原创 AI+时代开启，算力模组成为推动AI应用落地的动力之源

人工智能是第四次技术革命中的重要技术。近期ChatGPT不断出圈，OpenAI随即又推出了新一代大语言模型GPT-4，再次引发了全球对人工智能技术发展的关注。微软宣布正式把GPT-4模型装进Office套件，推出全新的AI功能Copliot。在国内，百度率先推出生成式对话产品“文心一言”，金融、媒体、汽车、医疗等行业多家公司宣布成为文心一言首批生态合作伙伴。AI的商业化进程加速，开启更多新的应用场景。

█ AI+时代重塑生产力

AI模型可大致分为决策式（分析式）AI和生成式AI两类。决策式AI模型是根据已有数据进行分析、判断、预测，典型的应用为智能推荐内容、机器视觉等。而生成式AI更强调学习归纳后进行演绎创造，生成全新的内容，其本质是对生产力的大幅度提升和创造。ChatGPT横空出世，催生AIGC在多个垂直场景落地开花，带来巨大的生产力提升。

技术每年都变得更加先进，AI大模型、生成式AI、通用型AI等新方向已经出现。企业的AI采用率快速增长，企业利用AI的方式也正在从简单的数据集成、分析式的“+AI”向自动化、深度学习式的“AI+”转变。

与“+AI阶段”AI针对传统应用去产生价值不同，AI+时代更强调以AI为核心，驱动产业变革。企业开始尝试利用生成式AI技术获得价值和转型的新方式，如：“AI+工业互联网”推动传统生产模式向实时感知、动态分析、科学决策、精准执行的智能化生产模式转变，成为产业智能化的新范式；在服务机器人领域，3D人脸识别、AI视觉算法、机器人学习、导航技术、边端智能等AI技术赋予机器人更强的自主决策和学习推理能力，创造出全新的人机交互形式，单一功能的服务机器人正在逐渐被拥有多模态、多服务体验的智能服务机器人取代。

在宏观层面，人工智能已成为科技创新的关键领域和数字经济时代的重要支柱。国家在“十四五”规划中明确提出要将数字经济核心产业增加值占GDP比重由2020年的7.8%提高到10%。人工智能作为数字经济的核心生产力，正充分发挥着新型信息基础设施的作用，有效拉动数字经济增长。

█ AIoT应用激发端侧算力需求

AIGC的诞生得益于算力、算法、数据等核心三要素的跨越式进步。算力方面，根据中国信通院发布的《中国算力发展指数白皮书（2022年）》，全球算力总规模从2016年的不到150EFlops增长到2021年的615EFlops，期间增长了三倍多，以智能算力的增长最为显著。

数据方面，IDC报告显示全球数据量从2010年的2ZB增长到2021年的近60ZB，十年时间翻了30倍，预计2025年将继续增长至175ZB，巨量的数据给人工智能提供了充足的养料。此外，以CNN与DNN为主的神经网络算法在过去几年高速迭代，极大缩短了算法训练的时间与成本。

ChatGPT是基于GPT3.5架构开发的对话AI模型，GPT作为知名的NLP模型，基于Transformer技术，随着模型不断迭代，层数也越来越多，对算力的需求也就越来越大。近期，Open AI发布了ChatGPT的插件功能，加速ChatGPT接入支付平台、电商平台、智能家居平台、车联网平台、工业互联网平台等第三方应用。未来，以ChatGPT为代表的AI技术将与物联网应用形成融合，对算力的需求也会持续攀升，AI时代模型算力需求已超过摩尔定律增长。

AIoT是未来物联网发展的重要方向，随着“物超人”时代到来，物联网设备数量的增加带动物联网数据爆发式增长，物联网数据成为现代社会产生的数据主力。这些带有物理世界鲜明客观性的数据，可以为AIGC模型训练提供数据来源，驱动AIGC深入学习各行业知识，从而生成更加准确的信息。

其次，AIGC能够成为未来物联网向智能化发展的重要助力。物联网场景的管理、人与物的互动，都为AIGC大模型提供了用武之地。AIGC模型根据用户的需求来生成定制化的内容，创造物联场景里的个性化体验。

AIGC赋能物联网应用场景也会带来网络连接、算力消耗等挑战，这对智能模组的能力也提出了新的要求。一方面，万物智联的场景中存在对时延非常敏感的应用，这要求智能模组提供5G接入，完成现场毫秒级的低时延服务。

另一方面，以ChatGPT为代表的AI技术在端侧应用落地时需要智能模组提供动态高效的算法和超强的算力支持。因此，如何在AI算力上实现技术突破、降低成本、扩大规模，将成为智能模组技术创新的焦点。