如果放眼当前AI板块的全球市场布局，不难发现在强算力需求状态之下，微软、谷歌等巨头的入场，已经为算力的发展勾画出了清晰的路径。今天咱们就来聊聊，这场“AI军备竞赛”之下的算力路径会如何呈现。
(上述企业仅作行业举例使用，不作为任何具体的投资建议，投资需谨慎。)
图：全球巨头开展AI军备竞赛带动算力强需求
资料来源：奇绩论坛，民生证券研究院
对于这个问题，可以从训练侧和推理侧两方面来看。
首先是训练侧，受到大模型趋势的影响，算力需求随着训练侧不同数据的特征维度提升也会实现指数级提高。那什么叫做特征维度？简单来说就是将数据分为视频信息、空间信息、时间信息、颜色信息、运动信息等等。像视频就属于高特征维度信息，拥有着更高的信息密度。根据CSDN的相关数据，，视频异常检测、视频活动分析等视频模型需要的算力是人脸识别、目标检测等图像模型算力需求的十倍。
再一个是推理侧，这部分的算力需求则是跟边缘AI终端数量具有着正相关关系，算力发展的整体框架就契合了大模型从云到端这一大势，例如谷歌跟创达都已经发布了适用边缘的大模型。
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而从生态上来看，ChatGPT发布的超级APP只是AI时代终极操作系统落地的第一步。作为各种应用的主要刚需载体，移动端确实能够为大模型训练带来海量的交互数据。这也是为什么多家企业都推出了办公、学习、智能机器人等终端产品，目的就是通过具身智能AI的大范围落地，满足边缘AI应用生态的构建。
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总的说来，训练侧和推理侧双重需求增长之下，AI的上游算力需求正在加速提升，这也有望超预期带动整个AI产业链走向新阶段。这过程中就可能为科技板块的市场注入新活力，所以投资者们可以对布局有AI产业龙头企业的产品多加关注，就比如$景顺长城纳斯达克科技指数（QDII）A人民币(F017091)$ 。
#科技加油站#
你更喜欢AI对实际应用中的哪些环节产生赋能？
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我更喜欢AI对实际应用中的学习环节产生赋能。B. 学习
很看好AI教育学习的前景，我认为未来会持续很久。
首先，很看好教育行业的数字化转型，随着AI产业热潮的兴起，AI技术在应用侧有望赋予教育行业新的发展机遇，AIGC为代表的AI技术能够帮助教学内容生产降本增效；实现因材施教、有针对性的自适应性教学等。教育板块有望乘着AI的东风再次崛起。人工智能加教育将成为一种趋势，人工智能可以提高教育体系的生产效率，给学生提供适合其个性发展，以及足够多的教育服务供给！
其次，教育行业的转型同样很成功，职业技术教育成为行业新的发力点，这符合国家的政策和未来的方向，会成为新的利润增长点。
最后，政策扶持，我国高度重视教育行业的发展，政府对于行业的支持以及投入将促进行业的发展，支持教育科技的发展和鼓励创新式教育。
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我更喜欢AI对实际应用中的教育学习环节产生赋能。
B. 学习
AI+教育在未来具有广阔的前景。人工智能技术可以为教育领域带来许多创新和改进。以下是一些AI在教育中的应用前景：
1. 个性化学习：AI可以根据学生的能力、兴趣和学习风格，提供个性化的学习内容和指导，帮助学生更高效地学习。
2. 智能辅助教学：AI可以在课堂上充当辅助教师，提供实时反馈和解答学生的问题，以及创建互动教学环境。
3. 自适应评估：AI可以通过自动化评估和分析学生的学习成果，为教师提供有针对性的反馈和指导，帮助他们更好地了解学生的进步和需求。
4. 资源优化和管理：AI可以帮助学校和教育机构更好地管理和优化资源，例如课程安排、人员分配和预测学生需求。
然而，AI+教育也需要面对一些挑战，例如隐私和数据安全、技术可行性、教师角色的变化等。解决这些挑战需要综合考虑教育伦理、技术发展和教育实践的平衡。
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#科技加油站# @ETFboys全球科技
1. 语音助手：智能手机或智能家居设备上的语音助手由人工智能提供支持。有时所发送的请求可以在手机端处理，有时请求会被发送到云服务器进行处理。
2. 智能家居设备：借助人工智能，智能恒温器可以自动调节家中的HVAC系统，而摄像头则可以帮助提醒主人家里来人了，有汽车经过，或是有包裹。
3. 电子商务：人工智能在网上购物中无处不在。非常明显的应用程序包括提供产品建议，还有聊天机器人 —— 它们可以帮助管理销售和退货，以及定制购物体验。
4. 零售业的趋势识别：在线商店不仅仅是在你购物时提供推荐，他们还积极使用商店和竞争对手的销售数据来识别趋势。他们可以使用人工智能来设计和制造，为公众在店铺内线下购物时提供更好的体验。
5. 内容推荐：AI驱动的内容推荐引擎使用产品目录和消费者数据进行训练，以提供更个性化的推荐。
#科技加油站# ，我其实更喜欢AI对实际应用的C生活环节产生赋能，理由如下:
1. 目前不只是国内，其实整个社会都是资本的社会，资本必然会倾向并推动AI在办公领域的发展，而国内相对更恶劣的职场环境与生活环境不分家，本身就必然会挤压生活的空间，所以当AI可以为生活环节赋能后，有助于缓解职场冲突。
2.从大模型的发展路径来看，专精需要大量的数据来训练培养，对精度要求特别高，差之毫厘失之千里，而生活环节则不同，生活环节的容错特别高，要求仅仅是能用就行，然后可以在能用中迭代成好用，所以生活或许反而是大模型AI的农村包围城市策略。
综上所述，我更倾向于将AI应用赋能于生活领域。
我更喜欢AI对实际应用中的哪些环节产生赋能？
C生活
AI孙燕姿就很好听了。
期待更多歌手AI，带来动听音乐。