浪潮發布全球最大AI模型“源1.0” 人工智能多模態大模型發展趨勢

• 2021年9月30日 HuangJiang來源：新浪 1416 93
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浪潮人工智能研究院在北京發布“源1.0”，其單體模型參數量2457億。多重因素下，多模態大模型已成大勢所趨，多模態大模型，正在與人工智能算力網絡互相促進，成為彼此的最佳伴行者。

浪潮發布全球最大AI模型“源1.0”

9月28日，浪潮人工智能研究院在北京發布“源1.0”，其單體模型參數量2457億，而曾經全球最大規模的AI巨量模型GPT-3(Generative Pre-Training，生成式預訓練)為1750億參數。一般情況下有一個普遍看法，即一個模型的參數越多，它能實現的任務就越復雜。

人工智能的算法需要依賴海量的數據，利用海量的樣本進行機器學習。而隨著計算能力越來越強，云計算、大數據、虛擬化等技術的出現，讓人工智能有了可依賴的現實技術基礎。

在算力層面，參數量為2457億的“源1.0”計算量為4095PD(PetaFlop/s-day)，相較1750億參數而計算量為3640PD的GPT-3，“源1.0”的計算效率有了明顯提升。看完5年內的中文互聯網內容，“源1.0”只需要16天。

人工智能模型訓練是什么?

數據是AI發展的根本、是AI的“食物”，在全球范圍內，包括中國市場上，互聯網的出現幫助AI模型訓練的數據量越來越龐大，它們讓AI得到了快速的能量補充。

數據中心天然就是一個海量數據庫，每天生成的和轉發的數據都在呈指數增長，有了這些數據，再利用大數據技術去分析，就能得到很多有意義的數據供人工智能學習;與此同時，人工智能要依賴計算，只有高速的計算能力才能在短時間完成指定的任務，現在的數據中心利用網絡進行分布式計算，大大提高了計算能力，人工智能的學習能力可以得到大幅提升。數據中心為人工智能提供更多的技術支撐與創造無限可能。

人工智能技術大模型發展趨勢

多重因素下，多模態大模型已成大勢所趨，多模態大模型，正在與人工智能算力網絡互相促進，成為彼此的最佳伴行者。

華為全聯接2021期間，中國科學技術信息研究所、AITISA(新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟)和鵬城實驗室聯合了發布《人工智能計算中心發展白皮書2.0——從人工智能計算中心走向人工智能算力網絡》，其中明確提到了以“大算力+大數據”使能大模型(多模態多樣化的能力一般都由大模型才能更好的實現，或者說多模態的形式表現為大模型)。會上，中國科學院自動化研究所發布了全球首個三模態大模型紫東.太初，這無疑讓多模態的發展進入了一個全新的落地階段。

然而，目前互聯網音視頻數據高速增長，占比超過80%，單一數據類型例如文本只占不多的比例，這使得更豐富的語音、圖像、視頻等數據并未被充分利用與學習，以多模態的方式將更深度、更廣泛地挖掘這些數據的價值，反過來，大量的各種屬性的數據投喂也將推動AI擺脫單模態，朝著多模態大模型不斷前進。

多模態大模型的技術發展以及在產業中的應用，也將推動本身作為各地產業集群推進力量的人工智能算力網絡更好地發展，“物盡其用”同時技術不斷進步，可見二者是相互促進的關系。

中國人工智能產業增長前景

《中國互聯網發展報告2021》指出，2020年中國數字經濟規模達到39.2萬億元，占GDP比重達38.6%，保持9.7%的增長速度，成為穩定經濟增長的關鍵動力。

截至2020年底，中國人工智能企業數量達到6425家，占全球的24.66%。預計到2021年底，在人工智能帶動下，行業應用綜合解決方案服務的市場規模將達到1.28萬億元。“十四五”時期，在國家產業政策引導下，人工智能將進入快速發展階段，智能芯片、智能無人機、智能網聯汽車、智能機器人等優勢產業將進一步發展。

2016年以來，我國人工智能行業融資度很高市場活躍，并在2020年中相關融資事件超660起，投融資金額超1400億元，近三年投融資金額均超1000億元。

行業在快速發展之際，行業人才缺口數量也是很驚人的，相關數據顯示2020年國內人工智能人才缺口達到了500多萬，整個行業人才缺口很大，有的企業都是“搶人才”。我國人工智能缺口大，人工智能人才供不應求，所以現在不少高校都在積極培養相關行業人才。

行人才稀缺的情況下從業者的薪資也很喜人，根據《2021年互聯網產業求職指南》中顯示，2021年人工智能人才平均工資19010元/月，遠高于互聯網產業產品技術核心崗位。

中國人工智能市場近年來一直處于飛速增長狀態，年均復合增長率很驚人。預計后續中國人工智能市場也會一直處于增長趨勢。

欲了解中國人工智能行業發展詳細分析，可點擊中研普華《2021-2025年中國人工智能行業全景調研與投資趨勢預測研究報告》

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