人工智能領域正在從使用大量內部專用模型轉變為使用外部公司擁有的少數大型多任務模型，新型的AI項目已經出現 —— 其中部分人工智能已經由外部模型提供商（OpenAI、Anthropic、Meta、DeepSeek……）實施，非人工智能專家團隊現在可以相對輕松地集成人工智能解決方案，人工智能素養在公司中變得越來越重要。生成式人工智能（GenAI）為縮短開發周期、減少技術和維護工作量以及實現以前看似遙不可及的創新用例打開了大門。Gartner預測，2025年全球GenAI支出將達到6440億美元，較2024年增
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GenAI 生成式人工智能 AI
隨著 DeepSeek、 GPT 和 Llama 等大語言模型（LLMs）不斷推動人工智能的邊界，它們在高效部署方面也帶來了重大挑戰。這些模型在生成類似人類的文本方面具有革命性，但每生成一個 token 都需要耗費巨大的計算資源。這不僅導致成本上升、能耗增加，還使響應速度變慢。在實時應用場景，如聊天機器人、虛擬助手和創意內容生成工具等場景中，這些挑戰尤為突出。本文將探討如何利用 OpenVINO? GenAI 的推測式解碼技術使這一變革性創新成為現實。借助于簡化開發和優化硬件利用率的工具，Ope
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OpenVINO GenAI 推理
DeepSeek的出圈為大模型應用帶來了全新的生機，可以預見，2025年人工智能市場將是精彩紛呈的一年——技術突破方向將沿著更低成本、更好的模型不斷發展，應用也將在各行業落地。國際數據公司（IDC）于近日發布了《中國大模型應用市場份額，2024：格局巨變》（Doc# CHC53138225,2025年3月），報告回顧了2024年大模型應用落地進展，并給出了在大模型技術不斷突破的當下，如何尋找確定性的應用場景的機會。市場進展2024年大模型市場值得關注的里程碑事件：●? ?2024年第一
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GenAI IDC 大模型應用市場
借助生成式 AI 模型（如 Stable Diffusion 和 FLUX.1），用戶可以將平平無奇的文本提示詞轉換為令人驚艷的視覺效果。但如果你想生成更具風格化或定制化的圖像，開源的基礎模型可能無法滿足你的所有需求。這時，LoRA（低秩自適應）就派上用場了。許多風格修改和增強功能現以 LoRA 的形式發布，作為基礎模型的模塊化附加組件。通過添加LoRA適配器，使得大家可以隨心所欲、生成風格多變的個性化圖像。通過將 LoRA 集成到 OpenVINO? GenAI 中，開發者可以一次加載多個 L
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OpenVINO GenAI 生成式 模型
2025年初，全球AIoT平臺與服務提供商研華科技宣布推出一款新的軟件產品——GenAI Studio，該產品是研華Edge AI SDK的一部分，主要目標是為了滿足對成本效益高、本地部署的大語言模型（LLM）解決方案日益增長的需求。加速人工智能發展，應對行業挑戰作為研華邊緣AI軟件開發工具包（Edge AI SDK）的一部分，GenAI Studio致力于解決行業痛點，例如縮短工廠操作員等待關鍵信息的時間，減輕醫療專業人員的文檔工作負擔。其無代碼、成本效益高的平臺簡化了大語言模型（LLM）的采用，使企業
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研華 GenAI Studio 邊緣AI軟件平臺
人工智能在重塑工程范式方面發揮著關鍵作用，它提供的工具和方法可提高各個領域的精度、效率和適應性。想要在人工智能競賽中保持領先的工程領導者應該關注四個關鍵領域的進步：生成式人工智能、驗證和確認、降階模型（ROM）和控制系統設計。趨勢一：GenAI 轉向框圖、3D模型和流程圖雖然最初對基于文本的 GenAI 的關注繼續影響以軟件為中心的工作流程，但它對具有更高級別抽象的工程工具的影響卻顯滯后。到 2025 年，我們預計 GenAI 在“無代碼”工程工具（如框圖、3D 模型和流程圖）中的應用將繼續取得進展。這些
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GenAI MathWorks V&V
多家系統整合商及軟件公司看好企業導入生成式人工智能（GenAI）的商機，紛紛推出企業AI應用方案。不過，知名研究機構Gartner日前預期，至2025年底，至少有30％的生成式人工智能（GenAI）項目將在概念驗證后被放棄。Gartner表示，生成式AI項目被放棄的原因，包括數據質量差、風險控制不足、成本上升、業務價值不明確等。該公司研究副總裁Rita Sallam日前在一場AI高峰會上表示，企業高層迫不及待地想要看到GenAI投資的回報，但企業目前還難以證明和實現這些投資的價值。如果投資范圍和部署一直擴
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Gartner GenAI
當前，許多企業機構都在全力推進生成式人工智能（GenAI）解決方案的設計和實施，希望提升解決方案的通用性和創造性，進而推動業務價值。2023年Gartner企業人工智能（AI）調研揭示了GenAI用例的三種最主要的實現方法，74%的受訪者通過對現有GenAI模型進行定制化調整來滿足自身用例的需求，65%的受訪者嘗試自行訓練定制GenAI模型。然而，實施GenAI絕非易事。對于創造性和通用性的追求，往往會增加GenAI解決方案的復雜性、不確定性和生成非預期結果的可能性，而這也成為了GenAI企業采用面臨的主
