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1、l,AI大底座价值实现白皮书”1、名目前言021Al正成为智能时代的新型生产力051.1大模型点燃Al技术进展新引擎061.2Al开头以生产力形态释放价值061.3Al大模型激发新模式新业态持续涌现071.4企业与产业迎来智能化进展新范式072AI大底座助力Al生产力价值释放加速092.1Al基础设施是Al落地赋能的核心关键102.1.1Al基础设施内涵与特性102.1.2Al基础设施整体视图及主流产品102.1.3智算中心是Al基础设施落地的主要形态122.2Al大底座构筑新一代Al基础设施12221Al大底座是国内首个全栈自研的Al基础设施12222Al大底座技术栈：芯片一框架模型应2、用

2、四层架构13223Al大底座核心平台：百度百舸Al异构计算平台（AlIaaS）与Al中台（AlPaaS）152.3Al大底座具备四大优势182.3.1高效能算力182.3.2高效率研发192.3.3端到端优化192.3.4持续性运营193Al大底座助力企业构建智能化新范式203.1前瞻智能化布局对企业可持续进展至关重要213.1.1智能型企业的关键组成213.1.2智能型企业构建面临的挑战213.2Al大底座在构建智能型企业中的价值实现223.2.1依托Al大底座构建的企业级智算中心，是企业部署Al基础设施的优质解决方案223.2.2Al大底座助力企业快速3、打造Al力量，实现智能化企业转型价

3、值233.2.3以Al大底座为基础，实现企业生产效率和体验效果的双效提升”233.3企业级智算中心构建路径253.3.1整体规划263.3.2平台建设273.3.3持续运营273.4以Al大底座构建企业级智算中心的优秀实践283.4.1自动驾驶：数据重塑汽车，云端加速智能283.4.2生命科学：构建生命计算的超强算力和智力313.4.3金融：打造三智新引擎，迈向数智金融新将来333.4.4工业：工业4.0时代的新旧动能转换363.4.5互联网：云智融合，助力Al技术研发及应用374Al大底座支撑区域产业实现智能化转型升级4044、.1智能化转型升级是区域产业高质量进展的必由之路414.1.1智

4、能型产业的进展蓝图414.1.2区域产业智能化升级面临的挑战414.2以Al大底座构建产业级智算中心,推动区域产业智能化升级424.2.1依托Al大底座构建产业级智算中心，是区域产业构建智能化底座的牢靠路径424.2.2Al大底座助力产业升级与区域进展，提升区域产业效力、合力、活力434.3产业级智算中心构建路径444.3.1整体规划444.3.2平台建设454.3.3持续运营464.4以Al大底座构建产业级智算中心的优秀实践474.4.1宜昌点军芯基建智算中心47整体展望49AI正成为智能时代的新型生5、产力1.3Al大模型激发新模式新业态持续涌现大模型与AIGC将重塑应用生态格局。人工智能

5、时代，大模型以及Al应用力量将成为企业的核心竞争力。如互联网行业将从PGC（专业生产内容）、UGC（用户生产内容）向AIGC演进，实现新型内容创作，在创意、表现力、迭代、传播、共性化等方面改善并制造新的体验。此外，除基于大模型构建开发新的Al原生应用外，对现有应用产品、业务形态依托大模型技术进行重构，也将是智能时代的重要进展趋势。大模型将催生产业级新兴业态。智能化转型升级，是在国际环境趋于简单严峻、全球产业链供应链深度调整的大背景下，我国传统产业突破进展瓶颈、寻求进展新动能的必定选择。大模型的成熟能够6、支撑产业界快速部署构建智能应用，为产业智能化转型供应了可实施的路径，并加速这一进程。对于A

6、l大模型来讲，核心定位将是新型基础设施，而在应用端也隐藏着丰富的产业机遇。对于技术供应侧，大模型时代将产生三大产业机会：第一类是新型云计算公司，其主流的商业模式将进展成模型即服务(MaaS);其次类是行业模型精调公司，将作为通用大模型和企业之间的中间层，助力通用大模型转化为行业大模型；第三类是应用开发公司，将打通产业智能化的最终一公里，基于大模型开发应用。大模型将激发人工智能驱动科学讨论(AlforScience)的新范式。科学讨论从传统作坊模式转变到智能平台模式。传统科研模式下,科研人员需7、要做大量重复性的基础工作，同时面临着数据计算量指数级上升的问题，导致在简单问题或者场景中算不起、“算

