大模型的发展依赖干多方面的基础支撑，包括丰富且高质量的教据资源以提供训练所黑的知识，强大的计算能力以支持复杂模型的高效训练和推理，以及稳定且高效的能源供应以保障计算资源的持续运行和环境可持续性。
这些发展要素归纳起来就是语料数据、算力和电力，这三者共同决定了大模型的性能、效率和应用范围。
大模型应用范围：
大模型拓宽了A应用场景，从传统决策式的应用转向创作式内容生成，颠覆了传统行业的运行规则，将“A!+”式的赋能渗透入各行各业，但AI的范式变化带来了算力(包含运力、存力)、语料数据、能源供给的高要求。
1、AI+医疗
医疗 AI向着更加智能化发展，随着机器学习、NLP等技术普及，AI手术机器人、AI制药等应用领域逐渐成熟，并涌了说IBMWatson、DeepMlind等知名医疗 AI应用系统。
2、AI+电商
在电商方面，AI可以帮助商家完善商品介绍，智能扩充详细内容，美化产品配图;基于提示词或图像生成推广文案。
3、AI+工业
工业大模型在多个领域取得了显著进展，尤其在制造、能源、交通和城市管理中得到了深入应用，利用多模态数据结合深度学习、生成式模型和强化学习技术，以优化决策流程，提升效率。
4、AI+教育
主要体现在个性化学习、智能辅导和知识图谱构建等方面。通过大模型，教育系统能够实现精准的学习路径推荐，根据学生的知识水平、学习风格和兴趣调整教学内容进度。
5、AI+交通
交通大模型在城市交通优化、智能驾驶辅助和交通管理等方面取得了显著进展。依靠大模型对多源数据的融合分析，交通大模型能够动态优化信号灯控制和交通流疏导，缓解拥堵问题。
6、AI+金融
金融大模型在风险管理、智能投顾、反欺诈和客户服务等方面取得了显著进展。通过大模型对多种金融数据(如市场走势、经济指标、社交媒体情绪等)的分析，机构能够更精准地进行风险评估和投资策略优化。
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