Em 30 de agosto, a "2023AIGC Technology Application Conference" organizada por Chuangyebang foi realizada em Shenzhen.
No artigo intitulado "Estratégias de enfrentamento - AIGC remodelando centenas de indústrias e milhares de empresas, como as empresas podem se atualizar e tirar vantagem da situação?" "Na mesa redonda temática, Wen Yongteng, chefe do setor de aplicações de IA da BV Baidu Ventures, teve um diálogo maravilhoso com três convidados. São eles:
Cofundador da Unbounded AI, Ma Qianli
CEO da Shengshu Technology, Tang Jiayu
Wang Ping, cofundador e arquiteto-chefe da Denglin Technology
O conteúdo a seguir é de uma taquigrafia de mesa redonda, compilada por Babbitt.
**Wen Yongteng: No último ano, o desenvolvimento do modelo subjacente avançou a passos largos. Mas acreditamos que quando a IA atinge um determinado estágio, ela deve penetrar profundamente na indústria e fazer aplicações industriais. A seguir, gostaria de convidar todos os convidados a fazerem uma breve apresentação. **
Ma Qianli:
Sou Unbounded AI Ma Qianli e estou fazendo AIGC. Minha área principal são gráficos vicentinos. Existem atualmente duas direções para o desenvolvimento de IA ilimitada. Já existem mais de 3 milhões de usuários no lado C, criando mais de 3 milhões de trabalhos AIGC todos os dias. O lado B é o segundo segmento, crescendo muito rapidamente e tem cooperado com diversas grandes empresas, como McDonald's e SAIC Motor.
Descobriremos profundamente que, desde este ano, as grandes indústrias tradicionais e as empresas tradicionais, mesmo que se pense que não estão intimamente relacionadas com o AIGC, estão a migrar para o AIGC.
Além disso, a velocidade de desenvolvimento do Wenshengtu é anterior à de Wenshengwen e ChatGPT, e sua comercialização também é anterior, cerca de meio ano antes. Sentimos que existem muitas oportunidades empreendedoras no campo vicentino.
Tang Jiayu:
A Shengshu Technology é uma equipe relativamente jovem, mas toda a equipe vem pesquisando IA generativa há mais de dez anos. Nos últimos dois anos, publicou quase 30 artigos nas principais conferências internacionais, o que está muito à frente na indústria. O que estamos trabalhando principalmente agora é um grande modelo multimodal subjacente, que pode alcançar vários recursos geradores, como imagens e vídeos, por meio de um modelo. Com base neste modelo, construímos algumas aplicações ponta a ponta na camada superior, principalmente para cenários 2C, e algumas aplicações que podem diminuir o limite de criação.
Wang Ping:
A Denlin Technology se concentra na fabricação de chips de computação GPU domésticos de alta potência e é uma das primeiras empresas nacionais a fabricar chips de computação nacionais de alta potência. As áreas que cobrimos vão desde servidores de alta computação até dispositivos de ponta.Temos produtos sob a mesma arquitetura e sob arquiteturas heterogêneas. Os produtos são implementados na Internet, cidades inteligentes, transporte inteligente e outras áreas. Depois que o grande modelo foi estabelecido, também estabeleceu uma boa cooperação com muitas empresas AIGC.
**Wen Yongteng: Wujie pode compartilhar conosco como usar a tecnologia AIGC para fornecer soluções de conteúdo personalizadas para diferentes setores e ajudar as empresas a atualizar a criação de conteúdo? **
Ma Qianli:
Quando pessoas de todas as esferas da vida usam AIGC, muitas vezes acham difícil começar: ou têm cenários, mas não têm o poder computacional, ou não têm uma equipe profissional, ou não coletam dados para aplicações relevantes do setor.
Quando cooperamos com o lado B, existem diferentes formas, do leve ao pesado.
A cooperação mais leve é com o marketing, porque o AIGC é uma ferramenta de marketing muito fácil de chegar ao C-end. Cooperamos com Chery Automobile, Li Bai Liquor Industry, Semir, etc., e muito mais. Temos mais de 3 milhões de usuários e cooperamos para organizar um concurso de pintura AIGC. A Chery Automobile queria recrutar seu próprio porta-voz de imagem virtual, inicialmente direcionado a profissionais e coletando dezenas de trabalhos. Mais tarde, cooperamos conosco e coletamos mais de 7.000 obras de uma só vez.
