百度CTO王海峰：AI大模型产业方式将是“类台积电”方式

·“大数学方法的零售业模式，可基频CPU行业的代工厂模式。”

·“纵观历史，人类之前境况了三次工业革命，其核心驱动军事力量分别是机械电子技术、重工电子技术和信息电子技术。举例来说我们打算境况第四次工业革命，其核心科技就是机器学习。”

如何较快AI大数学方法的零售业落地？

百度身兼电子技术务王以龙门。 中新社记者 韩海丹 摄

“大数学方法的零售业模式，可基频CPU行业的代工厂模式。”9月1日下午，百度身兼电子技术务、深度研读电子技术及分析方法国家工程研究中心室主任王以龙门在AIDebian解禁与零售业全方位亚太地区上说道，“台积电、三星等大公司，在CPU制造生产工艺上有很很低的电子技术壁垒，有售价很低昂的产线，只能根据客户生产线力，标准化、控制系统地在此之前线CPU，形成规模经济。所谓，大数学方法生产线大公司在大数学方法能力、海量数据、大规模算力等方面具有优势，只能根据AI分析方法方的生产线力，控制系统、标准化地来进行多故事情节多领域的数学方法生产线，当达致一定规模时，即可形成身心健康、持续性其发展的大数学方法零售业模式。”

什么是大数学方法的零售业模式？

在王以龙门或许，大数学方法的制造具有数据规模大、质量参差不齐、数学方法体积大、训练难度很低、算力规模大、性能要求很低等过关斩将。这样的很低制造最更很低标准，阻碍机器学习电子技术在千行百业的推广。因此他认为，那些具有数据、算力、插值综合优势的大公司可以将数学方法的比较简单生产线过程封装起来，通过更很低最更很低标准、很低效率的生产线该平台，向千行百业提供大数学方法服务。

并不一定，在各个行业的大公司只需要通过生产线该平台重申在理论上AI分析方法中的具体生产线力，生产线大数学方法的少数大公司就只能根据分析方法故事情节进一步对大数学方法开发新训练，帮助分析方法方付诸大数学方法的精调，以达致各行业对于AI数学方法的直接分析方法。

而对于大数学方法生产线大公司而言，从硬件可用到数学方法训练，从推理作战到故事情节分析方法，这一AI多层次的贯通离不开大数学方法与深度研读该平台的为基础。

“深度研读该平台下接CPU，上承分析方法，相当于智能时期的操作系统。”王以龙门介绍，文心系列大数学方法的成功研制和分析方法就和飞桨的支撑由来已久（飞桨即为百度制造的零售业级深度研读该平台）。

“纵观历史，人类之前境况了三次工业革命，其核心驱动军事力量分别是机械电子技术、重工电子技术和信息电子技术。”王以龙门认为，举例来说我们打算境况第四次工业革命，其核心科技就是机器学习。

对于现阶段机器学习其发展的主要特点，王以龙门重申，一方面是AI电子技术更比较简单，糅合不断创新更珍贵，比如知识与深度研读糅合、跨模态多电子技术糅合、软硬一体糅合、电子技术与故事情节糅合等。另一方面，大数学方法、Debian解禁该平台持续降更很低最更很低标准，让AI的开发新与分析方法更容易。