先说结论：解决大模型算力问题的关键是优质数据的获取和处理。此外，先进的GPU技术和算力基础设施的优化也至关重要。

当时在与从事AI芯片研发的朋友交流时，他曾提到未来几年人工通用智能（AGI）或大型生成式AI对算力的需求将呈无限增长趋势。

IDC预测，到2024年，全球将迎来超过5亿个新的应用，这一数字相当于过去40年间新应用总和的总和。因此优质的数据，先进的GPU芯片等问题将会不断被放大。

就在3月13日，社交科技巨头Meta在其官方网站上发布了两个全新的24K H100GPU集群，总共拥有49152个GPU，专门用于训练大规模模型Llama-3。然而，这些模型的训练过程都是需要庞大的计算资源和算力支持。

Meta表示，预计到2024年底，他们将拥有达到600000个H100的算力。

然而AGI的研究与发展也需要大量的算力支持。AGI旨在实现拥有与人类智能相媲美甚至超越的智能系统，这要求算力能够支持复杂的神经网络结构和海量数据的训练。据统计，实现AGI可能需要比目前最大的AI模型更大数倍的计算资源和算力。

因此，无论是生成式AI还是AGI，对算力的需求都是无止境的。

在中国互联网协会、微博、新浪新闻联合举办的“数字力量，探索无穹”2023探索大会上，猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛，预测称2024年将迎来AI大模型应用的浪潮。

5亿大模型新应用崭露头角

近年来，大模型技术的探索已经逐渐成为人工智能领域的热点，而直到2023年，这一技术才真正引起业内的广泛关注。

ChatGPT的火爆使大模型走进了公众视野，为那些在AI领域面临业绩困境的公司带来了新的希望。于是，在这一年，通用大模型、行业大模型、云侧大模型、端侧大模型等各种类型的大模型纷纷涌现，各行各业都希望能在其中分一杯羹。

在国外，谷歌公司推出了第二代大语言模型PaLM 2以及Gemini等新人工智能模型，亚马逊发布了自家研发的大模型Titan，Meta公司推出了类似GPT的大语言模型LLaMA，微软也发布了名为Phi-2的人工智能模型。

而国内企业也不甘示弱，阿里巴巴推出了“通义千问”，百度的“文心一言”，科大讯飞的“星火认知大模型”，京东的“言犀产业大模型”，360集团的“360智脑”，字节跳动的“火山方舟”，华为的盘古大模型等纷纷登场。

中国经济网北京1月3日报道，钉钉联合国际知名咨询机构IDC发布了首份《[2024 AIGC应用层十大趋势白皮书](https://www.zhihu.com/search?q=2024 AIGC应用层十大趋势白皮书&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&hybrid_search_extra={“sourceType”%3A"answer"%2C"sourceId"%3A3506781242})》。根据该白皮书显示，随着人工智能、物联网、大数据和云计算等AIGC技术的不断发展，智能化应用将迎来爆发式增长。

IDC预测，到2024年，全球将迎来超过5亿个新的应用。这一数字相当于过去40年间新应用总和的总和。

2023年，人工智能与智能经济呈现出潮起潮落的发展趋势，AIGC（人工智能与智能经济）在经历了三次浪潮的洗礼。大型模型如GPT的问世，创新应用层的推出也成为AIGC发展的关键驱动力，将深度业务场景的应用成为AIGC发展的新趋势。

中国工程院院士邬贺铨在《白皮书》序言中指出，以AIGC为代表的智能经济活动持续增长，成为推动我国经济现代化、促进科技创新和产业升级的引擎。他强调，面对这一技术浪潮，需要紧抓机遇，同时也要为长期发展做好规划。

AIGC应用必须融入企业运营，贴近实际应用场景，积极创新，解决应用落地的难题。中国不仅是网络大国，也是AI应用大国，国内公司如钉钉等在AIGC应用方面已经有了积极的尝试。

根据《白皮书》预测，2024年AIGC应用的发展将围绕十大关键词展开，包括应用层创新、AI Agent、专属模型、超级入口、多模态、AI原生应用、AI工具化、AI普惠化等。

AIGC应用的创新将以B端办公和生产力场景为重点，特别是知识管理成为企业首选的应用场景，为企业客户提供更多生产优化途径，实现降本增效。

听到这里，程序员们头又大了一圈，真的太卷了！

如果你对aigc如何结合实际工作落地到应用场景不了解的话，我建议你看看由知乎知学堂开展AI大模型公开课，课程带你学习大模型背后的技术原理，LangChain、Fine-tune技术，从理论实践，到深度讲解，带你全程体验微调过程，定制属于自己的大模型。课上还能直接对话AI技术大佬，现场答疑，干货满满。这比自己慢慢啃书高效多了。需要的友友可以先占个坑↓↓↓

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其中AI Agent被认为是大型模型在业务场景中的主流形式。AI Agent赋予AIGC技术感知、记忆、规划和执行能力，能够跨应用程序执行复杂任务，推动“人机协同”成为新常态。未来，AI Agent将改变生产力组织形式，更多创新将来自于个体和小型组织。个人搭配AI工具，将能够独立成为一个公司，个人和企业正迈向AI助理时代。

