大模型应用战略 - 企业应聚焦于模型微调与模型推理应用两大环节 以实现技术与具体业务场景的深度融合 [1][3] - 人工智能大模型全生命周期涵盖数据获取 数据预处理 模型训练 模型微调 模型推理五个环节 其中模型训练是核心环节 [3] - 由于基础大模型缺乏专业领域数据支撑 模型微调环节尤为关键 通过引入特定领域数据可将通用能力转化为专业化能力 形成行业专用大模型 [3] - 绝大多数公司无需从头参与数据获取 数据预处理和模型训练等高成本前期环节 应直接借助专业科技公司提供的成熟开源基础模型 [3] AI PC产业发展 - 大模型推理系统架构以GPU为中心 GPU具有矩阵运算快 内存速度快的优势 可提供更高算力和带宽 [4] - AI PC定义为一块CPU搭配一块GPU并装上大模型和有关数据 预计一两年后可能每个人手头都有一个AI PC设备 将成为一个大产业 [4] - 银行业通过构建多角色分层知识库并引入大模型 使机器人客服实现从答非所问到精准引导 大幅提升客服效率与用户体验 [4] - 芯片设计领域借助智能体技术实现架构设计与代码生成的自动化 有效解决研发周期长 迭代效率低的行业痛点 [4] 企业AI战略定位 - 企业应将AI定位为核心基础设施 而不仅仅是IT等辅助工具 [1][6] - 企业竞争力的下一战场在于数据算法与算力效率的深度融合 谁能率先将AI深度融入血脉 谁就能在产业升级中占据主导 [6] - AI是驱动增长的第二引擎 通过重塑产品 服务和运营模式为企业开辟新增长曲线 直接提升收入与利润率 [6] - AI是效率与竞争力的放大器 将数据转化为决策力 优化内部流程 降低运营成本 构筑动态竞争壁垒 [6]