技术革新引领未来：生成式AI塑造核心发展引擎白皮书

目 录Table of Contents 第一章 生成式 AI：推动科技进步与产业变革的强大驱动力4 1.1 生成式 AI 引领产业智能化落地，开启经济发展新篇章.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .41.2 硬件迭代、算法突破、数据改善共促生成式 AI 发展.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .9 2.1 生成式 AI 在企业端的应用：明确目标，实现价值.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .122.2 企业需求在新技术时代下的演变：迎接挑战，拥抱变化.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .162.3 端到端的生成式 AI 解决方案：满足企业真实需求的关键.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .19 第三章 迈向 AI 智能体，生成式 AI 重塑千行百业22 3.1 互联网行业：虚拟角色与内容生成.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .243.2 医疗领域：药物研发的智能计算平台.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .273.3 金融行业：风险管理、投资决策与反欺诈.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .303.4 生成式物理 AI：机器人与自动驾驶.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .32 第四章 NVIDIA 的生成式 AI 技术：重新定义计算与智能的边界36 4.1 硬件支撑：为生成式 AI 提供卓越计算能力.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .364.2 软件与工具：构建全面的 AI 开发生态.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .384.3 端到端的解决方案：加速 AI 应用的部署与运行.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .43 第五章 前景与战略：生成式 AI 将会持续落地，引领产业全面迈向数字化时代46 5.1 生成式 AI 未来趋势：应用边界不断拓展，持续发挥智能化价值.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .465.2.IDC 建议：面向企业：技术为本，效益为先，与时俱进.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .48 IDC 观点 观点一：技术协同发展推动生态完善 在当今快速演变的技术生态系统中，多技术协同升级已成为推动新兴技术发展的核心动力。这一过程涉及人工智能（AI）、大数据、云计算等关键技术的深度融合，也关系到各个行业之间的相互渗透，技术和行业互相交织形成了一个创新生态。例如，金融场景已可以将产品与大模型进行结合、生成交易数据，从而弥补真实数据的不足，并优化欺诈识别模型的训练。时至今日，行业融合多种新技术的成功案例层出不穷，显示出协同效应对技术创新周期的加速作用。 观点二：数据持续积累推动新的处理范式 IDC 将 AI，尤其是生成式 AI，视为下一个重大变革性和有影响力的技术转变。我们正在进入一个 AI 无处不在的时代。此次变革与过往计算机革命及云计算转型相比，不同之处在于其驱动力为数据而非硬件设备；这也标志着智能化进程首次以数据为核心导向的重大飞跃。而生成式 AI 的核心价值之一在于它解锁 了 非 结 构 化 数 据 中 的 价 值。 数 十 年 来， 从 非 结 构 化 数 据 中 提 炼 有 用 信 息 一直是一项艰巨挑战。据 IDC 统计，2023 年非结构化数据将占所有存储数据的77%1，这表示一个数据密集型创新周期已经来临。在此背景下，能够高效处理、解析并转化这些非结构化数据为可行性洞察的 AI 技术，将成为推动各行各业转型升级的关键力量。 观点三：算力是产业数字化转型的重要推动力 IDC 预 测， 到 2027 年，70% 的 经 济 价 值 将 以 高 信 息 密 度 的 商 品 和 服 务 形 式呈现；为保持经济增长速度，强大的算力是信息产品发展的支撑基础2。数据分析、大模型训练以及推理等关键步骤都需要算力作为底层资源。而算力配置是否有弹性并且可扩展，直接影响到企业业务的运行稳定性以及响应市场变化的速度。因此，构建并优化算力体系，成为企业把握大模型时代发展机遇和提升核心竞争力的战略重点。 