientes son más sensibles a sus propios datos e incluso quieren tener un asistente personal con preferencias privadas. El modelo grande de una sola máquina puede proporcionar una alta potencia informática y puede implementarse y utilizarse localmente.
**Wen Yongteng: ¿Puede compartirnos cómo ve el futuro, el suministro de chips dentro de 2 o 3 años y la estructura del mercado de chips? **
Wang Ping:
Básicamente, la situación del suministro seguirá involucrando las relaciones internacionales y las relaciones chino-estadounidenses. Cada vez es más difícil para las empresas nacionales obtener chips de alta gama de los Estados Unidos. Hablando francamente, personalmente creo que ninguna empresa nacional puede realmente reemplazar por completo los chips de alta gama de los Estados Unidos.
Pero con base en estos antecedentes generales, creo que definitivamente habrá más y más aplicaciones que utilicen la potencia informática doméstica. Cuanta más gente la use y la pula, continuaremos iterando y haciendo que sea más fácil de usar para todos en el futuro. debe Hablar de iteración.
En cuanto a la proporción de NV en China, al final hay factores políticos y factores de nuestros esfuerzos conjuntos. Creo que nuestra proporción será cada vez mayor.
**Wen Yongteng: ¿Pueden los tres invitados esperar con interés la dirección futura del desarrollo de la tecnología en sus respectivos campos? **
Ma Qianli:
El reemplazo de UGC por parte de AIGC será algo muy aterrador y aplastante.
Gartner predice que en los próximos tres años, el 10% de los materiales de producción humana serán creados por IA, no por UGC u otros. Esto puede significar que todo el mundo utiliza sus teléfonos todos los días, y más del 30% de ellos serán producidos por IA en 2025.
En consecuencia, la potencia informática seguirá expandiéndose. Además, el modelo también está miniaturizado, por lo que en el futuro todo el mundo podrá tener un modelo en su teléfono móvil.
Con base en estos tres puntos, puede haber un escenario en el futuro en el que la recomendación de algoritmos no sea particularmente importante y la creación de algoritmos se vuelva más importante. El contenido que todos leen todos los días no será recomendado por el algoritmo, sino creado por el algoritmo todo el tiempo Sí, todos tendrán un modelo adaptativo hecho a medida, y usted y este modelo son gemelos.
En este caso, la adicción es muy grave, puedes ver lo que quieres ver, esta es una imaginación a muy, muy largo plazo. Pero no creemos que esté demasiado lejos y este progreso ecológico es muy rápido.
Volviendo al punto de vista de que las industrias están estrechamente relacionadas, la competencia técnica puede no ser particularmente importante y la competencia ecológica se volverá muy importante. Puede que no haya una brecha particularmente fuerte entre su modelo y otro modelo. Su modelo tiene muchas ecológico Al crecer en él, hay mucho personal ecológico que realiza investigación y desarrollo en su modelo, lo que será muy importante.
Tang Jiayu:
En una era de la información más inteligente, la IA detrás debe ser multimodal, capaz de realizar comprensión multimodal, es decir, entrada de información, y generación multimodal, es decir, salida de información. Esta debe ser una gran tendencia en el desarrollo tecnológico.
Por supuesto, hay muchas dificultades en este proceso, pero lo hacemos bien y tenemos la confianza y la determinación para hacerlo bien en esta dirección. Se espera que todas las modalidades puedan integrarse, comprenderse y generarse mejor.
Además, será una tendencia cómo utilizar menos energía para generar un mayor valor inteligente de la IA.
Wen Yongteng:
De hecho, nuestro Baidu Ventures ha invertido en docenas de empresas de IA generativa, comunicándose intensamente con una gran cantidad de empresas emergentes e industrias. Finalmente, también queremos compartir algunas opiniones sobre la implementación de toda la IA generativa. Hay dos cambios importantes.
El primero es el cambio de todo el método de producción. Creo que hemos visto cambios muy grandes en la parte de producción o en todo el backend del negocio. De hecho, habrá muchas oportunidades aquí. También hemos estado buscando oportunidades, incluida la próxima generación de potencia informática de chips y la plataforma de desarrollo de próxima generación. La oportunidad, incluso, existe para la próxima generación del mercado de aplicaciones, lo que nos entusiasma mucho.
El segundo es el cambio en la forma de interacción. Antes de esto, el producto era el núcleo, esperaba cómo los usuarios usarían un producto y luego diseñaba mi proceso de interacción. Pero la interacción actual es un método de interacción con la interfaz de usuario del lenguaje como núcleo.
