AI大模型下算力产业趋势与应用

第

一

章：算力业界宏观趋势和大模型运用

1.1 AI大模型的演进概况

1.1.1 AI技艺的宏观演进趋势

1.1.2 AI大模型的要素：算力、资料和算法

1.1.3 AI大模型的分类：通用大模型和垂类大模型

1.1.4 AI大模型的核心技艺和业界运用

1

.

2

全球算力业界演进现况

1

.1.1 国际算力市场规模和增长趋势

1

.1.2 主要国家算力方略布局和政策导向

1

.1.3 技艺进步怎样驱动算力业界升级

1

.

3

2024算力业界趋势预测

1

.

3

.1 下一代计算架构的演进以及其和大模型的适配

1

.

3

.2 边缘计算、云计算和大模型的深度融合趋势

1

.

3

.3 绿色算力演进路径和大模型的能效精进打法

1

.

4

大模型运用下的算力诉求变化

1

.

4

.1 AI大模型对算力资源的挑战和机遇拆解

1

.

4

.2 业界运用实例：大模型怎样赋能业务革新和升级

1

.

4

.3 未来算力诉求增长点预测和大模型演进趋势

第

二

章：抓住大模型运用下的智算中心业界演进趋势

2

.1 大模型对智算中心的新要求

2

.1.1 大模型算力诉求特征和挑战

2

.1.2 智算中心怎样适应大模型训练和推理

2

.1.3 大模型对智算中心基础设施的升级诉求

2

.2 智算中心在大模型时代的定位定位

2

.2.1 作为大模型算力供应的核心枢纽

2

.2.2 支持大模型革新和运用落地的要害平台

2

.2.3 助推业界链上下游协同演进的要害节点

2

.3 大模型运用下的智算中心演进打法

2

.3.1 技艺革新：算力芯片、算法精进和高效能计算

2

.3.2 服务模式革新：算力即服务（CaaS）和定制化解题打法

2

.3.3 生态构筑：跨界携手和业界联盟的形成

2

.4 智算中心和大模型运用的融合实践

2

.4.1 业界实例分享：智算中心怎样支持大模型运用落地

2

.4.2 成功要素拆解：技艺、服务和生态的协同作用

2

.4.3 面临的挑战和化解打法

第

三

章：智算中心商业模式革新和实践

3

.1 现有商业模式梳理和拆解

3

.1.1 传统算力服务模式以及其局限性

3

.1.2 云服务提供商的算力解题打法拆解

3

.1.3 业界用户算力诉求和痛点剖析

3

.2 算力服务定价打法和价值达成

3

.2.1 成本加成定价法以及其适用情境

3

.2.2 价值定价打法：基于用户价值的定价办法

3

.2.3 差异化定价实践：满足不同用户诉求的定价打法

3

.3 智算中心商业模式革新探索

3

.3.1 算力共享和交易平台建设思路

3

.3.2 业界定制化解题打法开发和实践

3

.3.3 跨界携手和生态构筑：拓展算力服务边界

老师简介

Introduction to lecturers

弄懂更多

博闻智咨询|甄文智老师