Um pouco mais importante é a capacidade de alavancar a nossa realidade, um pouco como o SaaS. Por exemplo, se você tem uma cena de Wenshengtu, tem uma cena de marketing, ou tem uma cena de fazer quadrinhos, ou tem muitos aplicativos e não tem o poder de computação no momento, basta conectar-se a nossa interface diretamente. Este é um serviço de interface maduro. Por exemplo, no McDonald's, fizemos uma atividade de pintura com IA que voltou à infância durante o Dia das Crianças.
O nível mais profundo de cooperação é ter conhecimento industrial da indústria AIGC. Você sabe que tipo de modelo de indústria deseja criar, quais são os pontos problemáticos do setor e então usa a solução desse modelo para resolvê-lo. Semelhante ao MaaS, modelo como serviço. Acabamos de lançar um modelo de impressão e tingimento com Wanshili, especialmente desenvolvido para esta indústria, que deve atender aos padrões da indústria de impressão e tingimento, aos padrões das máquinas de linha de produção e muitos detalhes. Nesse sentido, existem modelos fotográficos na indústria fotográfica e assim por diante.
**Wen Yongteng: Você tem alguma sugestão quando as empresas estão criando modelos industriais? **
Ma Qianli:
As empresas ficarão preocupadas com questões de segurança. Como grandes modelos exigem treinamento de dados, se esses dados estiverem no lado do treinamento do modelo, como podemos evitá-los (segurança de dados)? Pode haver algumas soluções, como a implantação privatizada de servidores.
Claro, há muitos detalhes envolvidos no processo, o mais importante é encontrar um parceiro confiável e, em seguida, eliminar passo a passo todos os tipos de armadilhas.
**Wen Yongteng: Como uma empresa com um modelo subjacente generativo multimodal, a Shengshu Technology constrói relacionamentos ecológicos e cooperativos relevantes com esses parceiros. **
Tang Jiayu:
Acho que há vários aspectos.
O aspecto direto é o poder de computação. Além da NVIDIA, estamos realizando pesquisas e desenvolvimento conjuntos, ou tentativas, com empresas de energia computacional, que são as empresas de hardware subjacentes. Para os parceiros, é melhor expandir na área de modelos grandes e, para nós, é encontrar um poder de computação mais econômico.
Também há muita cooperação em dados. Seus dados profissionais são muito importantes. A IA é como uma criança: ela precisa aprender todo tipo de conhecimento por meio de dados e depois criar todo tipo de coisa. Cooperaremos com parceiros de dados para alcançar a criação conjunta.
Porque somos um algoritmo subjacente, incluindo capacidades subjacentes, construído de 0 a 1 como um fornecedor de serviços de tecnologia subjacente, além dos nossos produtos ponta a ponta, também exporemos algumas capacidades generativas ao mundo exterior. Por exemplo, a Unbounded AI entende muito bem cenários específicos, então eles podem usar nossos recursos para capacitar ainda mais cenários mais verticais. Temos muita cooperação com esses provedores de serviços de aplicativos.
**Wen Yongteng: O mercado de poder de computação é muito grande hoje. Como a Denglin vê essa oportunidade e como aproveitar as vantagens de seus próprios produtos e tecnologias para capacitar aplicações upstream, cenários de aplicações AIGC e empresas. **
Wang Ping:
Esta é uma grande oportunidade para nós, pois queremos fornecer uma solução de computação melhor e mais barata.
Mas a primeira premissa é que precisamos resolver o problema da versatilidade. Começamos com a GPU porque é uma arquitetura CMT, que suporta muito bem a expansão, e tem uma facilidade de uso e versatilidade muito boa. Ela permite que todos trabalhem com Ele foi rapidamente implantado em vários campos verticais da indústria e isso não significa que haja algo que você não possa resolver.
Num nível mais básico, os nossos clientes querem um poder de computação melhor e mais económico, que é também o valor que esperamos trazer aos nossos clientes. Temos otimizações especiais em IA, que podem atingir um desempenho de custo mais elevado. De modo geral, temos uma vantagem de consumo de energia de 2 a 3 vezes o desempenho.
Também temos uma grande vantagem: podemos fazer um grande modelo independente. Alguns clientes são sensíveis aos seus próprios dados e até desejam ter um assistente pessoal, de preferência pessoal. O grande modelo autônomo pode fornecer alto poder de computação e pode ser implantado e usado localmente por si só.
