在数字化浪潮中，生成式 AI 正成为推动创新和变革的关键力量。本文将分享由 IDC 发布的《技术革新引领未来——生成式 AI 塑造核心发展引擎》白皮书，从技术路线、技术要素以及企业应用流程、挑战和场景等多方面，全面阐述生成式 AI 在推进科技进步与产业变革方面的强大驱动力。
主要亮点提炼：
生成式 AI 的市场潜力巨大：IDC 预测到 2027 年，全球生成式 AI 市场规模将达到 1454 亿美元，中国市场投资将达到 129 亿美元。强势增长得益于技术的快速迭代、应用领域拓宽以及企业对 AI 创新的持续投入。
技术发展的三大核心要素：算力、算法和数据是生成式 AI 发展的三大核心要素。硬件迭代、算法突破和数据改善共同推动了生成式 AI 的进步。
行业应用案例丰富：生成式 AI 在不同行业的应用广泛，包括互联网、医疗、金融和自动驾驶等领域的具体案例，展示了生成式 AI 如何重塑千行百业。
NVIDIA 的技术优势：NVIDIA 在生成式 AI 领域的技术优势，包括硬件、软件与工具、端到端解决方案，以及如何通过 NVIDIA AI Enterprise 平台降低企业部署和运用复杂 AI 模型的门槛。
白皮书内容抢先看
生成式 AI：
推动科技进步与产业变革的强大驱动力
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。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。
生成式 AI 市场发展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。
驾驭生成式 AI：
企业智能化转型的实施流程与核心影响
生成式 AI 的应用逐渐深入到企业运营的各个流程，即从基础设施的完善到业务流程的自动优化，再到内容生成的价值创造。企业在开始阶段通常是通过数据治理、技能培训等手段，为 AI 的应用打下坚实的基础；中期则在业务流程中嵌入 AI 技术，在客户体验和经营效率上实现改善；最后进入创新驱动阶段，生成式 AI 将会成为企业创新的催化剂，不仅在产品研发、市场策略等方面能够加快步伐，更在安全合规、生态拓展等核心领域构筑防线，使企业的核心竞争力在各个方面得到全面的提升。
迈向 AI 智能体，
生成式 AI 重塑千行百业
2023 年生成式 AI 在多行业的试点应用，带动了一场业务智能化的浪潮。据 IDC 统计，互联网、金融、医疗三大领域以 15.9%、15.3%、8.6% 的年增长率引领智能化进程，显示了行业对新技术的迫切需求和高度接纳能力。尽管运营商与汽车行业当前年增长率略低，但长远来看，这两大行业未来五年将分别以 43% 和 46% 的复合年均增长率迅速攀升，这代表着 AI 在通信基础建设和出行变革中的广泛应用前景。
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NVIDIA 的生成式 AI 技术：
重新定义计算与智能的边界
对大多数企业而言，大规模的算力资源投入不会成为其发展生成式 AI 的核心，端到端的全栈解决方案才是其落地生成式 AI 的关键。NVIDIA 作为全球领先的加速计算公司，无论是在底层硬件资源，还是软件平台、加速框架、开发工具、行业应用方案等方面，均有着丰富的技术栈和经验，是行业拥抱生成式 AI 战略的理想合作伙伴。
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
生成式 AI 的竞争焦点正逐渐从单模态领域扩展到多模态战场。IDC 数据显示，至 2023 年底，中国的数据量将攀升至 30.962 EB，并有望在 2028 年达到 97,057 EB，期间年复合增长率预计为 25.7%。随着数据量的激增，海量多模态数据的标注和训练也将带动数据采集、存储、标注、治理产品的新一轮升级。IDC 认为，未来多模态 AI 拥有良好的发展前景，同时其还将促进自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等技术领域的瓶颈突破，形成协同效应。
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