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理財課:AI大模型,新時代“發電廠”

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正如電力曾經改變了人類的生活,AI作為新時代的電力,正在為人類帶來更大的福祉和發展。

在全球性的產業趨勢面前,國產AI大模型的數量一路狂飆,截至2023年6月30日,國內數據量超10億的大模型已超80個,集中在通用領域,涉及產學研等多個環節。

據測算,預計2023年,全球人工智能大模型市場規模將達到210億美元,中國將達到147億元人民幣,并在2028年達到1179億元人民幣。(數據來源:大模型之家整理)

那么,人工智能大模型是什么?又面臨哪些機遇和挑戰?如何看待AI大模型當下的投資機遇呢?

人工智能大模型是什么?

大模型即Foundation Model(基礎模型),指通過在大規模寬泛的數據上進行訓練后能適應一系列下游任務的模型。大模型兼具“大規?!焙汀邦A訓練”兩種屬性,面向實際任務建模前需在海量通用數據上進行預先訓練,從而建立信息的處理方式。


具體來說,人與人之間的交流需要經過“感知→思考→實現”三步,也就是說,我們需要先從環境中獲得信息,然后根據自己的認知,將數據轉化為知識表達,進行推理和規劃,最后,再把我們的想法反饋給環境,來達到我們的目的。無論是人還是機器來處理信息,都需要用到這三套系統,即“信息”系統、“模型”系統以及“行動”系統。

預先訓練過的大模型,可以代替人類來完成對信息的處理和表達。在此之前,人們獲得信息后,需要依靠自身來完成信息處理和行動。而大模型時代,感知和思考這兩部都可以由人工智能來完成,大模型大幅提升了人工智能的泛化性、通用性和實用性,是人工智能邁向通用智能的里程碑技術。在未來,機器將進一步替代人類完成行動這一步,比如自動駕駛等。

可以說,人工智能大模型的發展,很大程度上是一場工程革命,并非單純的科學革命。

AI大模型的挑戰與機遇

從產業視角來看,在這新一輪的生產力角逐中,國內AI大模型企業如何迎頭趕上,在技術層面實現更快速精準的運算效率,同時尋找特色化突破,實現商業化,是當下亟需解決的難題。

目前不少國內AI大模型企業把目標瞄準“中國版的ChatGPT”,也就是通用大模型。一方面這個領域自帶話題熱度,另一方面這也是相對穩健的商業競爭邏輯。然而,從技術層面來看,1-2的追趕過程或許可以通過拉長時間來實現,但追上之后,又將如何繼續講好這個故事呢?同時,隨著技術發展以及用戶使用量的增大,AI大模型對算力的需求呈指數級飆升,ChatGPT自身也面臨著發展瓶頸——成本支出龐大,現有的計費模式入不敷出。

嘉實港股互聯網產業核心基金經理王鑫晨分析指出,這主要是因為建立AI模型成本、或者訓練AI成本非常高,需要搭建AI技術團隊,投入幾百萬幾千萬的算力資源,才能建立自己的人工智能模型。全社會的商業模式中,只有像互聯網這樣的科技型企業,才能夠用單一的模型來服務于億計的用戶。跳出科技的互聯網企業,即使是大企業,制藥企業或者造車企業也沒有能力覆蓋數以億計的用戶,很難通過AI來收回成本,這就是AI領域的長尾現象。


換個角度來看,國內AI通用大模型企業將目光轉向ToG政府以及ToB企業這兩條路,為需求方建立私有化大模型也不失為一種好的選擇。畢竟雖然C端市場需求增量明顯,但生成式AI產品的主要付費用戶仍局限于B端。

如果說通用大模型是群雄逐鹿,未來無數個行業大模型可謂是“千模大戰”。

套用曾經互聯網時代的一句話,“所有行業都值得用大模型重做一遍?!北热?,在醫療健康領域,AI技術可以用來輔助醫生診斷;金融行業可以通過AI技術來提高風險管理水平等等。行業模型有著訓練和部署成本更低、專業領域解決問題能力更強、升級迭代更容易等優勢。

圖源:清華大學沈陽團隊編寫的AIGC報告

AI大模型投資機遇

相較國外,中國市場有著更加豐富的AI應用場景,如智慧交通、辦公、城市、安防、生物醫藥、醫療、金融等多個領域。在這條由弱人工智能走向強人工智能的路上,我們只是處于起點,隨著人工智能大模型技術發展迅猛,它正逐漸落地各個產業,不斷探索出創新的應用場景和商業模式,并有望創造豐富的價值。

嘉實文體娛樂基金經理王貴重在二季報中表示,三季度AI應用有望加速落地,行情將圍繞著盈利兌現漸次展開。機會是跌出來的,風險是漲出來的。在市場預期普遍上修之后,更要關注盈利兌現的可能。企業的價值創造是投資收益的主要來源,AI行情能否持續取決于其能否真正實現價值創造。從目前的技術水平來看,依然是樂觀的。

*風險提示:基金投資需謹慎。投資人應當閱讀《基金合同》《招募說明書》《產品資料概要》等法律文件,了解基金的風險收益特征,特別是特有風險,并根據自身投資目的、投資經驗、資產狀況等判斷是否和自身風險承受能力相適應?;鸸芾砣顺兄Z以誠實信用、謹慎盡責的原則管理和運用基金資產,但不保證基金一定盈利或本金不受損失。過往業績不預示其未來業績,其他基金業績不構成本基金業績的保證。


理財課:AI大模型,新時代“發電廠”

2023-08-14 來源:嘉實基金

人工智能大模型是什么?又面臨哪些機遇和挑戰?如何看待AI大模型當下的投資機遇呢?

