企业官网建设流程全解析

如何选择宜昌网站建设,中文网站模板大全,建设通app下载,给别人做网站打电话推销1️⃣ 趋势一#xff1a;算力基建化#xff1a;数据中心需求狂飙#xff0c;算力经济是智能产业第一大引擎 算力 ≈ 电力 / 高速公路核心不再是“有没有 GPU”#xff0c;而是#xff1a; 数据中心选址能耗、散热调度效率 对工程的影响#xff1a;算力调度、推理性价比 算力基建化数据中心需求狂飙算力经济是智能产业第一大引擎算力 ≈ 电力 / 高速公路核心不再是“有没有 GPU”而是数据中心选址能耗、散热调度效率对工程的影响算力调度、推理性价比 模型参数量对应岗位AI Infra Engineer /ML Platform Engineer/推理平台工程师/大模型系统工程师/GPU 调度 / 资源管理工程师/AI 云平台工程师腾讯云 / 阿里云 / 华为云2️⃣ 趋势二芯片AI化AI原生需求重塑芯片创新大市场大生态打开时代芯机遇芯片层面GPU主导地位受到挑战NPU在端侧普及ASIC/FPGA迎来增长。GPU 仍然重要但不再适合所有场景端侧手机、PC、车机、摄像头、可穿戴设备等用户“手边”的设备。用的是NPU特定任务推理 / 视频 / 搜索用ASIC / FPGA更省钱对应岗位AI 系统 / 推理平台 / 芯片适配工程师维度CPUGPUNPU设计目标通用计算并行计算神经网络推理灵活性⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐功耗高高低延迟中中低能效比低中高适合场景系统 / 逻辑服务器 / PC训练 / 大推理数据中心端侧推理手机 / PC / 车 / IoT 重点不是“谁性能最强”而是谁能把模型 → 芯片 → 系统跑顺3️⃣ 趋势三预训练决定大模型格局梯队架构创新决定预训练水平为什么现在大家都不再疯狂堆参数了因为遇到了两个“硬天花板”算力贵Attention 的计算复杂度炸了MoE Mixture of Experts专家混合 成为现实主流大参数、小激活“参数规模很大但计算成本不大”AttentionO(n2)O(n^2)O(n2)是硬瓶颈nnn token 数上下文长度 每个 token要和所有 token算相关性Attention 模型在一堆信息里学会“该重点看谁、不看谁”的机制。本质就是算相关性 → 加权求和。 token 一多显存爆 延迟爆 成本爆 这就是为什么长文本 视频理解 多模态特别难做稀疏只算“重要 token/ 线性把O(n2)O(n^2)O(n2)近似成O(n)O(n)O(n) / 新架构完全不同的序列建模方式正在抢 Transformer 的地盘「预训练决定梯队」有没有足够的数据、有没有足够的算力、有没有完整训练流程结论未来不再是“谁模型最大”而是谁在同样算力下学得更多4️⃣ 趋势四大模型落地进入推理时间推理需求倒逼模型创新2023–2024训练竞赛模型在多模态深度推理、自适应推理、边缘推理加速等方面持续突破任务复杂度推动推理框架持续进化5️⃣ 趋势五信息AI应用期物理AI研发期具身智能成合流风口ChatGPT → 信息 AI已经成熟机器人 / 世界模型 → 物理 AI还在研发物理AI与具身智能迎来研发热潮世界模型与VLA视觉-语言-动作框架成为技术焦点具身智能正从小规模商业订单走向更广泛的应用探索。ChatGPT → 信息智能机器人 / 世界模型 → 物理智能VLAVision-Language-Action是关键框架看懂世界Vision理解指令Language 做出动作Action方向技术成熟度岗位数量适合你吗信息 AI / 搜索 / Agent⭐⭐⭐⭐⭐很多✅ 非常推理系统 / 平台⭐⭐⭐⭐多✅物理 AI / 具身⭐⭐很少❌ 暂时世界模型⭐⭐极少❌工业机器人⭐⭐⭐稳定⚠️ 非主线 短期别被“机器人”热度迷惑这是中长期方向不是立刻落地红利6️⃣ 趋势六AI重塑流量入口PC互联网、移动互联网、Agentic互联网历史三代入口PC 互联网网页 搜索引擎移动互联网App 信息流Agentic 互联网对话 Agent 自动执行AI正在重塑流量入口。Agent从“人找服务”转向“服务找人”成为下一代交互范式。AI智能体具备感知、规划、决策、执行的闭环能力正逐步取代传统App操作系统亦向超级Agent演进。而构建这类智能助手的关键之一在于其对用户个性化知识的理解与调用。以腾讯推出的ima知识库为例它允许用户将碎片化的资料、笔记、网页内容构建成个人或团队的专属知识库并与大模型深度结合。这使得AI不仅能回答通用问题更能利用用户自身的知识储备成为真正懂用户的“第二大脑”。这种“知识即能力”的模式正是Agent实现深度个性化服务、从“通用”走向“专用”的重要基石。7️⃣ 趋势七多模态成AI应用落地关键视频、3D、代码依次展现生产力文本 → 图像已成熟CLIP 时代完成已经完成的事- 图文对齐CLIP / ALIGN / Chinese-CLIP- 以图搜图、图文互搜- embedding 成为统一索引这一阶段已经是“工程成熟期”图像 → 视频进入规模化落地期重点✅ 视频不再是“一堆帧”而是-时序语义对象-可被索引的多模态实体技术变化- 视频 →关键帧 轨迹- 视频 embedding ≠ 帧 embedding 的简单平均- 引入- Temporal Attention- Segment-level embedding视频搜视频 / 视频搜图 已开始规模化视频 → 3D刚进入工程探索期前沿从「找图片」→ 「找空间 / 场景 / 物体布局」多模态 → 代码生产力爆发点但不是图搜主线多模态的真正价值不在“支持更多输入”而在“让感知数据成为搜索系统的一等公民”。在图搜场景中图像不再是输入方式而是核心数据形态。8️⃣ 趋势八AI硬件百端齐放PC手机汽车眼镜玩具焕脑正当时PC / 手机 / 车 / 眼镜 / 玩具端侧 AI 解决三件事隐私延迟成本 但别误判端侧 AI ≠ 不需要云而是端云协同9️⃣ 趋势九AI4S突破加速AGI实现AI数理化触及博士水平AI for ScienceAGIArtificial General Intelligence通用人工智能 能像人类一样在不同领域“自主理解、学习、推理、迁移”的智能系统。在材料、化学、生物、医疗等领域AI已能自主设计实验、预测蛋白质结构、发现新材料、甚至从病理图像中精准预测基因突变其复杂问题解决能力已触及博士水平。这一趋势不仅极大加速了科研进程其所需的深度推理、跨学科整合与自主探索能力也被视为通向AGI的关键路径。 这条线不直接影响你短期工作但会深刻改变科研范式 趋势十开源AI进入中国时间AGI拥有中国路线这是整篇报告最有立场的一点中国优势不在闭源模型而在开源应用规模国产算力工程能力AGI ≠ 只有一条美国路线这份报告「哪些地方要打个问号」⚠️ 1. 有明显“大会叙事 国家叙事”色彩“中国路线”“中国时间”是趋势判断不是事实结论不代表中国一定领先 AGI只是路径不同⚠️ 2. “Agent 取代 App”被说得有点快现实中App ≠ UIApp 数据 / 权限 / 商业闭环更可能的形态是Agent App API 共存⚠️ 3. 具身智能被包装得偏“热”技术很前沿商业落地周期长不适合普通工程师短期 All-in