Esto significa que hay muchos escenarios de aplicaciones que no todos han aprovechado y que contienen muchas oportunidades para transformar, mejorar e incluso subvertir las aplicaciones tradicionales.
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
Diálogo con celebridades: AIGC está remodelando cientos de industrias: ¿cómo pueden las empresas aprovechar la oportunidad de actualizarse?
El 30 de agosto se celebró en Shenzhen la "Conferencia de aplicaciones tecnológicas 2023AIGC" organizada por Chuangyebang.
En el artículo titulado "Estrategias de afrontamiento: AIGC está remodelando cientos de industrias", ¿cómo pueden las empresas aprovechar la oportunidad de modernización? 》En la mesa redonda temática, Wen Yongteng, jefe de la sección de aplicaciones de IA de BV Baidu Venture Capital, tuvo una maravillosa conversación con tres invitados. Ellos son:
**Wen Yongteng: Durante el último año, el desarrollo del modelo subyacente ha avanzado a pasos agigantados. Pero creemos que una vez que la IA alcanza una determinada etapa, debe profundizar en la industria y crear aplicaciones industriales. A continuación, me gustaría invitar a todos los invitados a hacer una breve presentación. **
Ma Qianli:
Soy Unbounded AI Ma Qianli, trabajo en AIGC, el campo principal es Vincent Graph. Actualmente existen dos direcciones para el desarrollo de la IA ilimitada. Ya hay más de 3 millones de usuarios en el extremo C y cada día se crean más de 3 millones de obras AIGC. El lado B es el segundo segmento que ha crecido muy rápidamente y en el que colaboran grandes empresas como McDonald's y SAIC Motor.
Descubriremos profundamente que desde este año, las grandes industrias tradicionales y las empresas tradicionales, incluso si cree que no están estrechamente relacionadas con AIGC, están acudiendo en masa a AIGC.
Además, la velocidad de desarrollo de Wenshengtu es anterior a la de Wenshengwen y ChatGPT, y su comercialización también es anterior, aproximadamente medio año antes. Percibimos que hay muchas oportunidades empresariales en el campo de Vincent Graphs.
Tang Jiayu:
Shengshu Technology es un equipo relativamente joven, pero todo el equipo ha estado realizando investigaciones sobre IA generativa durante más de diez años. En los últimos dos años, ha publicado casi 30 artículos de conferencias importantes a nivel internacional, lo que está muy por delante en la industria. Lo que estamos haciendo principalmente ahora es un gran modelo multimodal subyacente, a través del cual un modelo puede lograr diversas capacidades generativas, como imágenes y videos. Con base en este modelo, creamos algunas aplicaciones de un extremo a otro en la capa superior, principalmente para escenarios 2C, y algunas aplicaciones que pueden reducir el umbral de creación.
Wang Ping:
Denlin Technology se centra en la fabricación de chips informáticos GPU de alta potencia nacionales y es una de las primeras empresas nacionales en fabricar chips informáticos nacionales de alta potencia. Los campos que cubrimos van desde servidores de alta computación hasta dispositivos de borde, tenemos productos bajo la misma arquitectura y bajo arquitecturas heterogéneas. Los productos se implementan en Internet, ciudades inteligentes, transporte inteligente y otros campos. Después de que se estableció el gran modelo, también estableció una buena cooperación con muchas empresas de AIGC.
**Wen Yongteng: ¿Podría Wujie compartir con nosotros cómo utilizar la tecnología AIGC para proporcionar soluciones de contenido personalizadas para diferentes industrias y ayudar a las empresas a mejorar la creación de contenido? **
Ma Qianli:
Las personas de todos los ámbitos de la vida que utilizan AIGC a menudo sienten que no tienen forma de comenzar: o tienen escenarios pero no tienen potencia informática, o no tienen un equipo profesional, o no recopilan datos para aplicaciones industriales relacionadas.
Cuando cooperamos con las caras B, tenemos diferentes métodos, desde ligeros hasta pesados.
La cooperación más ligera se combina con el marketing, porque AIGC es una herramienta de marketing a la que es muy fácil llegar al extremo C. Hemos cooperado mucho con Chery Automobile, Libai Liquor, Semir, etc. Tenemos más de 3 millones de usuarios y cooperamos para realizar un concurso de dibujo AIGC. En aquel momento, Chery Automobile quiso contratar su propio portavoz de imagen virtual, que en un principio estaba dirigido a profesionales y recogía decenas de trabajos. Posteriormente cooperamos con nosotros y recopilamos más de 7.000 obras a la vez.
