AI大模型

2020年4月10日，中共中央国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次在中央顶层文件中将数据列为新型生产要素。近年来，数据要素的重要程度提升，数据市场进一步完善。与此同时，AI大模型迭代和算力升级则深度激发了数据价值，然而，数据流通与安全合规之间的不对称却呈现加剧的趋势。为寻求发展和合规的平衡，全球范围内的隐私科技和数据合规产业也迎来了迅猛发展。在此背景下，安永与赛博研究院联合发布第三期年度《全球数据合规与隐私科技发展报告》。本报告全面梳理了国内外数据安全与算法应用的合规体系，对隐私科技的概念、内涵和外延进行更新，并通过对近百家头部企业的问卷调研，覆盖金融、科技、媒体与通信、消费品、生命科学、制造业等行业，客观了解企业数据合规的现状与隐私科技的需求，最后为国内外企业数据合规实践提供参考案例与创新思路，供业内参考。

在数字化时代的浪潮中，数据已经变成了推动社会进步的核心驱动力。每一次网络互动、每一笔交易、每一帧画面，背后都隐藏着海量的数据。对这些数据的存储、管理和分析在现代社会中已变得不可或缺。存储是数据的载体，分布式存储作为其中的一种重要形态，已经成为大数据、AI等数据智能技术深化发展的重要基石，正持续地为各行各业提供着稳固、高效、可靠的数据支撑。中国分布式存储市场保持着稳健的增长态势，尤其在中东部区域和关键行业中，数字化转型正在推动存储市场的蓬勃发展。与此同时，AI大模型、大数据湖仓一体、数字化病理、量化交易、数据网络等新兴应用场景也在不断地扩展，为分布式存储带来更多的机遇和挑战。分布式存储产业方阵积极响应产业需求，联合产学研用多方力量，共同推动分布式存储的技术标准研制、生态体系建设、应用推广等工作，在2022年白皮书基础上，围绕新的应用场景、发展趋势，为读者提供一个清晰、系统的分布式存储产业全景，支撑政府、金融、教育、制造等各行业数字化转型，推动我国分布式存储产业健康发展。希望通过这本白皮书，读者可以更好地理解分布式存储的价值和未来，同时也为相关行业和研究者提供有价值的参考和启示。

信息技术的发展伴随着新技术的不断涌现和相互融合。随着信息与通信技术（ICT）向6G演进，ICT进一步与大数据和人工智能技术融合，呈现出ICDT（Information，Communication，BigDataTechnology）融合的特征。ICDT融合的6G系统将成为一个端到端的信息处理与服务系统，是通信网络、感知网络和算力网络融合的移动信息网络。大量新技术已成为6G设计的候选技术，并在理论、仿真和原型等不同层面得到了验证。本白皮书通过ICDT融合新趋势、ICDT融合的无线空口技术和ICDT融合的网络这三个方面，对6G潜在技术与方案进行了归纳与总结，并从基本概念，技术原理，关键技术与挑战，三方面对各个潜在技术进行了分析，并给出了相应的技术建议。其中，ICDT融合新趋势涵盖了通算融合技术、语义通信技术和AI大模型技术。通算融合技术基于通信与计算的资源融合共生、功能融合共生、服务融合共生等核心技术能力，实现了无线接入网算力化演进和通算智一体服务升级，推动了资源和要素的高效聚集、流动和共享。语义通信技术关注传输符合的含义和重要性，有望突破通信系统性能受香农理论限制的问题。AI大模型作为当前最受关注的科学方向之一，在通信网络中持续提升智能自治网络能力。ICDT融合的无线空口技术包含了通感一体、空口AI、多址接入、编码调制、超大规模天线（MIMO）和近场技术。这些方向也是对5G增强的关键方向。新型空口技术对于构建强连接、强算力、强智能、强安全的6G网络至关重要。当前，这些技术已经完成了技术方案与原型方案设计，并正在进行测试工作。在ICDT融合的网络架构方面，服务化网络、内生AI、数字孪生网络、多维度组网和用户为中心网络成为研究重点。新型网络架构有助于推动ICDT深度融合的6G网络向通感算智深度融合、空天地一体全域覆盖的新一代移动信息网络迈进。ICDT融合的6G技术研究正逐步从单点技术研究走向体系化构建和业界共识。本文倡议加强信息通信领域的跨界融合技术研究与协同，以需求为牵引，加快基础理论、瓶颈技术问题的联合攻关和协同创新。同时，注重跨界融合技术创新向应用与服务的转化，培育应用层的产业生态，孵化新业务、新应用。最后，进一步加强国际合作，各国携手，共同夯实6G基础，推动其全球化发展。

