大模型时代的AI发展趋势 - 大模型的爆发将人工智能推向新高潮，具有效果好、泛化性强、研发流程标准化等特点 [1][2] - 大模型正引领人工智能发展，但带来开发、计算、部署的新挑战，尤其是高效训练和推理部署需要软硬件协同发力 [2] 大模型研发的关键技术挑战与能力要求 - 大模型高效训练的关键要素包括训练吞吐、训练有效时间和收敛效率，涉及框架、芯片、集群、算法等软硬件协同优化 [2] - 大模型推理部署的关键要素包括效果无损、低时延高吞吐、成本效益，需要模型压缩与量化、并行推理、软硬件协同优化等技术 [2] - 解决大模型研发挑战需要深度学习平台具备大规模并行计算、高性能推理部署、全流程工程化三方面能力 [2] 百度飞桨平台的技术优势与优化成果 - 百度飞桨平台在核心框架和芯片之间构建硬件适配层，打造多硬件统一适配方案，已适配60多款系列芯片 [2] - 相比PyTorch，飞桨芯片基础适配的接口数减少56%，代码量减少80% [2] - 在平台与大模型联合优化下，ERNIE-4.5-300B-A47B模型实现预训练MFU达47% [3] - ERNIE-4.5-300B-A47B模型在TPOT 50ms时延条件下，实现输入57K tokens/秒、输出29K tokens/秒的高吞吐性能 [3] - 文心思考模型X1.1相比上个版本，事实性提升34.8%，指令遵循提升12.5%，智能体提升9.6% [3] 百度AI生态建设与开源策略 - 文心大模型4.5系列已开源11款模型，涵盖47B、3B激活参数的混合专家模型与0.3B参数的稠密型模型 [3] - 配套开源文心大模型开发套件ERNIEKit、大模型高效部署套件FastDeploy，方便开发者高效进行模型开发和部署 [3] - 星河社区为开发者提供全方位服务，已上线700万个实践项目，600多门公开课以及400多场AI竞赛 [5] - 飞桨框架贡献者俱乐部成员达到195位，飞桨开发者技术专家411位，全球各地开发者自主建立运营的飞桨领航团超过400个 [5] AI技术在各行业的落地应用成效 - 在制造行业，中车集团依托百度飞桨平台及飞桨科学计算套件，构建空气动力学智能化仿真大模型，整体仿真效率提升30倍以上 [5] - 在能源行业，国家电网联合百度打造的人工智能基础设施，让安全巡检效率提升36倍 [5] - 在通信行业，中国联通推出的智能中心AI平台，助力1.3万座基站安全作业 [5] 百度AI生态规模与发展现状 - 截至2025年9月，飞桨文心生态开发者已达到2333万，服务企业达到76万家 [5] - 公司在上海、广州、武汉等多地落地产业赋能中心、数据生态中心和教育创新中心，加快区域产业智能化升级 [5]