观点四：大模型技术发展关注点逐渐转向高效、经济和环保方向 在生成式 AI 的演进中，高效性、经济性和环境友好性的考量日益受到重视。大模型预训练对计算资源的需求极高，相关能耗问题也逐渐凸显。如何在不牺牲模型精度与训练效率的前提下，通过优化计算架构、节能技术等方法，实现降低运行成本、减少能源消耗，并最终达到低碳环保的长远目标，确保大模型技术的可持续发展，以更优地促进社会经济向绿色转型并迈入高质量发展阶段，成为当前研究与实践的核心议题。 第一章 生成式 AI：推动科技进步与产业变革的强大驱动力 1.1 生成式 AI 引领产业智能化落地，开启经济发展新篇章 随着 AI 技术的推进，生成式 AI 已跃升为数字时代的前沿领域。从最初的基于规则的简单创作，发展至今日由深度学习驱动的创造性产出，生成式 AI 技术实现了由量变到质变的深刻转型。这一历程，包含了计算能力的几何级跃升，数据资源的持续累积，以及机器学习、深度学习算法的不断精炼与革新。尤其在近十年间，生成式对抗网络（GANs）与 Transformer 模型的诞生，为文本、图像乃至视频内容的自动生成开辟了创新级可能性，极大地拓展了创意表达的边界。 IDC 预 测 到 2027 年， 全 球 生 成 式 AI 市 场 规 模 将 攀 升 至 1454 亿 美 元， 中 国市场的投资亦将达到 129 亿美元；这一发展趋势的动力源自技术迭代的加速、 应用领域的拓宽，以及企业对 AI 创新驱动的不懈投入。除了大模型 AI 厂商外，NVIDIA 作为加速计算技术的领航者，在此进程中也发挥着核心作用，NVIDIA.AI.Enterprise 平台通过加速计算能力、优化的软件栈和容器化服务，降低了企业部署和运用复杂 AI 模型的门槛，加速了从研究到生产的转化过程。值得注 意 的 是， 该 平 台 能 够 支 持 训 练 千 亿 乃 至 万 亿 参 数 量 级 的 大 模 型， 给 生 成 式AI 技术落地带来可能性。 生成式 AI 技术的商业化与技术进步并驾齐驱，不仅在国际舞台上催生了一系列科技创新，也见证了本土企业的迅速崛起与差异化战略的实施。大模型目前主要分为文本、图像以及视频三种模态，在不同的数据和场景中发挥作用。 文本对话技术的迭代升级，率先为大模型开辟了应用前景：文本生成技术的飞速发展，归功于文本数据资源的多样化和易获取 ; 这些数据在互联网的每一个角落，包括但不限于社交媒体、新闻文章、学术论文、历史档案等，其多样性、广 度 与 深 度 为 模 型 提 供 了 丰 富 的 学 习 材 料。 另 外，Transformer 架 构 的 问 世，成 功 解 决 了 循 环神经网络（RNN）在处理长序列信息时的局限性。ChatGPT作为语言生成领域的先锋，凭借其卓越的对话创造、代码生成及跨领域知识解析 能 力， 彰 显 了 生 成 式 AI 技 术 的 高 水 平 成 熟 度 及 广 泛 的 应 用 潜 力。GPT-3.5模 型 拥 有 1750 亿 参 数 及 先 进 的 自 注 意 力 机 制， 采 用 多 层 Transformer 解 码器堆叠架构，使模型具备了上下文感知的对话、代码合成及跨学科知识解析能力。 在 国 内，ChatGLM 与 Baichuan 等 大 模 型 亦 展 现 出 色 表 现。ChatGLM采用的双流自注意力机制增强了对复杂语言结构的解析力，其灵活性和较低的 资源消耗，特别是通过模型量化技术实现的 ChatGLM-6B 模型在边缘端的低门槛部署，极大地推动了高级语言模型的普及。Baichuan 则整合了意图理解、信息检索、强化学习等关键技术，并借助有监督微调与人类意图对齐策略，在知识问答、文本创作等多领域取得了卓越成效。 图像生成技术的革新，进一步拓展了大模型的创意边界：图像创作需要融合计算 机 视 觉 与 深 度 学 习 技 术。 在 早 期 发 展 的 过 程 中， 生 成 新 图 像 在 真 实 度 与 细节 还 原 度 上 存 在 一 定 的 局 限 性， 导 致 图 片 失 真； 而 新 一 代 技 术 则 凭 借 大 量 的训 练 数 据 集 和 复 杂 的 算 法 架 构 设 计， 使 生 成 图 像 的 真 实 性 显 著 提 升，Stable.Diffusion 和 DALL-E.2 是 图 像 模 型 的 代 表。 从 技 术 方 面 来 看，Stable.Diffusion 利用扩散模型架构，从随机噪声中解析出清晰图像，其核心优势在于其可以在低计算资源的基础上保持生成高分辨率图像；同时，其开源特性更是激发了社区用户的积极性，形成模型从使用到迭代的正向循环。DALL-E.2则是运用 Transformer 架构实现的文本到图像的直接映射，通过多模态数据的预训练，使模型能够推理出不同的图像特点，从而有效转化文本中的抽象概念和细节，并通过分层构建图像的方式确保生成内容的结构合理性和细节饱满度。 视频创作技术的飞跃，补全了大模型在动态场景中的不足：视频生成技术的发展得益于多模态技术升级已取得的重要进展，从最初的动画合成到处理复杂动态场景和非线性叙事结构。在技术快速迭代的背景下，以 VideoGAN 和 Sora为 代 表 的 视 频 生 成 模 型， 极 大 提 升 了 视 频 创 作 的 效 率。V