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AI生态图

回答

AI 生态图主要包括以下内容:

  1. AI 产业的产业链结构大致分为上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发)。
    • 基础设施层布局投入确定性强,但资金投入大,入行资源门槛高,未来国内可能更多由“国家队”负责,普通人可考虑“合作生态”切入机会。
    • 技术层处于技术爆炸期,迭代速度快,小规模团队需慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。
    • 应用层是广阔蓝海,当前从业者增加但成熟应用产品不多,“杀手级”应用稀少,普通个体和小团队推荐重点布局,有超级机会和巨大发展空间。
  2. 关于 AI 产业上中下游重点关注的企业(或产品),作者做了大量信息收集和汇总工作并绘制了图,但未避免广告嫌疑不展开详细说明,建议搜索不了解的公司/平台(或产品)了解。
  3. 在游戏领域,生成式 AI 有影响,如从文本提示生成 2D 图像是广泛应用领域之一,像 Midjourney、Stable Diffusion 和 Dall-E 2 等工具可用于游戏开发和制作的多个阶段,Midjourney 容易上手,图像生成速度快。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

走入AI的世界

关于AI产业的产业链结构,大致可分为:上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发),详细内容参见图5。图5 AI产业链图谱-1对于这上中下游分别有哪些值得我们重点关注的企业(或产品),我在公开互联网上苦寻良久,始终找不到一张满意的图(要么维度不全,要么举例不准,有失公允),于是我做了大量的信息收集和汇总工作,并结合几家知名咨询机构的文档,绘制了这样一张图。图6 AI产业链图谱-2图6中有大量细节,其中各家公司的logo排列顺序综合考虑了其市占率,行业影响力,代表性等因素,积淀深厚的老牌大厂和值得关注的亮眼新星均有体现,未避免广告嫌疑,在这里不展开对其进行详细说明了,如果有大家不了解不认识的公司/平台(或产品),非常推荐你搜索了解一下(注:此图绘制于2024年5月)。

生成式AI在游戏领域的机会(市场假设+预测)

下图为整体的市场生态情况,描述了A16Z在各个类别中发现的创业公司,在这些具体的项目中,我们看发现了生成式人工智能(AIGC)对游戏的影响,本篇会对每个类别中最有特点的公司和机会进行介绍。用文本生成平面图像(2D Images)从文本提示中生成2D图像,已生成式人工智能最为广泛的应用领域之一。诸如Midjourney、Stable Diffusion和Dall-E 2这样的工具,直接可以将文本描述生成高质量的二维图像,并且它们用在了游戏开发和制作的整个生命周期的多个阶段。(注释:这里解释一下Midjourney也是比较容易用的AI图像生成器,更容易上手,图像生成速度很快,1分钟内可以出4张图)概念艺术(Concept Art)

走入AI的世界

我们来简要概括说说这张图中每一层的商机洞察(以下内容仅代表个人观点,供参考):1.目前来看,基础设施层布局投入的确定性最强,以发展的眼光看,当前算力缺口巨大,但这部分涉及到海量的资金投入,入行资源门槛较高,作为关键的基础设施,国内未来更多的将会由“国家队”扛起重任。普通人如果没有强资源需谨慎入局,因为很可能你无法快速对接到客户资源,等不到赚钱就现金流断裂,可以更多的考虑“合作生态”的切入机会。2.技术层当前仍然处于技术爆炸时刻,相关技术的迭代速度可以夸张点用“日新时异”来形容,迭代进步飞速,如果你或你的团队规模不大,但又有志于做这一层相关的事情,须慎重考虑“技术迭代风险”的问题(例如基于某种开源模型更进一步训练垂直领域模型,很可能等你训练出来的时候,更强更新的开源模型已经发布,让你的工作意义大打折扣),至于基础的通用大模型,非巨无霸公司就不是很建议考虑了,搞基础大模型的研发是一件十分烧钱的事情,且众多互联网大厂,AI独角兽,知名高校都已悉数下场神仙打架,完成了布局,开启了“百模大战”,但竞争的终局,只会有少数赢家。应用界不需要那么多同质化的大模型,最后多半是赢家通吃的局面。3.应用层是一片时代赋予我们的广阔蓝海,尽管2024年这个方向的从业者在飞速增加,也涌现出一批做垂直产业/行业/细分领域垂直模型或大模型应用的产品,但坦诚的讲,以我们自身的深度实践和用户的切实需求来看,当前针对行业/细分领域的成熟应用产品并不多,让人哇塞的“杀手级”应用更是凤毛麟角。对于普通个体和小团队,强烈推荐重点思考和布局应用层,这一层拥有超级机会和巨大发展空间。