**Wen Yongteng: Você pode compartilhar conosco como você vê o futuro, ou o fornecimento de chips em 2 a 3 anos, e a estrutura do mercado de chips. **
Wang Ping:
Fundamentalmente falando, a situação do abastecimento ainda envolverá as relações internacionais e as relações sino-americanas. Está se tornando cada vez mais difícil para as empresas nacionais obter chips de alta qualidade dos Estados Unidos. Falando francamente, pessoalmente acho que nenhuma empresa nacional pode realmente substituir completamente os chips de alta qualidade dos Estados Unidos.
Mas com base neste contexto geral, acredito que definitivamente haverá cada vez mais aplicativos usando o poder da computação doméstica. Quanto mais pessoas o usarem e aperfeiçoarem, continuaremos a iterar e tornar mais fácil para todos usarem no futuro. Chips deve falar sobre iteração.
Quanto à quota de NV na China, no final, existem factores políticos e factores dos nossos esforços conjuntos.Penso que a nossa proporção se tornará cada vez maior.
**Wen Yongteng: Os três convidados podem aguardar com expectativa a direção futura do desenvolvimento da tecnologia em seus respectivos campos? **
Ma Qianli:
A substituição do UGC pelo AIGC será algo muito assustador e esmagador.
O Gartner prevê que nos próximos três anos, 10% dos materiais de produção humana serão criados por IA, não por UGC ou outros. Isso pode significar que mais de 30% do que você usa no seu celular todos os dias será produzido pela IA até 2025.
Da mesma forma, o poder da computação continuará a se expandir. Além disso, o modelo também é miniaturizado, no futuro todos poderão ter um modelo em seu celular.
Com base nestes três pontos, pode haver um cenário no futuro em que a recomendação do algoritmo não seja mais particularmente importante, mas a criação do algoritmo se torne particularmente importante. O conteúdo que você vê todos os dias no futuro não é o que o algoritmo recomenda para você, mas o que o algoritmo cria para você o tempo todo. Sim, todos terão um modelo adaptado e adaptável, e você e esse modelo têm um relacionamento gêmeo um com o outro.
Nesse caso, o vício é muito sério. Você pode ver o que quiser. Isso é uma imaginação de muito, muito longo prazo. Mas não parecemos estar muito longe. Este progresso ecológico é muito rápido.
Voltando ao ponto de vista de que as indústrias estão intimamente relacionadas, a concorrência técnica pode não ser particularmente importante e a concorrência ecológica tornar-se-á muito importante. Pode não haver uma lacuna particularmente forte entre o seu modelo e outro modelo. O seu modelo tem muitas vantagens. ecológico Crescendo nele, há muitos profissionais ecológicos fazendo pesquisa e desenvolvimento em seu modelo, o que se tornará muito importante.
Tang Jiayu:
Em uma era da informação mais inteligente, a IA por trás dela deve ser multimodal, podendo realizar compreensão multimodal, ou seja, entrada de informações, e geração multimodal, ou seja, saída de informações. Esta deve ser uma grande tendência no desenvolvimento tecnológico.
É claro que existem muitas dificuldades neste processo, mas somos bons nisso e temos a confiança e a determinação para fazê-lo bem nesta direção. Espera-se que todas as modalidades possam ser melhor integradas, compreendidas e geradas.
Além disso, como usar menos energia para gerar maior valor inteligente de IA será uma tendência.
Wen Yongteng:
Na verdade, nós da Baidu Ventures investimos em dezenas de empresas generativas de IA e nos comunicamos intensamente com um grande número de startups e partes do setor. Finalmente, gostaríamos também de partilhar algumas opiniões sobre a implementação de toda a IA generativa. Existem duas grandes mudanças principais.
A primeira é a mudança em todo o método de produção. Acho que as mudanças na produção ou em todo o back-end do negócio são muito grandes. Na verdade, haverá muitas oportunidades. Temos procurado oportunidades, incluindo a próxima geração de poder de computação em chip e a próxima geração de plataformas de desenvolvimento. oportunidade, ou mesmo a oportunidade de mercado de aplicativos de próxima geração, nos deixa muito entusiasmados.
Segundo, mudanças nos métodos de interação. Antes disso, o produto era o núcleo. Eu previa como os usuários usariam um produto e então desenvolvia meu processo de interação. Mas a interação atual é baseada na IU da linguagem como método de interação principal.
Isso significa que existem muitos cenários de aplicativos que não foram explorados por todos e que contém muitas oportunidades para transformar, aprimorar e até mesmo subverter os aplicativos tradicionais.
