🔥大模型竞赛：华为阿里跟进，各国竞逐AI新高地？中国如何迎头赶上？🔍
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Al for Industries将是人工智能新的爆发点，盘古大模型将为煤矿、水泥、电力、金融、农业、国家云创造产业价值。
——华为
在进入21世纪以来，在大数据和大算力的支持下，归纳统计方法逐渐占据了人工智能领域的主导地位，深度学习的浪潮席卷人工智能，人工智能迎来史上最长的第三次繁荣期，至今仍未有结束的趋势。
🔥华为云近日揭秘了”盘古”超大规模语言模型的最新研发动态与广泛应用，引领行业迈向更深远的技术高峰。🎉阿里云也不甘示弱，于4月7日宣布其自主研发的”通义千问”大模型正式面向大众开放测试，为用户提供沉浸式互动体验。🚀随着AI技术在各产业中的加速渗透，众多企业正加快步伐调整AI战略，以抢占市场先机。🔥近日，一系列AI巨头的动作引发了市场的广泛关注，上市公司们纷纷更新了他们的AI研发动态，展现出对这一领域强劲的投入和信心。📈这些积极举措不仅展示了AI大模型的强大影响力，也预示着未来AI技术将深度重塑各行业的运作模式。📚”盘古”与”通义千问”的相继发布，无疑为AI领域的创新注入了新的活力，同时也为消费者带来了前所未有的智能体验。💡期待看到更多企业紧随其后，共同推动AI技术的进步，引领行业变革。🌟
据业内人士透露，商汤科技、阿里大模型产品、同花顺AI相关产品有望在接下来的一周相继发布。到底什么是通用大模型？现状如何，国内外差距在哪里？有什么风险，我们该如何应对？又有哪些投资机会？
【中航证券】AI大模型开启新一轮大国竞争，半导体战略地位凸显
【华东政法大学】人工智能通用大模型（ChatGPT）的进展、风险与应对
华东政法大学出品了一篇55页的深度报告——《人工智能通用大模型（ChatGPT）的进展、风险与应对》，将详细的与大家分享大模型的相关内容。
今日荐读报告
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报告摘要
报告主要分为四部分：
通用大模型的近期进展
各国通用大模型的能力比较
通用大模型的治理风险评估
用大模型的风险应对策略
什么是大模型？
大模型是指容量较大，用于深度学习任务的模型，通常具有海量的参数和复杂的架构。
🌟💡大模型的威力🔥：通用性强、精准且高效！它就像一个博学多才的语言大师，通过海量数据的预训练，掌握了超凡技能。然后只需轻轻一调——微调，就能轻松应对各类挑战，如计算机视觉的精确识别与自然语言处理的流畅沟通。不论是复杂的任务还是日常需求，都能游刃有余，展现其强大的适应性和处理能力！🌍💻
国内外现状如何？
🌟ChatGPT引领AI潮流，迈向认知新时代🚀随着Generative Pre-trained Transformer的横空出世，我们见证了一场人工智能领域的革命性飞跃，它标志着AI正以前所未有的速度，从最初的感知阶段，跃升至深度的认知层次。🔍这项创新技术不仅颠覆了传统的智能模式，更开启了AI理解世界的新篇章。💻未来，ChatGPT将引领一场教育、创作乃至各行各业的变革，让智能化真正渗透到日常生活的方方面面。🌐SEO优化提示：使用”人工智能新趋势”、”认知智能发展”、”ChatGPT革命性影响”等关键词。
🌟美国引领AI潮流！💡众多科技巨头汇聚于此，如谷歌🔥、微软.microsoft和创新力旺盛的OpenAI.org，他们以雄厚的研发实力和充裕的资金为后盾，推动人工智能领域的革新。这里是全球AI技术探索与应用的重镇，创新无处不在🔍。想要紧跟AI的步伐？这里无疑是你的首选！🌟
🌟中国AI巨擘引领潮流！🔍作为全球人工智能发展的领军力量，中国正积极推动通用大模型的研究与投入，速度惊人！💡百度、腾讯、阿里巴巴及科大讯飞等巨头纷纷亮剑，争相抢占这一前沿技术高地。他们的创新步伐从未停歇，致力于为全球科技发展注入强大动力。🌟SEO优化提示：”人工智能”, “通用大模型”, “中国投资”, “科技巨头”, “技术研发进步”等关键词应适当融入。
对目前国内大模型发展而言，我们与国外的差距重点不在模型，而在算力。
中美为何会有这些差距？
通用大模型的研发已经成为各国新一轮技术竞争的核心领域。
中国企业在原创能力、技术配套、制度环境三个方面，存在一系列亟待解决的问题。
这些问题制约了中国通用大模型的进一步发展，并导致中国与美国存在一定的技术差距。
现存有什么风险吗？如何应对？
有哪些投资机会？
🌟🚀引领AI生成新纪元的革命性力量无疑是”GPT-3″，它通过海量数据的深度学习，铸就了庞大无比的参数量，进而催生出ChatGPT这一划时代的聊天机器人。🌍💻ChatGPT的诞生，标志着AIGC技术迈向了一个全新的高度，开启了人机交互的新篇章。🔥🔍探索其背后的科技魅力，我们见证的是AI技术的无限可能与创新速度。👩💻💡想要了解更多？只需轻轻一点，让我们一起步入这个智能未来的世界！🌍
然而，预训练模型参数数量、训练数据规模将按照 300 倍/年的趋势增长，现有算力距离AI应用存巨大鸿沟。运算规模的增长，带动了对AI训练芯片单点算力提升的需求，并对数据传输速度提出了更高的要求。
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◼ GPU ：景嘉微、航锦科技，海光信息和未上市的地平线、黑芝麻、摩尔线程
◼ AI训练芯片：寒武纪、商汤（港股）、燧原科技（未上市）
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◼ HBM：雅克科技、深科技
◼ 半导体大国重器：中芯国际、北方华创、中微公司
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参考报告
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