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2024-12-19
你可以教我怎么制作一个AI模型吗
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2024-12-19
aigc的当前生态
AIGC 的当前生态主要包括以下方面: 1. 概述:GenAI(生成式 AI)能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。作为强大的技术,能赋能诸多领域,但存在合规风险,我国对 AIGC 的监管框架由多部法律和规定构成。 2. 分类:AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用多种模型,如 GPT4 和 GeminiUltra;图像生成依赖多种技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2;音视频生成利用多种模型,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 3. 应用领域:AIGC 可应用于音乐生成、游戏开发、医疗保健等领域,在游戏开发和制作的整个生命周期的多个阶段都有应用,例如用文本生成平面图像,像 Midjourney、Stable Diffusion 和 DallE 2 等工具可将文本描述生成高质量二维图像。 4. 产品原型设计工具:目前有 UIzard、Figma、Sketch 等基于 AIGC 的工具可用于产品原型设计,其 AI 功能包括自动生成设计元素、提供设计建议、优化用户界面布局等。随着技术发展,未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现。
2024-12-13
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以下是关于大模型生态的相关信息: Qwen 系列开源模型表现出色,是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、能参与国际竞争的国产大模型。其在相关榜单中多次上榜,得分不断提高,累计下载量突破 1600 万,国内外有大量开发者基于其开发模型和应用,尤其在企业级领域。通义大模型证明了开源开放的力量。 AI 大模型是全球数字技术体系的竞争,包括芯片、云计算、闭源模型、开源模型、开源生态等。基础大模型决定产业智能化的天花板等,开源生态在竞争中至关重要。 在 100 基础训练大模型中,Lora 生图环节有诸多设置,如模型强度调节、添加 lora 文件、输入正向提示词、选择生成图片数量和尺寸、调整采样器和调度器等。设置完成后点击开始生成,若对生成结果满意可复制随机种子用于下次近似生成,也可进行高清修复和放大。今日作业要求按照比赛要求收集主题素材并训练提交 lora 模型与案例图像。 奇绩创坛潜空间分享会中,杨植麟提到大模型公司倾向面向生产力场景,目前业界卡在数据方面,应用公司在非生产力场景投入产出比更高,大模型开发者生态差是因为不具备高替换成本和规模效应等条件,做事应遵循寻找梯度最大方向并优化的原则。
2024-12-11
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AI 生态图主要包括以下内容: 关于 AI 产业的产业链结构,大致可分为上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发)。 基础设施层布局投入确定性强,但资金投入巨大,入行资源门槛高,未来国内可能更多由“国家队”负责,普通人可考虑“合作生态”切入机会。 技术层处于技术爆炸时刻,迭代速度快,小规模团队需慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。 应用层是广阔蓝海,当前从业者增加但成熟应用产品不多,“杀手级”应用稀少,普通个体和小团队推荐重点布局,有超级机会和巨大发展空间。 对于 AI 产业上中下游重点关注的企业(或产品),作者做了大量信息收集和汇总工作并绘制了相关图谱,但未避免广告嫌疑不展开详细说明,推荐搜索不了解的公司/平台(或产品)了解。 在游戏领域,生成式 AI 有影响,如从文本提示生成 2D 图像的工具 Midjourney、Stable Diffusion 和 DallE 2 等,已应用于游戏开发和制作的多个阶段,Midjourney 容易上手且图像生成速度快。
2024-11-28
请你以大疆产品为例,谈一谈未来大疆是否应该发展二手机的生态?如果你是二手业务的负责人,你会如何做?
大疆作为一家知名的科技公司,其产品在市场上具有较高的声誉和用户满意度。关于未来大疆是否应该发展二手机生态,这需要综合多方面因素来考虑。 从市场需求角度来看,随着消费者对性价比的追求以及环保意识的增强,二手机市场存在一定的潜力。然而,大疆产品通常以其先进的技术和高品质著称,二手机可能会面临技术更新换代快、维修保障等问题。 如果我是二手业务的负责人,首先会进行充分的市场调研,了解消费者对于大疆二手机的需求、价格预期以及关注点。建立严格的二手产品检测和评估标准,确保二手大疆产品的质量和性能符合一定的标准。同时,提供完善的售后服务和维修支持,让消费者购买二手产品无后顾之忧。还会制定合理的价格策略,既要保证有一定的利润空间,又要具有市场竞争力。此外,加强与大疆官方的合作,获取更多的技术支持和资源,共同推动二手机生态的发展。
2024-08-11
Dify怎么对接微信生态
在 Dify 的官网,我为你找到了一篇手把手教你如何将 Dify 应用接入微信生态的教程: 1. 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 3. 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:
2024-04-15