人工智能领域正在从使用大量内部专用模型转变为使用外部公司拥有的少数大型多任务模型，新型的AI项目已经出现 —— 其中部分人工智能已经由外部模型提供商（OpenAI、Anthropic、Meta、DeepSeek……）实施，非人工智能专家团队现在可以相对轻松地集成人工智能解决方案，人工智能素养在公司中变得越来越重要。生成式人工智能（GenAI）为缩短开发周期、减少技术和维护工作量以及实现以前看似遥不可及的创新用例打开了大门。Gartner预测，2025年全球GenAI支出将达到6440亿美元，较2024年增
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GenAI 生成式人工智能 AI
随着 DeepSeek、 GPT 和 Llama 等大语言模型（LLMs）不断推动人工智能的边界，它们在高效部署方面也带来了重大挑战。这些模型在生成类似人类的文本方面具有革命性，但每生成一个 token 都需要耗费巨大的计算资源。这不仅导致成本上升、能耗增加，还使响应速度变慢。在实时应用场景，如聊天机器人、虚拟助手和创意内容生成工具等场景中，这些挑战尤为突出。本文将探讨如何利用 OpenVINO™ GenAI 的推测式解码技术使这一变革性创新成为现实。借助于简化开发和优化硬件利用率的工具，Ope
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DeepSeek的出圈为大模型应用带来了全新的生机，可以预见，2025年人工智能市场将是精彩纷呈的一年——技术突破方向将沿着更低成本、更好的模型不断发展，应用也将在各行业落地。国际数据公司（IDC）于近日发布了《中国大模型应用市场份额，2024：格局巨变》（Doc# CHC53138225,2025年3月），报告回顾了2024年大模型应用落地进展，并给出了在大模型技术不断突破的当下，如何寻找确定性的应用场景的机会。市场进展2024年大模型市场值得关注的里程碑事件：● 2024年第一
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GenAI IDC 大模型应用市场
借助生成式 AI 模型（如 Stable Diffusion 和 FLUX.1），用户可以将平平无奇的文本提示词转换为令人惊艳的视觉效果。但如果你想生成更具风格化或定制化的图像，开源的基础模型可能无法满足你的所有需求。这时，LoRA（低秩自适应）就派上用场了。许多风格修改和增强功能现以 LoRA 的形式发布，作为基础模型的模块化附加组件。通过添加LoRA适配器，使得大家可以随心所欲、生成风格多变的个性化图像。通过将 LoRA 集成到 OpenVINO™ GenAI 中，开发者可以一次加载多个 L
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OpenVINO GenAI 生成式 模型
2025年初，全球AIoT平台与服务提供商研华科技宣布推出一款新的软件产品——GenAI Studio，该产品是研华Edge AI SDK的一部分，主要目标是为了满足对成本效益高、本地部署的大语言模型（LLM）解决方案日益增长的需求。加速人工智能发展，应对行业挑战作为研华边缘AI软件开发工具包（Edge AI SDK）的一部分，GenAI Studio致力于解决行业痛点，例如缩短工厂操作员等待关键信息的时间，减轻医疗专业人员的文档工作负担。其无代码、成本效益高的平台简化了大语言模型（LLM）的采用，使企业
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人工智能在重塑工程范式方面发挥着关键作用，它提供的工具和方法可提高各个领域的精度、效率和适应性。想要在人工智能竞赛中保持领先的工程领导者应该关注四个关键领域的进步：生成式人工智能、验证和确认、降阶模型（ROM）和控制系统设计。趋势一：GenAI 转向框图、3D模型和流程图虽然最初对基于文本的 GenAI 的关注继续影响以软件为中心的工作流程，但它对具有更高级别抽象的工程工具的影响却显滞后。到 2025 年，我们预计 GenAI 在“无代码”工程工具（如框图、3D 模型和流程图）中的应用将继续取得进展。这些
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GenAI MathWorks V&V
多家系统整合商及软件公司看好企业导入生成式人工智能（GenAI）的商机，纷纷推出企业AI应用方案。不过，知名研究机构Gartner日前预期，至2025年底，至少有30％的生成式人工智能（GenAI）项目将在概念验证后被放弃。Gartner表示，生成式AI项目被放弃的原因，包括数据质量差、风险控制不足、成本上升、业务价值不明确等。该公司研究副总裁Rita Sallam日前在一场AI高峰会上表示，企业高层迫不及待地想要看到GenAI投资的回报，但企业目前还难以证明和实现这些投资的价值。如果投资范围和部署一直扩
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Gartner GenAI
当前，许多企业机构都在全力推进生成式人工智能（GenAI）解决方案的设计和实施，希望提升解决方案的通用性和创造性，进而推动业务价值。2023年Gartner企业人工智能（AI）调研揭示了GenAI用例的三种最主要的实现方法，74%的受访者通过对现有GenAI模型进行定制化调整来满足自身用例的需求，65%的受访者尝试自行训练定制GenAI模型。然而，实施GenAI绝非易事。对于创造性和通用性的追求，往往会增加GenAI解决方案的复杂性、不确定性和生成非预期结果的可能性，而这也成为了GenAI企业采用面临的主