Un poco más importante es la capacidad de aprovechar nuestra realidad, un poco como SaaS. Por ejemplo, si tiene una escena de Wenshengtu, tiene una escena de marketing, o tiene una escena de creación de cómics, o tiene muchas aplicaciones y no tiene la potencia informática en este momento, simplemente puede conectarse a nuestra interfaz directamente. Este es un servicio de interfaz maduro. Por ejemplo, en McDonald's hicimos una actividad de pintura con IA que regresaba a la infancia durante el Día del Niño.
El nivel más profundo de cooperación es tener una comprensión industrial de la industria AIGC. Usted sabe qué tipo de modelo industrial desea construir, qué puntos débiles tiene la industria y luego utiliza la solución del modelo para resolverlos. Similar a MaaS, modelo como servicio. Acabamos de lanzar un modelo de impresión y teñido con Wanshili, que está especialmente diseñado para esta industria, debe cumplir con los estándares de la industria de impresión y teñido, los estándares de las máquinas de la línea de producción y muchos detalles. En este sentido, también hay modelos de fotografía, etc. en la industria de la fotografía.
**Wen Yongteng: ¿Tiene alguna sugerencia para las empresas a la hora de crear modelos industriales? **
Ma Qianli:
Las empresas estarán muy preocupadas por los problemas de seguridad. Debido a que los modelos grandes necesitan entrenarse con datos, si los datos están en el grupo de entrenamiento del modelo, ¿cómo evitarlo (seguridad de los datos)? Puede haber algunas soluciones para la implementación privatizada de servidores, etc.
Por supuesto, hay muchos detalles involucrados en el proceso, lo más importante es encontrar un socio confiable y luego eliminar todo tipo de trampas paso a paso.
**Wen Yongteng: Como empresa modelo subyacente generativa multimodal, Shengshu Technology sabe cómo construir relaciones ecológicas y de cooperación relevantes con estos socios. **
Tang Jiayu:
Creo que hay varios aspectos.
El aspecto directo es la potencia informática. Además de Nvidia, estamos realizando investigación y desarrollo conjuntos con empresas de potencia informática, es decir, empresas de hardware subyacentes, o lo estamos intentando. Para los socios, es mejor expandirse en el campo de los modelos grandes, y para nosotros, es encontrar una potencia informática más rentable.
También hay mucha cooperación en términos de datos. Sus datos profesionales son muy importantes. La IA es como un niño: necesita aprender todo tipo de conocimientos a través de los datos y luego crear todo tipo de cosas. Cooperaremos con socios de datos para lograr la creación conjunta.
Debido a que somos un algoritmo subyacente, incluidas las capacidades subyacentes, y un proveedor de servicios de tecnología subyacente construido de 0 a 1, además de nuestros productos de extremo a extremo, también expondremos algunas capacidades generativas al mundo exterior. Por ejemplo, Unbounded AI está muy familiarizado con escenarios específicos, por lo que pueden utilizar nuestras capacidades para potenciar aún más escenarios más verticales. Tenemos más cooperación con dichos proveedores de servicios de aplicaciones.
**Wen Yongteng: El mercado actual de potencia informática es muy grande. ¿Cómo ve Denglin esa oportunidad y cómo aprovechar las ventajas de sus propios productos y tecnologías para potenciar las aplicaciones ascendentes, los escenarios de aplicaciones AIGC y las empresas? **
Wang Ping:
Esta es una gran oportunidad para nosotros: queremos ofrecer una solución informática mejor y más económica.
Pero la primera premisa es que tenemos que resolver el problema de la versatilidad. Cuando lanzamos GPU por primera vez, era una arquitectura CMT que puede soportar muy bien la expansión y tiene buena facilidad de uso y versatilidad. Permite que todos la usen y ha sido Se implementa rápidamente en varios campos verticales de la industria, y eso no significa que haya algo que no puedas resolver.
En un nivel más básico, nuestros clientes quieren una potencia informática mejor y más rentable, que es también el valor que esperamos aportar a nuestros clientes. Hemos optimizado especialmente la IA para obtener un rendimiento de mayor costo. En términos generales, tiene una ventaja en el consumo de energía de 2 a 3 veces el rendimiento.
También tenemos una gran ventaja: podemos construir un modelo grande de una sola máquina. Algunos clientes son más sensibles a sus propios datos e incluso quieren tener un asistente personal con preferencias privadas. El modelo grande de una sola máquina puede proporcionar una alta potencia informática y puede implementarse y utilizarse localmente.
