在快速发展的数字化时代背景下，AI大模型正在成为众多企业转型升级的关键，同时，政策牵引、技术突破和转型需求等因素也驱动B端企业逐步推进了对于AI大模型的深度应用。
AIGC时代的第一波浪潮是大模型的预训练和训练集群规模的不断扩大，紧随其后，第二波浪潮接踵而至当前和未来将更加聚焦AI大模型的应用落地。
算力、网络等基础设施构筑起高效的计算和存储能力，并基于自然语言处理、算法与模型优化等底层技术保障大模型稳定运行，在此基础上，通用大模型能力逐步完善，并基于专业领域数据涌现出垂直行业和细分场景大模型。
AI大模型在B端企业的应用落地离不开数据、算力和算法的协同支撑。其中，数据作为大模型应用的基石主要提供丰富且高质量的训练和推理素材;算力作为基础的硬件保障，保障大模型的高效训练、优化及实时推理任务;算法作为大模型应用的核心引擎，可以定义并优化大模型的计算逻辑。
企业落地AI大模型应用的过程就是基于数据、算力和算法的支撑，将大模型能力赋能到业务的过程，但并不意味着拥有了数据、算力和算法，就具备了大模型应用落地的能力，企业还面临从数据到应用、从开发到上线的全面挑战。
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