迈向智能世界白皮书2024——云计算-20页

AI 相关趋势总结

趋势一：构建AI原生基础设施，提供弹性、高效、多元的算力

当前AI基础设施面临算力配比失衡问题，需从单体算力转向矩阵算力，建设新型AI算力基础设施。行动建议包括资源统一池化、总线对等互联和算力灵活组合，以提升性能和效率。华为云通过架构升级，显著提高了模型训练和推理效率。

趋势二：构建以知识为中心的数据底座，为大模型高效供数

企业需从现有数据平台转向建设以知识为中心的数据底座，将数据转化为知识，高效供给大模型使用。关键行动建议包括建设三层架构（知识湖层、数智服务层、智能决策层），提升数据处理和模型服务的效率。

趋势三：构建多模态多尺寸模型，实现场景与模型的最佳匹配，解决复杂问题

多模态大模型能够整合文本、图像、视频等多类型数据，提升复杂场景下的分析能力和信任度。然而面临数据、算法、算力等多方面挑战。企业需优先选择高价值场景试点应用，结合强大数据工程、合理算力资源及多种模态输入来提升实际应用效果。行业实践如高铁检测和自动驾驶训练展示了多模态技术的潜力。

趋势四：开放价值场景，使AIAgent成为企业AI落地的新方向

随着大模型能力增强，AI Agent正成为企业AI落地的新趋势，能够自主完成任务分解、工具调用等复杂工作。行动建议包括利用Agent开发套件设计业务流程，明确目标、选择合适开发套件并进行分阶段部署，从问答类Agent逐步扩展到复杂应用。行业实践展示了AI Agent在客服、车联网等场景的实际应用价值。