IDC CDO研習社

白皮書核心觀點

隨著數字化轉型需求增長，AI在企業中的應用也越來越多，AI開發門檻高、應用場景復雜多樣、對場景標注數據依賴等問題成為AI規模化落地的挑戰，而預訓練大模型的出現則為人工智能帶來了新的機遇與希望。大模型作為政府和企業推進人工智能產業發展的重要抓手，在識別、理解、決策、生成等AI任務的泛化性、通用性、遷移性方面都表現出顯著優勢和巨大潛力。

• 大模型具有良好的通用性、泛化性，顯著降低人工智能應用門檻。預訓練大模型在海量數據的學習訓練后具有良好的通用性和泛化性，用戶基于大模型通過零樣本、小樣本學習即可獲得領先的效果，同時“預訓練+精調”等開發范式，讓研發過程更加標準化，顯著降低了人工智能應用門檻，成為AI走向工程化應用落地的重要手段。
• 深度學習平臺為預訓練大模型的發展保駕護航，兩者結合夯實了產業智能化基座。深度學習平臺是推動產業智能化轉型升級的核心載體，為大模型的算法開發、訓練、部署保駕護航。大模型加上深度學習平臺，貫通了從硬件適配、模型訓練、推理部署到場景應用的AI全產業鏈，夯實產業智能化基座，將加速產業智能化升級。
• 大模型在推進產業智能化升級中已表現出巨大潛力，企業應該盡早關注。大模型目前的產業應用包括面向企業提供AI中臺基座、深度定制支持產品或生產的優化與創新、開放模型服務等。大模型已經在搜索、推薦、智能交互、AIGC、生產流程變革、產業提效等場景表現出巨大的潛力，企業應該盡早關注，在業務中布局。
• 未來還需加強大模型與真實場景需求匹配，推動大模型大規模落地。目前中國大模型廠商在模型布局方面較為完善，應進一步圍繞行業賦能的廣度和深度持續探索，不斷夯實基于大模型的產品建設，推動大模型技術從實驗室走向實際大規模落地。

來源：IDC咨詢