随着2023年大模型的热潮，AIGC早已超越内容生产的概念，而突出生成式Al(Generative Al)的概念，即如何通过生成式Al的技术思路解决以往决策式Al难以完成的问题，尤其在数据或者内容生成上实现“质的突破”。

新的Al时代则是AIGC产业全面进击的时代，随着生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)等的演进及迭代，生成式AI可以延展到流程、策略、

代码、蛋白质结构等多种形式，即意味着凡是可以使用数字内容形式的产业，生成式Al均可以涉及。

Al的新时代：更关注如何利用生成式Al技术在涉及数字内容的诸多领域实现改变及突破，生成式Al实际上扩大了“内容”的含义，凡是可以数字化的内容形式均为生成对象，而非传统意义下媒体环境的内容。

AlGC产业：新一代Al技术和理念，以“生成式Al”为代表技术的开发及应用产业，即如何利用资源发挥新的Al技术的应用，通过商业价值推动Al第三次浪潮的发展。

机器学习的训练计算大概可以分为三个时期，2015-2016年左右开启了大模型时代，整体的训练计算量较之前的时期大2到3个数量级。

从2022年底，随着ChatGPT成功带来大规模参数通用大模型相继发布。这些大模型的训练需要千亿、甚至万亿级参数，以及上干GB的高质量数据，大模型的训练迭代将极大地拉动了智能算力的需求。

在现代人工智能领域，算力扮演着推动创新、实现突破的核心驱动力。算力、算法、数据和系统架构等多个方面的综合优化对于大规模模型训练的成功至关重要。

从技术层面看，在大模型的研发过程中，预训练、微调和模型推理等环节是核心关键因素和主要计算特征。

来源：甲子光年

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