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Diálogo com celebridades: A AIGC está remodelando centenas de indústrias. Como as empresas podem aproveitar a oportunidade de atualização?
Em 30 de agosto, a "2023AIGC Technology Application Conference" organizada por Chuangyebang foi realizada em Shenzhen.
No artigo intitulado "Estratégias de enfrentamento - AIGC remodelando centenas de indústrias e milhares de empresas, como as empresas podem se atualizar e tirar vantagem da situação?" "Na mesa redonda temática, Wen Yongteng, chefe do setor de aplicações de IA da BV Baidu Ventures, teve um diálogo maravilhoso com três convidados. São eles:
**Wen Yongteng: No último ano, o desenvolvimento do modelo subjacente avançou a passos largos. Mas acreditamos que quando a IA atinge um determinado estágio, ela deve penetrar profundamente na indústria e fazer aplicações industriais. A seguir, gostaria de convidar todos os convidados a fazerem uma breve apresentação. **
Ma Qianli:
Sou Unbounded AI Ma Qianli e estou fazendo AIGC. Minha área principal são gráficos vicentinos. Existem atualmente duas direções para o desenvolvimento de IA ilimitada. Já existem mais de 3 milhões de usuários no lado C, criando mais de 3 milhões de trabalhos AIGC todos os dias. O lado B é o segundo segmento, crescendo muito rapidamente e tem cooperado com diversas grandes empresas, como McDonald's e SAIC Motor.
Descobriremos profundamente que, desde este ano, as grandes indústrias tradicionais e as empresas tradicionais, mesmo que se pense que não estão intimamente relacionadas com o AIGC, estão a migrar para o AIGC.
Além disso, a velocidade de desenvolvimento do Wenshengtu é anterior à de Wenshengwen e ChatGPT, e sua comercialização também é anterior, cerca de meio ano antes. Sentimos que existem muitas oportunidades empreendedoras no campo vicentino.
Tang Jiayu:
A Shengshu Technology é uma equipe relativamente jovem, mas toda a equipe vem pesquisando IA generativa há mais de dez anos. Nos últimos dois anos, publicou quase 30 artigos nas principais conferências internacionais, o que está muito à frente na indústria. O que estamos trabalhando principalmente agora é um grande modelo multimodal subjacente, que pode alcançar vários recursos geradores, como imagens e vídeos, por meio de um modelo. Com base neste modelo, construímos algumas aplicações ponta a ponta na camada superior, principalmente para cenários 2C, e algumas aplicações que podem diminuir o limite de criação.
Wang Ping:
A Denlin Technology se concentra na fabricação de chips de computação GPU domésticos de alta potência e é uma das primeiras empresas nacionais a fabricar chips de computação nacionais de alta potência. As áreas que cobrimos vão desde servidores de alta computação até dispositivos de ponta.Temos produtos sob a mesma arquitetura e sob arquiteturas heterogêneas. Os produtos são implementados na Internet, cidades inteligentes, transporte inteligente e outras áreas. Depois que o grande modelo foi estabelecido, também estabeleceu uma boa cooperação com muitas empresas AIGC.
**Wen Yongteng: Wujie pode compartilhar conosco como usar a tecnologia AIGC para fornecer soluções de conteúdo personalizadas para diferentes setores e ajudar as empresas a atualizar a criação de conteúdo? **
Ma Qianli:
Quando pessoas de todas as esferas da vida usam AIGC, muitas vezes acham difícil começar: ou têm cenários, mas não têm o poder computacional, ou não têm uma equipe profissional, ou não coletam dados para aplicações relevantes do setor.
Quando cooperamos com o lado B, existem diferentes formas, do leve ao pesado.
A cooperação mais leve é com o marketing, porque o AIGC é uma ferramenta de marketing muito fácil de chegar ao C-end. Cooperamos com Chery Automobile, Li Bai Liquor Industry, Semir, etc., e muito mais. Temos mais de 3 milhões de usuários e cooperamos para organizar um concurso de pintura AIGC. A Chery Automobile queria recrutar seu próprio porta-voz de imagem virtual, inicialmente direcionado a profissionais e coletando dezenas de trabalhos. Mais tarde, cooperamos conosco e coletamos mais de 7.000 obras de uma só vez.