正如電力曾經改變了人類的生活,AI作為新時代的電力,正在為人類帶來更大的福祉和發展。

在全球性的產業趨勢面前,國產AI大模型的數量一路狂飆,截至2023年6月30日,國內數據量超10億的大模型已超80個,集中在通用領域,涉及產學研等多個環節。

據測算,預計2023年,全球人工智能大模型市場規模將達到210億美元,中國將達到147億元人民幣,并在2028年達到1179億元人民幣。(數據來源:大模型之家整理)

那么,人工智能大模型是什么?又面臨哪些機遇和挑戰?如何看待AI大模型當下的投資機遇呢?

人工智能大模型是什么?

大模型即Foundation Model(基礎模型),指通過在大規模寬泛的數據上進行訓練后能適應一系列下游任務的模型。大模型兼具“大規?!焙汀邦A訓練”兩種屬性,面向實際任務建模前需在海量通用數據上進行預先訓練,從而建立信息的處理方式。


具體來說,人與人之間的交流需要經過“感知→思考→實現”三步,也就是說,我們需要先從環境中獲得信息,然后根據自己的認知,將數據轉化為知識表達,進行推理和規劃,最后,再把我們的想法反饋給環境,來達到我們的目的。無論是人還是機器來處理信息,都需要用到這三套系統,即“信息”系統、“模型”系統以及“行動”系統。

預先訓練過的大模型,可以代替人類來完成對信息的處理和表達。在此之前,人們獲得信息后,需要依靠自身來完成信息處理和行動。而大模型時代,感知和思考這兩部都可以由人工智能來完成,大模型大幅提升了人工智能的泛化性、通用性和實用性,是人工智能邁向通用智能的里程碑技術。在未來,機器將進一步替代人類完成行動這一步,比如自動駕駛等。

可以說,人工智能大模型的發展,很大程度上是一場工程革命,并非單純的科學革命。

AI大模型的挑戰與機遇

從產業視角來看,在這新一輪的生產力角逐中,國內AI大模型企業如何迎頭趕上,在技術層面實現更快速精準的運算效率,同時尋找特色化突破,實現商業化,是當下亟需解決的難題。

目前不少國內AI大模型企業把目標瞄準“中國版的ChatGPT”,也就是通用大模型。一方面這個領域自帶話題熱度,另一方面這也是相對穩健的商業競爭邏輯。然而,從技術層面來看,1-2的追趕過程或許可以通過拉長時間來實現,但追上之后,又將如何繼續講好這個故事呢?同時,隨著技術發展以及用戶使用量的增大,AI大模型對算力的需求呈指數級飆升,ChatGPT自身也面臨著發展瓶頸——成本支出龐大,現有的計費模式入不敷出。

嘉實港股互聯網產業核心基金經理王鑫晨分析指出,這主要是因為建立AI模型成本、或者訓練AI成本非常高,需要搭建AI技術團隊,投入幾百萬幾千萬的算力資源,才能建立自己的人工智能模型。全社會的商業模式中,只有像互聯網這樣的科技型企業,才能夠用單一的模型來服務于億計的用戶。跳出科技的互聯網企業,即使是大企業,制藥企業或者造車企業也沒有能力覆蓋數以億計的用戶,很難通過AI來收回成本,這就是AI領域的長尾現象。


換個角度來看,國內AI通用大模型企業將目光轉向ToG政府以及ToB企業這兩條路,為需求方建立私有化大模型也不失為一種好的選擇。畢竟雖然C端市場需求增量明顯,但生成式AI產品的主要付費用戶仍局限于B端。

如果說通用大模型是群雄逐鹿,未來無數個行業大模型可謂是“千模大戰”。

套用曾經互聯網時代的一句話,“所有行業都值得用大模型重做一遍?!北热?,在醫療健康領域,AI技術可以用來輔助醫生診斷;金融行業可以通過AI技術來提高風險管理水平等等。行業模型有著訓練和部署成本更低、專業領域解決問題能力更強、升級迭代更容易等優勢。

圖源:清華大學沈陽團隊編寫的AIGC報告

AI大模型投資機遇

相較國外,中國市場有著更加豐富的AI應用場景,如智慧交通、辦公、城市、安防、生物醫藥、醫療、金融等多個領域。在這條由弱人工智能走向強人工智能的路上,我們只是處于起點,隨著人工智能大模型技術發展迅猛,它正逐漸落地各個產業,不斷探索出創新的應用場景和商業模式,并有望創造豐富的價值。

嘉實文體娛樂基金經理王貴重在二季報中表示,三季度AI應用有望加速落地,行情將圍繞著盈利兌現漸次展開。機會是跌出來的,風險是漲出來的。在市場預期普遍上修之后,更要關注盈利兌現的可能。企業的價值創造是投資收益的主要來源,AI行情能否持續取決于其能否真正實現價值創造。從目前的技術水平來看,依然是樂觀的。

*風險提示:基金投資需謹慎。投資人應當閱讀《基金合同》《招募說明書》《產品資料概要》等法律文件,了解基金的風險收益特征,特別是特有風險,并根據自身投資目的、投資經驗、資產狀況等判斷是否和自身風險承受能力相適應?;鸸芾砣顺兄Z以誠實信用、謹慎盡責的原則管理和運用基金資產,但不保證基金一定盈利或本金不受損失。過往業績不預示其未來業績,其他基金業績不構成本基金業績的保證。


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