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模型护栏 GenAI
训练生成式人工智能（GenAI）神经网络模型通常需要花费数月的时间，数千个基于GPU并包含数十亿个晶体管的处理器、高带宽SDRAM和每秒数太比特的光网络交换机要同时连续运行。虽然人工智能有望带来人类生产力的飞跃，但其运行时能耗巨大，所以导致温室气体的排放也显著增加。据《纽约时报》报道，到2027年，人工智能服务器每年的用电量将达到85至134太瓦时，大致相当于阿根廷一年的用电量。为了应对日益加剧的能耗挑战，AI处理器的供电网络经历了多代的发展。这种全面的演进发展涉及电路架构、电源转换拓扑、材料科学、封装和
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Gartner预测，到2025年底，至少有30%的生成式人工智能（GenAI）项目将在概念验证后被放弃，原因包括数据质量差、风险控制不足、成本上升、业务价值不明确等。在近期举行的Gartner数据与分析峰会上，Gartner杰出研究副总裁Rita Sallam表示：“经过去年的炒作，企业高管已迫不及待地想要看到GenAI投资的回报，但企业机构目前还难以证明和实现这些投资的价值。而随着行动范围的扩大，开发和部署GenAI模型所带来的经济负担越来越重。”Gartner认为，企业机构所面临的一大挑战是证明为提高
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Gartner GenAI
训练生成式人工智能(GenAI)神经网络模型通常需要花费数月的时间，数千个基于GPU并包含数十亿个晶体管的处理器、高带宽SDRAM和每秒数太比特的光网络交换机要同时连续运行。虽然人工智能有望带来人类生产力的飞跃，但其运行时能耗巨大，所以导致温室气体的排放也显著增加。据《纽约时报》报道，到2027年，人工智能服务器每年的用电量将达到85至134太瓦时，大致相当于阿根廷一年的用电量。为了应对日益加剧的能耗挑战，AI处理器的供电网络经历”了多代的发展。这种全面的演进发展涉及电路架构、电源转换拓扑、材料科学、封装
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202407 生成式人工智能 GenAI
过去一年，生成式人工智能（GenAI）的采用率呈爆炸式增长。2023年Gartner企业机构AI调研发现，GenAI是受访企业部署最广泛的AI技术之一。企业机构在多个业务部门的多种用例中部署了GenAI。尽管这一快速部署前景广阔，但也带来了由于过度聚焦于GenAI而导致AI领域其他应用被忽视的风险。而实际上，GenAI仅占AI版图的一小部分。与此同时，GenAI也不是万灵丹，对于大多数AI用例来说，往往并不适用。此外，许多业务问题需要结合使用不同的AI技术来解决。因此，企业IT领导者应当充分评估GenAI
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生成式人工智能 GenAI Gartner
在近期举办的2024中国科技行业高管交流大会上，Gartner发布了关于生成式人工智能（GenAI）安全的最新研究。随着GenAI技术的迅速发展和应用，全球超过58%的技术提供商已经在他们的产品中内嵌了GenAI技术。这种技术虽然为企业带来了创新的机会，但同时也引入了新的安全挑战。Gartner高级研究总监曾劭清表示：“GenAI技术在提高业务效率和开拓新服务方面具有巨大潜力，但它也使企业的安全攻击面扩大，尤其是在提示工程和数据安全方面。GenAI技术为攻击者提供了新的途径，例如利用AI生成的内容进行社会
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Gartner 生成式人工智能 安全 GenAI
在近期举办的2024大中华区高管交流大会上，Gartner发布了对基础设施和运营（I&O）的最新研究。ChatGPT自2022年11月问世以来，生成式人工智能（GenAI）引发了一场全球技术革命，超过50%的企业已经开始测试或大规模应用GenAI技术。GenAI不仅改变了传统的运营模式，还带来了新的挑战和机遇。GenAI对I&O团队来说是一场“哥白尼式的革命”，它改变了传统的运营模式，开启了人类与AI合作的新纪元。在这种新模式下，机器将遵循人类的指令，而不是人类适应机器的语言和操作方式。基
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Gartner 生成式人工智能 基础设施 GenAI
Omdia
的最新研究表明，经过最近几个季度的战略库存调整，预计到 2024 年，全球半导体供应链将达到约 6000
亿美元。令人鼓舞的是，随着企业越来越多地利用生成式人工智能 (AI)
的能力，推动整个供应链的新需求以至半导体行业的发展。该消息发布之际，Omdia 分析师正筹备在2024 年 4 月 17 - 18
日在台北举行的Omdia 台湾科技产业研讨会上发表见解。
纯晶圆代工总收入增长率 2014-26自
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Omdia GenAI 半导体 供应链
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