问题一：AI算力即服务的主要供应商有哪些？
AI算力即服务的主要供应商有哪些？
参考回答：
"AI算力即服务的主要供应商分为两大阵营，
一是云厂商，如阿里、百度、华为等，这些云厂商的算力储备较多；
二是其他产业主体，包括AI技术公司、ICT服务商、数据中心服务商以及实体企业等。"
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问题二：企业在大模型训练、微调和推理环节对算力的需求有何不同？
企业在大模型训练、微调和推理环节对算力的需求有何不同？
参考回答：
不同的企业对算力的需求存在显著差异，
首先是训练阶段：这一阶段通常需要最高的算力。因为训练大型模型需要处理海量的数据，并且需要进行多次迭代以优化模型参数。这通常涉及到大量的浮点运算，因此需要大量的GPU或TPU资源。例如，训练一个千亿参数规模的大型模型可能需要数千个GPU，并且可能需要数周的处理时间，成本可能达到数百万美元可以参考这个文档： https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_22716419
而微调阶段：微调通常需要的算力比训练阶段要低，因为不需要从头开始训练模型，而是在已有的基础上进行调整。但是，如果微调涉及到全参数更新，它仍然可能需要相对较高的算力，尤其是对于大型模型。一些优化技术如LoRA（Low-Rank Adaptation）可以减少所需的算力
最后是推理阶段：推理是指使用训练好的模型对新数据进行预测。与训练和微调相比，推理通常需要的算力较低，因为它只涉及模型的前向传播。然而，对于大型模型，即使是推理也可能需要相对较多的GPU资源，特别是当需要快速响应或处理大量请求时。此外，推理的算力需求还取决于模型的复杂性和输入数据的大小
这个是大致的图：
文章参考： https://www.zhihu.com/tardis/bd/art/672573246?source_id=1001
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问题三：将生成式AI整合到企业应用程序中有哪些途径？
将生成式AI整合到企业应用程序中有哪些途径？
参考回答：
"将生成式AI整合到企业应用程序中有三种途径：
定制化的应用程序进行AI能力加持、
将AI能力嵌入到已有应用程序中、
开发新的独立AI原生应用。"
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问题四：在AI原生应用的开发流程中，模型即服务（MaaS）平台扮演了什么角色？
在AI原生应用的开发流程中，模型即服务（MaaS）平台扮演了什么角色？
参考回答：
在AI原生应用的开发流程中，模型即服务（MaaS）平台是一个重要平台，它提供大模型开发生命周期工具，大幅简化了企业AI原生应用开发门槛，成为企业进行AI原生应用的重要选项。
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问题五：生成式AI应用目前主要包括哪些类别？
生成式AI应用目前主要包括哪些类别？
参考回答：
生成式AI应用目前主要包括生产力类应用、业务职能类应用和行业类应用，每个类别下又细分了多个具体应用场景。
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