邊緣計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景碎片化，有的場(chǎng)景需求多，方案標(biāo)準(zhǔn)程度高，但價(jià)格低，有的場(chǎng)景需求較少，定制化多但價(jià)格高，哪些場(chǎng)景需求潛力大，方案容易標(biāo)準(zhǔn)化，且價(jià)格還合適呢?其實(shí)這在報(bào)告市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)力和需求度分析中我們分類的一級(jí)市場(chǎng)、二級(jí)市場(chǎng)、三級(jí)市場(chǎng)、四級(jí)市場(chǎng)中有體現(xiàn)。
AI究竟是不是正在堆積的泡沫?如果是，那現(xiàn)在泡沫破裂了嗎?它之后又將會(huì)產(chǎn)生怎樣的影響?看完這篇文章，或許你就能找到答案。
在AI大模型浪潮席卷全球，大模型應(yīng)用層出不窮之際，許多如AI辦公助手、AI編程助手、AI作圖等富有創(chuàng)新的產(chǎn)品，也開始飛入尋常百姓家，給大眾的工作和生活帶來(lái)了實(shí)實(shí)在在的便捷，但同時(shí)K哥也看到，市場(chǎng)上也充斥著一些失敗的AI“縫合怪”，和不知所謂的“偽需求型”AI應(yīng)用。
隨著多家互聯(lián)網(wǎng)大廠陸續(xù)公布二季報(bào)與中報(bào)業(yè)績(jī)，我們經(jīng)過(guò)梳理發(fā)現(xiàn)，在本季報(bào)中，多家平臺(tái)都公布了AI（人工智能）商業(yè)化進(jìn)程，以及相關(guān)業(yè)務(wù)領(lǐng)域大模型帶來(lái)的效應(yīng)。
對(duì)于大模型來(lái)說(shuō)，“知識(shí)密度”是一個(gè)非常關(guān)鍵的指標(biāo)，就像集成電路領(lǐng)域的“先進(jìn)制程”一樣，如果說(shuō)高制程芯片能夠在同樣面積上集成更多的晶體管，那么“知識(shí)密度高”的大模型，能夠在同樣的參數(shù)空間內(nèi)學(xué)習(xí)并存儲(chǔ)更多的知識(shí)，從而更好地完成特定領(lǐng)域的任務(wù)。
在人工智能領(lǐng)域，數(shù)據(jù)通常被表示為高維空間中的向量。這些向量通過(guò)模型參數(shù)的向量計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了從原始數(shù)據(jù)到預(yù)測(cè)結(jié)果的轉(zhuǎn)換。