7、不动。AlforSCienCe以智能平台建设为起点，推动面对重大科学问题的人工智能模型和算法创新。以大模型为代表的Al技术可用于各个学科中的科研、技术创新、成果转化等，让科研人员可以更高效地进行前沿创新领域的讨论。AIforScience极大地拓展了人工智能助力科学讨论的边界，促进产、学、研融合进展，打通从科学讨论到产业创新的通路。1.4企业与产业迎来智能化进展新范式Al驱动企业智能化转型，是否实现智能化将成为企业将来进展分水岭。近5年来，全球范围内企业的Al使用率大幅提升，28、022年有50%的企业部署了Al,我国AI使用率略低于全球平均水平，达到了41%2。随着企业由数字化转型开头迈入智

8、能化阶段，大模型加速Al工程化落地，企业形态也会渐渐分化为智能型企业与非智能型企业。智能型企业能够借助Al快速实现提质增效，将在新的技术浪潮中抢占先机，而非智能型企业在同业竞争中将面临着落后淘汰的风险。各行业将面临重塑,新的巨头将会诞生，前瞻布局智能型企业至关重要。Al驱动产业链优化升级，区域产业生态正向着高价值侧转移集聚。对区域经济产业而言,Al正成为重组要素资源、重塑经济结构的重要变量,可重构生产、安排、交换、消费等经济活动各个环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，从而9、推动社会生产力的整体跃升。通过数字化、智能化的改造升级,助力中国传统产业高质量进展，有助于构建以高端化、智能化、

9、先进性为重要特征的现代化产业体系，推动整个区域经济产业体系的效率提升和质量变革。依据高盛猜测，Al在将来10年将带来7万亿美元的价值,累计带动全球GDP增长7%以上，届时Al在区域经济活动中的价值制造作用将更加凸显。麦肯锡2022年全球Al调研，麦肯锡官网。07AI战略重要性已成为全球普遍共识，我国政策重点聚焦推动人工智能在各领域的进展应用。放眼全球，截至2022年12月，先后有60余个国家和地区发布了国家人工智能战略，无论是我国，还是具备肯定科技实力的世界主要国家，都已经洞察到10、智能化时代的到来，从国家战略层面来推动和主导人工智能技术的进展应用，盼望能够在新一轮技术革命中猎取领先优势。我

10、国高度重视人工智能技术应用进展,近年来出台了多项人工智能相关政策支持和推动人工智能技术与产业的进展，并通过重点任务揭榜挂帅、建设国家新一代人工智能创新进展试验区、应用场景创新等举措，更聚焦、更落地地推动人工智能在各领域的进展应用。07AI大底座助力Al生产力价值释放加速Al大底座助力Al生产力价值释放加速02AI大底座助力Al生产力价值释放加速09AI大底座助力Al生产力价值释放加速2.1Al基础设施是Al落地赋能的核心关键2.1.1Al基础设施内涵与特性以深度落地赋能为导向，Al11、供应侧持续推动技术要素全面融合、技术力量自主可控、技术服务普惠低成本，Al供应“基建化势在必行，Al基础设施

11、正成为Al的关键供应形态。算法、算力、数据是Al技术应用的三大核心支撑要素，而大模型时代对三要素也提出了更高的要求。优秀的应用力量需要更大参数规模的模型、足够多的训练数据以及强大的计算力量作为支撑，而这样的技术力量只有少数企业具备。假如能够把这样的力量以基础设施的形式普惠化地开放共享给社会，即实现Al基建化，就能够大大降低Al应用的门槛，让更多的主体能够拥抱ALAI供应的基建化正顺应产业智能化转型进展的需求，也是我国进展和布局Al的重要举措之一，将为我国人工智能产业进展壮大、数字经济12、蓬勃进展供应强大的牵引力。Al基础设施以数据、算法、算力为资源要素，以Al算力设施、Al数据平台、Al算法