Um pouco mais importante é a capacidade de alavancar a nossa realidade, um pouco como o SaaS. Por exemplo, se você tem uma cena de Wenshengtu, tem uma cena de marketing, ou tem uma cena de fazer quadrinhos, ou tem muitos aplicativos e não tem o poder de computação no momento, basta conectar-se a nossa interface diretamente. Este é um serviço de interface maduro. Por exemplo, no McDonald's, fizemos uma atividade de pintura com IA que voltou à infância durante o Dia das Crianças.
O nível mais profundo de cooperação é ter conhecimento industrial da indústria AIGC. Você sabe que tipo de modelo de indústria deseja criar, quais são os pontos problemáticos do setor e então usa a solução desse modelo para resolvê-lo. Semelhante ao MaaS, modelo como serviço. Acabamos de lançar um modelo de impressão e tingimento com Wanshili, especialmente desenvolvido para esta indústria, que deve atender aos padrões da indústria de impressão e tingimento, aos padrões das máquinas de linha de produção e muitos detalhes. Nesse sentido, existem modelos fotográficos na indústria fotográfica e assim por diante.
**Wen Yongteng: Você tem alguma sugestão quando as empresas estão criando modelos industriais? **
Ma Qianli:
As empresas ficarão preocupadas com questões de segurança. Como grandes modelos exigem treinamento de dados, se esses dados estiverem no lado do treinamento do modelo, como podemos evitá-los (segurança de dados)? Pode haver algumas soluções, como a implantação privatizada de servidores.
Claro, há muitos detalhes envolvidos no processo, o mais importante é encontrar um parceiro confiável e, em seguida, eliminar passo a passo todos os tipos de armadilhas.
**Wen Yongteng: Como uma empresa com um modelo subjacente generativo multimodal, a Shengshu Technology constrói relacionamentos ecológicos e cooperativos relevantes com esses parceiros. **
Tang Jiayu:
Acho que há vários aspectos.
O aspecto direto é o poder de computação. Além da NVIDIA, estamos realizando pesquisas e desenvolvimento conjuntos, ou tentativas, com empresas de energia computacional, que são as empresas de hardware subjacentes. Para os parceiros, é melhor expandir na área de modelos grandes e, para nós, é encontrar um poder de computação mais econômico.
Também há muita cooperação em dados. Seus dados profissionais são muito importantes. A IA é como uma criança: ela precisa aprender todo tipo de conhecimento por meio de dados e depois criar todo tipo de coisa. Cooperaremos com parceiros de dados para alcançar a criação conjunta.
Porque somos um algoritmo subjacente, incluindo capacidades subjacentes, construído de 0 a 1 como um fornecedor de serviços de tecnologia subjacente, além dos nossos produtos ponta a ponta, também exporemos algumas capacidades generativas ao mundo exterior. Por exemplo, a Unbounded AI entende muito bem cenários específicos, então eles podem usar nossos recursos para capacitar ainda mais cenários mais verticais. Temos muita cooperação com esses provedores de serviços de aplicativos.
**Wen Yongteng: O mercado de poder de computação é muito grande hoje. Como a Denglin vê essa oportunidade e como aproveitar as vantagens de seus próprios produtos e tecnologias para capacitar aplicações upstream, cenários de aplicações AIGC e empresas. **
Wang Ping:
Esta é uma grande oportunidade para nós, pois queremos fornecer uma solução de computação melhor e mais barata.
Mas a primeira premissa é que precisamos resolver o problema da versatilidade. Começamos com a GPU porque é uma arquitetura CMT, que suporta muito bem a expansão, e tem uma facilidade de uso e versatilidade muito boa. Ela permite que todos trabalhem com Ele foi rapidamente implantado em vários campos verticais da indústria e isso não significa que haja algo que você não possa resolver.
Num nível mais básico, os nossos clientes querem um poder de computação melhor e mais económico, que é também o valor que esperamos trazer aos nossos clientes. Temos otimizações especiais em IA, que podem atingir um desempenho de custo mais elevado. De modo geral, temos uma vantagem de consumo de energia de 2 a 3 vezes o desempenho.
Também temos uma grande vantagem: podemos fazer um grande modelo independente. Alguns clientes são sensíveis aos seus próprios dados e até desejam ter um assistente pessoal, de preferência pessoal. O grande modelo autônomo pode fornecer alto poder de computação e pode ser implantado e usado localmente por si só.