**Wen Yongteng: ¿Puede compartirnos cómo ve el futuro, el suministro de chips dentro de 2 o 3 años y la estructura del mercado de chips? **
Wang Ping:
Básicamente, la situación del suministro seguirá involucrando las relaciones internacionales y las relaciones chino-estadounidenses. Cada vez es más difícil para las empresas nacionales obtener chips de alta gama de los Estados Unidos. Hablando francamente, personalmente creo que ninguna empresa nacional puede realmente reemplazar por completo los chips de alta gama de los Estados Unidos.
Pero con base en estos antecedentes generales, creo que definitivamente habrá más y más aplicaciones que utilicen la potencia informática doméstica. Cuanta más gente la use y la pula, continuaremos iterando y haciendo que sea más fácil de usar para todos en el futuro. debe Hablar de iteración.
En cuanto a la proporción de NV en China, al final hay factores políticos y factores de nuestros esfuerzos conjuntos. Creo que nuestra proporción será cada vez mayor.
**Wen Yongteng: ¿Pueden los tres invitados esperar con interés la dirección futura del desarrollo de la tecnología en sus respectivos campos? **
Ma Qianli:
El reemplazo de UGC por parte de AIGC será algo muy aterrador y aplastante.
Gartner predice que en los próximos tres años, el 10% de los materiales de producción humana serán creados por IA, no por UGC u otros. Esto puede significar que todo el mundo utiliza sus teléfonos todos los días, y más del 30% de ellos serán producidos por IA en 2025.
En consecuencia, la potencia informática seguirá expandiéndose. Además, el modelo también está miniaturizado, por lo que en el futuro todo el mundo podrá tener un modelo en su teléfono móvil.
Con base en estos tres puntos, puede haber un escenario en el futuro en el que la recomendación de algoritmos no sea particularmente importante y la creación de algoritmos se vuelva más importante. El contenido que todos leen todos los días no será recomendado por el algoritmo, sino creado por el algoritmo todo el tiempo Sí, todos tendrán un modelo adaptativo hecho a medida, y usted y este modelo son gemelos.
En este caso, la adicción es muy grave, puedes ver lo que quieres ver, esta es una imaginación a muy, muy largo plazo. Pero no creemos que esté demasiado lejos y este progreso ecológico es muy rápido.
Volviendo al punto de vista de que las industrias están estrechamente relacionadas, la competencia técnica puede no ser particularmente importante y la competencia ecológica se volverá muy importante. Puede que no haya una brecha particularmente fuerte entre su modelo y otro modelo. Su modelo tiene muchas ecológico Al crecer en él, hay mucho personal ecológico que realiza investigación y desarrollo en su modelo, lo que será muy importante.
Tang Jiayu:
En una era de la información más inteligente, la IA detrás debe ser multimodal, capaz de realizar comprensión multimodal, es decir, entrada de información, y generación multimodal, es decir, salida de información. Esta debe ser una gran tendencia en el desarrollo tecnológico.
Por supuesto, hay muchas dificultades en este proceso, pero lo hacemos bien y tenemos la confianza y la determinación para hacerlo bien en esta dirección. Se espera que todas las modalidades puedan integrarse, comprenderse y generarse mejor.
Además, será una tendencia cómo utilizar menos energía para generar un mayor valor inteligente de la IA.
Wen Yongteng:
De hecho, nuestro Baidu Ventures ha invertido en docenas de empresas de IA generativa, comunicándose intensamente con una gran cantidad de empresas emergentes e industrias. Finalmente, también queremos compartir algunas opiniones sobre la implementación de toda la IA generativa. Hay dos cambios importantes.
El primero es el cambio de todo el método de producción. Creo que hemos visto cambios muy grandes en la parte de producción o en todo el backend del negocio. De hecho, habrá muchas oportunidades aquí. También hemos estado buscando oportunidades, incluida la próxima generación de potencia informática de chips y la plataforma de desarrollo de próxima generación. La oportunidad, incluso, existe para la próxima generación del mercado de aplicaciones, lo que nos entusiasma mucho.
El segundo es el cambio en la forma de interacción. Antes de esto, el producto era el núcleo, esperaba cómo los usuarios usarían un producto y luego diseñaba mi proceso de interacción. Pero la interacción actual es un método de interacción con la interfaz de usuario del lenguaje como núcleo.
Esto significa que hay muchos escenarios de aplicaciones que no todos han aprovechado y que contienen muchas oportunidades para transformar, mejorar e incluso subvertir las aplicaciones tradicionales.