12、平台、Al开放创新平台等为主要载体，可供应包含模型训练等在内的专业前沿的Al应用及服务，支撑Al产业进展、赋能行业应用，为培育智能经济、构筑智能社会供应基础承载。Al基础设施须满意作为基础设施的技术力量先进自主性。为适应Al技术迭代速度快、行业应用需求不断涌现的特点，Al基础设施必需供应敏捷多样、动态迭代、性能领先、具备前瞻性的技术力量，保障Al基础设施始终满意我国智能社会进展需要。此外，Al基础设施须掌控底层核心技术创新力量，从源头实现自主可控，这也是Al基础设施平稳运行的关键前提13、。Al基础设施将着力推动Al落地赋能，并释放更深更广的价值。从人工智能产业进展看，Al基础设施将推动人工智

13、能与5G、云计算、大数据、物联网等领域相互耦合，加速人工智能与实体经济深度融合，形成新一代信息基础设施赋能产业的核心力量。从培育智能经济看，算法、算力、数据既为构建人工智能基础设施的核心环节，也是培育智能经济的关键生产要素，对其进行系统深化的进展，将推动生产效率提升与经济结构优化，促进实现智能型产业化与产业智能化协同并进。从国家战略转型看，进展Al基础设施，将促进国家资金与社会资本的融汇与高效利用，助力我国构建双循环新进展格局，推动经济高质量进展。2.1.2Al基础设施整体视图及主流14、产品当前Al基础设施已形成3+1体系，包括三大核心要素平台/设施，与Al开放创新平台。整体布局既分步又协同

14、，共同构成了Al基础设施的核心内容。IIUSerid:246491,docid:144115,date:2023-10-29,Al通用技术开放创新平台语音政府部门科研机构传统行业企业Al创新企业医疗安防金融农业面对关键行业应用的Al开放创新平台工业图像自然语言处理其他人机交互Al开放数据集Al专用领域高质量数据集数据处理数据清洗数据标注Al数据平台学问图谱部署监测可信Al分析自动机器学习模型优化模型评价Al算法平台Al框架Al算力设施高性能Al智算集群Al计算服务器Al加速芯片图15、1Al基础设施整体视图Al算力设施,基于Al专用算力芯片及加速芯片等组成异构计算架构，以AI服务器为核心设施构

15、筑Al算力集群，面对人工智能场景，支撑智能计算中心、Al云的高效运行，能够为Al算法及应用供应更高性能、更低成本的计算力量。目前市场上的Al服务器普遍采纳CPU+GPU,擅长处理图形渲染、机器学习等密集数据操作。在Al芯片领域，GPU占有率较高，其中NVIDIA领先优势显著，我国国产GPU起步较晚，近年来初创公司不断涌现，产品生态正在不断构建和完善中。我国国产Al芯片目前主要由百度、华为等互联网企业基于全局的人工智能业务布局领军研发，寒武纪、地平线等代表性Al芯片企业作为重要力气16、，燧原、壁仞等新生力气不断注入新的进展活力。Al数据平台，包括以政府、企业、高校、开源社区等为主体构建的Al开

16、放数据集、行业专用的高质量数据集等，能够为Al算法供应源源不断的训练数据供应，促进Al模型优化。我国互联网巨头、大型科技企业、Al技术企业乐观构建Al开放数据生态、共享共建数据集，企业开放数据平台逐步增多，如百度2022年推出的ApoIIoScape,数据量是同类数据集10倍以上。此外，阿里云天池数据集、华为悟空数据集等开放数据集，也为供应Al模型训练供应了数据基础。Al算法平台，包括开源算法框架、Al算法开发工具、模型部署等，可充分整合Al算法及工具集资源，以API或SDK的方17、式调用，实现数据处理及标注、模型训练、模型评估及性能优化、模型推理等功能，并预置各种各样的算法模型，高效支撑开发人员进行Al应用产品开发。百度针对不同的用户需求推出了全功能Al开发平台BML和零门槛Al开发平台EasyDLo全功能Al开发平台BML是面对企业和个人开发者的机器学习集成开发环境，为经典机器学习和深度学习供应了从数据处理、模型训练、模型管理到模型推理的全生命周期管