AI有望重新定义组织形式，新的技术通信方式将催生新的组织形式。例如，艾为电子在钉钉上构建了智能客服，掌握了大量产品知识，成为24小时的产品“专家”，展示了AI在组织中的应用前景。

自从ChatGPT问世以来，人工智能大模型的数量呈现出爆炸式增长的趋势。以北京为例，这座城市已经涌现出122家专注于大模型创新的团队，占据全国近一半的比例，使得其在大模型数量上位居全国之首。这一现象生动展示了对算力市场需求的巨大迫切性。

除此之外，随着Sora、Suno等多模态应用的问世，大模型的发展已经开始向着多模态方向迅速发展。在“Scaling Law”成为主导趋势的当下，人工智能算力的需求持续上升。这种发展趋势不仅提高了大模型的应用范围，也进一步推动了人工智能技术在各个领域的深入应用和发展。

算力问题如何解决？

科大讯飞向《华夏时报》记者表示，当前通用认知大模型技术的发展面临着三大关键难题。

一是大模型的知识幻想问题，即模型的知识记忆模糊不清，缺乏有效性验证机制，导致有时会出现答非所问或胡编乱造的情况。

二是大模型自进化和个性化问题，目前大模型难以准确区分新知识和错误反馈，而实现个性化信息与成本之间的平衡也是一个挑战。大模型需要能够自动学习并更新知识，同时保持对用户需求的个性化响应，这对技术的要求极高。

三是多模态及具身智能训练问题也是亟待攻克的难题，需要综合各种数据形式和智能训练技术，以实现更加全面和智能化的应用。

而深度科技研究院院长张孝荣指出，大模型的发展受到多方面制约。

优质数据是关键因素之一。大型模型需要大量数据进行训练，而数据的获取和处理是一个复杂且耗时的过程。

先进的GPU技术也是大模型发展的瓶颈之一。大型模型需要强大的算力支持，目前主要依赖于GPU芯片进行计算。然而，随着模型规模的不断扩大，对GPU的性能提出了更高的要求，这也带来了挑战和限制。

准确性是大型模型发展中另一个重要问题。大型模型的解释性和透明度是当前研究亟需解决的难题之一。用户需要了解模型的决策过程，以便对其结果进行信任和理解。因此，研究人员正致力于提高大型模型的可解释性，使其更容易被用户接受和应用。

大型模型的应用生态尚未完全建立，这也是一个亟需解决的问题。如何将大型模型有效地应用到实际场景中，实现商业化的价值，是当前亟需思考和探索的方向。只有建立起完善的应用生态系统，大型模型才能真正发挥其潜力，为社会和产业带来更大的价值。

算力大模型在落地应用中展现出了多领域的潜力，不仅局限于人工智能领域。例如，在AI视频生成、AI剪辑、AI作画、AI编程等领域，国内市场迎来了大量创新产品。与此同时，许多大型模型也倾向于深入发展文本生成技术。

从商业角度看，文本生成技术的成熟带来的规模化盈利更为可观。此外，许多职场办公领域对文本生成需求量大，似乎是大型模型落地应用考核标准的典型代表。这些标准包括付费主体清晰、规模化应用、显著效率提升以及可控的试用费用。

目前，在国内大型模型的竞争激烈背景下，国产大型模型已经不仅限于文本生成，在文图生产、语音处理、视频处理、代码处理等领域都有了广泛应用。这些模型在办公、学习、医疗、零售、金融、制造等多个领域展开了实践应用。

未来，应用将由“+AI”向“AI+”转变，从技术进步到思维模式的转变，AI将成为驱动力的核心，定义着应用场景的新范式。

针对未来AI人才短缺的挑战，IDC预测到2026年，将有2/3的云应用会运用AI技术，导致80%的企业难以招聘到熟练的AI专业人员。

《2022-2023全球计算力指数评估报告》：每提升一点计算力指数，一个国家的数字经济和GDP分别将增长3.6‰和1.7‰。这意味着，充分释放算力的新质生产力将为企业和个人带来实实在在的利益。然而，当前算力基础设施的利用率并不高。

浪潮元脑首席技术官张东指出，算力供需错位是导致整体利用率不高的核心问题。根据《数字中国建设整体布局规划》，到2025年，数字中国将取得重要进展。因此，在接下来不到两年的时间里，算力行业必须紧迫地补齐短板，加快提升速度，实现从“总量扩张”向“结构优化”的转变。

同时，AI产业链将不断成熟，创造出众多新的岗位需求，例如数据采集、数据标注、定制化模型开发等。因此，掌握AI技能的人才将更具竞争力。在智能涌现与安全管控的平衡问题上，IDC调研显示，73%的企业计划制定适用于整个公司的AIGC标准规范。

使数据在数字经济时代发挥更为基础的作用。有望在数据安全和智能应用之间找到平衡点，推动数字经济的可持续发展。

如何学习大模型 AGI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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👉AGI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉AGI大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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