本白皮书面向未来智算中心规模建设和AI大模型发展及部署需求，联合产业合作伙伴共同提出全调度以太网（GSE）技术架构，旨在突破智算中心网络性能瓶颈，打造无阻塞、高带宽及超低时延的新型智算中心网络，助力AIGC等高性能业务快速发展。

随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。根据中国软件行业协会教育与培训分会（简称教培分会）的信息搜集、数据分析与走访调研，本研究报告旨在深入探讨人工智能大模型技术岗位以及相关的能力培养问题，帮助企业和机构了解当前大模型行业的现状与未来发展趋势，为人才的培养和发展提供参考和指导。在本报告中，我们将首先对人工智能大模型的概念和特点进行阐述，并介绍国内大模型发展的情况，同时对大模型面临的挑战与趋势进行探讨。接着，本报告将重点关注人工智能大模型涉及的关键技术、关键技术岗位图谱。我们将对这些技术岗位的具体要求和职责进行详细解析。除了技术岗位分析，本报告还将探讨人工智能大模型的能力培养问题。随着大模型的不断演进和应用拓展，如何培养具备相关技能的人才成为关键。我们将结合当前人工智能人才供需的现状，国家人才政策与部署、企业人才需求与培养模式，探讨如何结合现状与挑战，提高人才的应用能力和创新能力。在报告编写过程中，教培分会通过对行业、企业、院校与劳动者的调研与访谈结果进行多维度分析，研究当前人工智能大模型发展趋势，企业人才供需、人才培养模式与产教融合现阶段的情况，并对不同群体的需求归纳与总结，提出了对AI大模型技术人才培养与服务模式的分析、意见与建议，供大家参考，并希望给予指正。

当前，随着以“算力新基建、数据新要素、AI大模型”为特征的算力经济时代来临，以chatGPT为代表的AIGC应用掀起人工智能新一轮浪潮，全球人工智能发展逐步从“探索期”向“成长期”过渡在技术和产业上进入重要转型阶段。在此背景下人工智能发展和数据、算法安全问题深度交织融合影响用户隐私、公民权益、商业秘密、国家安全等各个方面，AIGC的创新应用和数据安全治理工作也进入全新的阶段。本报告重点聚焦并梳理了人工智能应用中较为独特或更突出的安全问题，全面分析了当前全球人工智能数据安全和算法治理的主要现状和最新动态，基于全球相关治理实践和我国实际情况，构建了AIGC数据安全和算法治理框架。

人工智能技术的迅猛发展带来了AI大模型的广泛应用，这些模型在自然语言处理、图像识别、数据分析等领域展现出巨大潜力。然而，随着模型规模和复杂性的增加，如何发现模型的长短板并开展针对性优化，如何在实际应用场景中选取合适的模型，已成为大模型评测领域亟待解决的新挑战。目前的人工评测方法存在效率低下、评测组织有效性不足、结果管理无序和评测体系更新缓慢等问题，这些问题制约了A技术的健康发展和创新应用。

本白皮书将从AI业务发展的历程出发，深入研究大模型对网络能力的需求，分析当前网络与业务需求的差距，并探索网络技术发展趋势以弥补这一差距。我们希望，通过本白皮书的研究和分析，为未来面向AI大模型的智能计算中心网络发展提供有益的参考和启示。

AI技术迎来跨越式发展。底层算法技术突破，大模型奇点到来。模型参数从亿到千亿、万亿，大模型突现能力。算力指数级提升，自然语言模型对算力提出更高需求。数字经济“操作系统”出现：AI大模型全面加速数字化应用落地。数字经济主要分为三个阶段：PC阶段、移动互联网阶段以及智能时代。AI产业链螺旋式迭代，当下比较重要的三条主线：大模型、算力基础设施、从to C到to B应用。算力将是中长期产业主线，涉及产业链环节较多。从供应链“效率”转向“安全”优先，ICT产业全球合作分工变局。

近日,南方电网公司首个自主可控的配网人工智能大模型(以下简称配网AI大模型)在广东电网公司广州供电局发布上线并投入实体化应用，这是南方电网公司发布电力“大瓦特”(人工智能模型)以来聚焦配网领域智能巡视场景下的首次工程化实践应用。