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所以说,准确度也是算出来的。 现在很多资金充裕的公司,比如大型互联网公司或者明星AI创业公司,有能力部署规模比较大的AI计算平台,算法的模型已经大到千亿参数、万亿的训练数据集规模,这些公司的算法和技术就处于领先位置。 在投资方面看,用户在人工智能领域的资金有50%以上都用来采购GPU服务器等基础架构产品,根据IDC的数据,中国人工智能基础架构市场在中国未来五年的复合增长率超过33%,是一般IT基础设施市场增速的三倍多。

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10年前全球市值最高的十个企业,都来自能源、金融、通信等传统领域,只有一家IT企业微软。 今天全球市值最高的TOP10企业,清一色都是互联网企业,只有一家来自传统行业的沃尔玛。 这些市值TOP级的企业也是全球计算力消耗最大的,他们的市值排名状况和服务器采购基本一致。 不仅企业领域如此,国家地区的发展水平也与计算力水平高度相关。

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此前,IT技术已经引发了多次生产力变革,但是前几次的变革主要改变的是生产工具和劳动对象,而智慧时代,生产力的三要素都会深受AI和计算的影响,尤其是劳动者,很多职业和岗位会被替代。

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变化不很快,但是正在发生。 根据IDC的数据,从2018年起,金融和传统企业和政府用户,在人工智能基础架构领域的采购量超过了互联网。 现在很多大型企业的热线服务,已经用人工智能替代人工,很多企业都认识到了人工智能会带来的巨大潜力,今天不用人工智能,未来发展上会遇到困难和瓶颈,甚至发展不下去。 产业AI化需要解决生态问题要发展人工智能,让人工智能进入各个传统产业,不能仅仅靠技术本身,生态的作用会越来越重要。 国内的人工智能的应用大多是单点、单技术的应用,例如人脸识别、考勤打卡、交通监控管理等,在美国,AI与其他技术整合为解决方案,比如金融业的风险管理、证券行业的高频交易等等,实现流程的自动化,改变行业的传统业务模式,应用的差距十分明显。

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从2012年到现在,每个月用于AI计算的计算量会翻一倍,增长了30万倍,远远超过了芯片性能提升的摩尔定律。

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王恩东说,在智慧时代,计算力就是生产力。

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但是AI对于计算力的需求是无限的,是指数级的增长,而不是线性增长。

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在半导体技术在逐步接近极限的情况下,计算力的提升更多是依靠体系结构的突破来实现的,所以这几年计算机发展迎来了体系结构创新的黄金期,GPU、FPGA以及ASIC等异构技术是AI计算力增长的主要技术支撑。

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