AIGC应用场景硬件解决方案
行业简讯
AIGC（AI-Generated Content），指基于生成对抗网络GAN、大型预训练模型等AI技术，自主生成创造新的文本、图像、
音乐、视频、3D交互内容（如虚拟化身、虚拟物品、虚拟环境）等各种形式的内容和数据。目前，AIGC主要应用于文字生成、
音频生成、图像生成、视频生成、跨模态生成（如文生图）、虚拟人生成等技术场景，为社交媒体、游戏、广告、建筑、
编码、平面设计、产品设计、营销销售等各个需要人类知识创造的行业赋能。
大模型算力需求评估
基础模型，即基于大规模数据集和大规模算力训练的大型预训练模型，是AIGC（人工智能生成内容）产业生态体系的
关键AI算力底座。以ChatGPT为例，其成功离不开通用基础大模型底座GPT-3的支持。训练如此超大的基础模型需要强大
的GPU算力作为支撑，而ChatGPT的三大算力需求场景包括预训练、Finetune及日常运营，这进一步凸显了算力在支撑
AI技术发展中的重要性。
通过对大模型算力需求的评估，我们可以更好地理解和支持AI技术的持续进步。这不仅对当下的应用场景至关重要，
也对未来的技术发展具有深远影响。
解决方案
以ChatGPT为代表的AIGC（人工智能生成内容）已成为当前互联网行业的热点。尽管一些顶尖的AIGC公司已经实现了
商业化落地，但应用场景和整个行业仍处于起步阶段，内容生产效率有待提高，主要原因是整体技术仍在快速成长中。
随着关键技术和基础理论的不断突破,再结合鲲林的整机支持算力，大算力、大数据、大模型将成为未来的重点发展方向，
带动自然语言处理、翻译模型、生成算法和数据集等细分领域持续提升，
推动产出内容在细节、类型和质量上的全面进步。
以ChatGPT为例，其新一代模型GPT-4预计已于近期发布。GPT-4在训练数据量、token数量和模型参数量上均有
显著提升，从而扩大了模型规模，降低了训练成本和使用门槛，并有望通过图灵测试，达到与人类智慧水平相当的程度。
这预示着AIGC将迎来一个快速发展的新阶段。