**Wen Yongteng: Você pode compartilhar conosco como você vê o futuro, ou o fornecimento de chips em 2 a 3 anos, e a estrutura do mercado de chips. **
Wang Ping:
Fundamentalmente falando, a situação do abastecimento ainda envolverá as relações internacionais e as relações sino-americanas. Está se tornando cada vez mais difícil para as empresas nacionais obter chips de alta qualidade dos Estados Unidos. Falando francamente, pessoalmente acho que nenhuma empresa nacional pode realmente substituir completamente os chips de alta qualidade dos Estados Unidos.
Mas com base neste contexto geral, acredito que definitivamente haverá cada vez mais aplicativos usando o poder da computação doméstica. Quanto mais pessoas o usarem e aperfeiçoarem, continuaremos a iterar e tornar mais fácil para todos usarem no futuro. Chips deve falar sobre iteração.
Quanto à quota de NV na China, no final, existem factores políticos e factores dos nossos esforços conjuntos.Penso que a nossa proporção se tornará cada vez maior.
**Wen Yongteng: Os três convidados podem aguardar com expectativa a direção futura do desenvolvimento da tecnologia em seus respectivos campos? **
Ma Qianli:
A substituição do UGC pelo AIGC será algo muito assustador e esmagador.
O Gartner prevê que nos próximos três anos, 10% dos materiais de produção humana serão criados por IA, não por UGC ou outros. Isso pode significar que mais de 30% do que você usa no seu celular todos os dias será produzido pela IA até 2025.
Da mesma forma, o poder da computação continuará a se expandir. Além disso, o modelo também é miniaturizado, no futuro todos poderão ter um modelo em seu celular.
Com base nestes três pontos, pode haver um cenário no futuro em que a recomendação do algoritmo não seja mais particularmente importante, mas a criação do algoritmo se torne particularmente importante. O conteúdo que você vê todos os dias no futuro não é o que o algoritmo recomenda para você, mas o que o algoritmo cria para você o tempo todo. Sim, todos terão um modelo adaptado e adaptável, e você e esse modelo têm um relacionamento gêmeo um com o outro.
Nesse caso, o vício é muito sério. Você pode ver o que quiser. Isso é uma imaginação de muito, muito longo prazo. Mas não parecemos estar muito longe. Este progresso ecológico é muito rápido.
Voltando ao ponto de vista de que as indústrias estão intimamente relacionadas, a concorrência técnica pode não ser particularmente importante e a concorrência ecológica tornar-se-á muito importante. Pode não haver uma lacuna particularmente forte entre o seu modelo e outro modelo. O seu modelo tem muitas vantagens. ecológico Crescendo nele, há muitos profissionais ecológicos fazendo pesquisa e desenvolvimento em seu modelo, o que se tornará muito importante.
Tang Jiayu:
Em uma era da informação mais inteligente, a IA por trás dela deve ser multimodal, podendo realizar compreensão multimodal, ou seja, entrada de informações, e geração multimodal, ou seja, saída de informações. Esta deve ser uma grande tendência no desenvolvimento tecnológico.
É claro que existem muitas dificuldades neste processo, mas somos bons nisso e temos a confiança e a determinação para fazê-lo bem nesta direção. Espera-se que todas as modalidades possam ser melhor integradas, compreendidas e geradas.
Além disso, como usar menos energia para gerar maior valor inteligente de IA será uma tendência.
Wen Yongteng:
Na verdade, nós da Baidu Ventures investimos em dezenas de empresas generativas de IA e nos comunicamos intensamente com um grande número de startups e partes do setor. Finalmente, gostaríamos também de partilhar algumas opiniões sobre a implementação de toda a IA generativa. Existem duas grandes mudanças principais.
A primeira é a mudança em todo o método de produção. Acho que as mudanças na produção ou em todo o back-end do negócio são muito grandes. Na verdade, haverá muitas oportunidades. Temos procurado oportunidades, incluindo a próxima geração de poder de computação em chip e a próxima geração de plataformas de desenvolvimento. oportunidade, ou mesmo a oportunidade de mercado de aplicativos de próxima geração, nos deixa muito entusiasmados.
Segundo, mudanças nos métodos de interação. Antes disso, o produto era o núcleo. Eu previa como os usuários usariam um produto e então desenvolvia meu processo de interação. Mas a interação atual é baseada na IU da linguagem como método de interação principal.
Isso significa que existem muitos cenários de aplicativos que não foram explorados por todos e que contém muitas oportunidades para transformar, aprimorar e até mesmo subverter os aplicativos tradicionais.