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模型護欄 GenAI
訓練生成式人工智能（GenAI）神經網絡模型通常需要花費數月的時間，數千個基于GPU并包含數十億個晶體管的處理器、高帶寬SDRAM和每秒數太比特的光網絡交換機要同時連續運行。雖然人工智能有望帶來人類生產力的飛躍，但其運行時能耗巨大，所以導致溫室氣體的排放也顯著增加。據《紐約時報》報道，到2027年，人工智能服務器每年的用電量將達到85至134太瓦時，大致相當于阿根廷一年的用電量。為了應對日益加劇的能耗挑戰，AI處理器的供電網絡經歷了多代的發展。這種全面的演進發展涉及電路架構、電源轉換拓撲、材料科學、封裝和
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生成式人工智能 GenAI Vicor
Gartner預測，到2025年底，至少有30%的生成式人工智能（GenAI）項目將在概念驗證后被放棄，原因包括數據質量差、風險控制不足、成本上升、業務價值不明確等。在近期舉行的Gartner數據與分析峰會上，Gartner杰出研究副總裁Rita Sallam表示：“經過去年的炒作，企業高管已迫不及待地想要看到GenAI投資的回報，但企業機構目前還難以證明和實現這些投資的價值。而隨著行動范圍的擴大，開發和部署GenAI模型所帶來的經濟負擔越來越重。”Gartner認為，企業機構所面臨的一大挑戰是證明為提高
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Gartner GenAI
訓練生成式人工智能(GenAI)神經網絡模型通常需要花費數月的時間，數千個基于GPU并包含數十億個晶體管的處理器、高帶寬SDRAM和每秒數太比特的光網絡交換機要同時連續運行。雖然人工智能有望帶來人類生產力的飛躍，但其運行時能耗巨大，所以導致溫室氣體的排放也顯著增加。據《紐約時報》報道，到2027年，人工智能服務器每年的用電量將達到85至134太瓦時，大致相當于阿根廷一年的用電量。為了應對日益加劇的能耗挑戰，AI處理器的供電網絡經歷”了多代的發展。這種全面的演進發展涉及電路架構、電源轉換拓撲、材料科學、封裝
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202407 生成式人工智能 GenAI
過去一年，生成式人工智能（GenAI）的采用率呈爆炸式增長。2023年Gartner企業機構AI調研發現，GenAI是受訪企業部署最廣泛的AI技術之一。企業機構在多個業務部門的多種用例中部署了GenAI。盡管這一快速部署前景廣闊，但也帶來了由于過度聚焦于GenAI而導致AI領域其他應用被忽視的風險。而實際上，GenAI僅占AI版圖的一小部分。與此同時，GenAI也不是萬靈丹，對于大多數AI用例來說，往往并不適用。此外，許多業務問題需要結合使用不同的AI技術來解決。因此，企業IT領導者應當充分評估GenAI
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生成式人工智能 GenAI Gartner
在近期舉辦的2024中國科技行業高管交流大會上，Gartner發布了關于生成式人工智能（GenAI）安全的最新研究。隨著GenAI技術的迅速發展和應用，全球超過58%的技術提供商已經在他們的產品中內嵌了GenAI技術。這種技術雖然為企業帶來了創新的機會，但同時也引入了新的安全挑戰。Gartner高級研究總監曾劭清表示：“GenAI技術在提高業務效率和開拓新服務方面具有巨大潛力，但它也使企業的安全攻擊面擴大，尤其是在提示工程和數據安全方面。GenAI技術為攻擊者提供了新的途徑，例如利用AI生成的內容進行社會
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Gartner 生成式人工智能 安全 GenAI
在近期舉辦的2024大中華區高管交流大會上，Gartner發布了對基礎設施和運營（I&O）的最新研究。ChatGPT自2022年11月問世以來，生成式人工智能（GenAI）引發了一場全球技術革命，超過50%的企業已經開始測試或大規模應用GenAI技術。GenAI不僅改變了傳統的運營模式，還帶來了新的挑戰和機遇。GenAI對I&O團隊來說是一場“哥白尼式的革命”，它改變了傳統的運營模式，開啟了人類與AI合作的新紀元。在這種新模式下，機器將遵循人類的指令，而不是人類適應機器的語言和操作方式。基
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Gartner 生成式人工智能 基礎設施 GenAI
Omdia
的最新研究表明，經過最近幾個季度的戰略庫存調整，預計到 2024 年，全球半導體供應鏈將達到約 6000
億美元。令人鼓舞的是，隨著企業越來越多地利用生成式人工智能 (AI)
的能力，推動整個供應鏈的新需求以至半導體行業的發展。該消息發布之際，Omdia 分析師正籌備在2024 年 4 月 17 - 18
日在臺北舉行的Omdia 臺灣科技產業研討會上發表見解。
純晶圓代工總收入增長率 2014-26自
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Omdia GenAI 半導體 供應鏈
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