Fante Technology와의 대화: 향후 대형 모델 서비스는 구독 기반 결제 모델이 될 것입니다. 연간 AI 대화 |

연간 AI 대화

기사 | 양준

편집자 |시 야경

인공지능을 마스터한다는 것은 새로운 시대의 생산성 코드를 마스터한다는 것을 의미합니다.

ChatGPT의 인기가 폭발적으로 높아지면서 대형 모델이 전 세계적으로 인기를 끌게 되었고, 중국 산업계에서도 인공지능 응용에 대한 새로운 열의를 불러일으켰습니다.

이런 시점에서 36Kr Digital Time Krypton 팀은 대형 모델 분야에 깊이 있는 연구를 하고 있는 국내 전문가들과 뜨거운 주제를 논의하고, 시리즈를 통해 뜨거운 주제를 논의하고자 "Annual AI Dialogue" 칼럼을 공식 출범시켰습니다. 보고서의 새로운 AI 기술 역량과 응용 가능성을 복원합니다.

이번 호에는 Fante Technology의 CEO Wu Shengyang을 초대했습니다.

대형 모델의 등장은 중국의 디지털화 과정에 어떤 영향을 미치나요? 기업 디지털 예산에 어떤 영향을 미칠까요? 게다가 대형 모델이 중국 기업의 비즈니스 모델을 바꿀 것인가? 이것들은 모두 주목할 만한 문제들이다.

Fant Technology는 엔터프라이즈 디지털 혁신 및 인공 지능 분야 연구에 중점을 두고 있는 엔터프라이즈 디지털 혁신 및 메타버스 인프라 제공업체입니다. Fant Technology의 CEO인 Wu Shengyang은 디지털 중국이 실제로 메타버스와 밀접한 관련이 있다고 믿습니다. 모델이 생산성인 새로운 시대의 맥락에서 모든 도시는 미래에 큰 기본 도시 수준 모델을 갖게 될 것입니다. 이제 SaaS와 같은 지불 방식이 적용됩니다. 대규모 모델 서비스 제공업체의 요구에 따라 맞춤화된 대규모 모델 기능을 사용하면 신기술과 긴밀하게 통합된 기업이 기존 통합업체를 대체하고 비즈니스 시나리오를 재정의하고 나눌 것입니다.

다음 내용은 디지털타임즈에서 편집, 편집한 인터뷰 원문입니다.

기업의 대규모 모델과 디지털 혁신

대규모 모델은 기업의 실제 생산 및 운영, 특히 디지털 수준에서 적용되어 디지털 솔루션 구현을 가속화할 수 있습니다. Fante Technology는 B와 G 측면 모두에서 기업과 정부 부서가 대형 모델의 엔드투엔드 기능을 사용하여 자체 부서에서 대형 모델을 맞춤화함으로써 다양한 솔루션을 신속하게 구현할 수 있다고 믿습니다.

디지털 타임즈: 대형 모델의 등장은 중국의 디지털 변혁 과정에 어떤 영향을 미칠까요?

Fant Technology: 디지털 전환은 먼저 인프라 구축 문제를 해결하고, 두 번째는 대규모 역량 강화입니다. 과거에는 알고리즘 개발 주기가 길기 때문에 역량 강화에 많은 인력, 물적 자원, 시간 비용이 필요했습니다. 연구 개발 및 적용 기간은 상대적으로 길었습니다. 팀을 구성하고, 사람들을 훈련시키고, 한 가지 일을 성취하려면 많은 투자와 긴 주기, 느린 결과가 필요합니다. 대형 모델이 이를 변화시킬 것을 약속합니다. 대형 모델의 출현으로 기존의 알고리즘 연구 개발과 애플리케이션 개발 모델이 하향식으로 전복되었습니다. 수동으로 설계한 수많은 알고리즘이 대형 모델로 직접 대체되었으며 애플리케이션 개발이 크게 단순화되고 심지어 자동화되었습니다. 대규모 모델을 보유한 기업은 알고리즘 팀과 애플리케이션 개발 팀을 추가로 고용하는 것과 같으며, 이는 비용을 절감할 뿐만 아니라 효율성도 크게 향상시킵니다. 어떤 사람들은 대형 모델의 문턱이 매우 높아서 일반 회사에서는 이를 마스터하지 못할 수도 있다고 말합니다. 이는 사실 문제가 되지 않습니다. 다년간 수직 분야에 깊이 관여해 온 Fant와 같은 회사는 고객에게 도움을 줄 수 있습니다. 대규모 모델을 만들고 구현합니다. Fante의 차세대 인공 지능 MaaS 플랫폼은 대규모 모델 서비스 기능, 알고리즘 자체 학습 기능, 애플리케이션 사용자 정의 기능 및 배포 자동화 기능을 통합하여 대규모 모델의 구현 문제를 엔드 투 엔드로 해결하고 디지털 혁신을 촉진합니다.

디지털차이나는 사실 메타버스와 밀접한 관련이 있는 비교표를 만든 적이 있습니다. 저장(Zhejiang)과 충칭(Chongqing)과 같은 도시에서는 이미 디지털 차이나(Digital China)의 급속한 발전을 목격하고 있습니다. 이 두 곳의 Digital China 아키텍처는 정부 차원의 대규모 기반 플랫폼을 갖추고 있으며, 이는 단순히 일반적인 역량으로 이해될 수 있습니다. 사실 이는 대형 모델과의 자연스러운 조합이다. 모델이 생산성인 새로운 시대의 맥락에서, 나는 가까운 미래에 모든 도시가 이를 기반으로 다양한 수직 분야나 산업 응용에 맞게 모델을 맞춤화할 수 있을 것이라고 믿습니다. C면에서는 심층적인 디지털화를 바탕으로 주민의 생필품, 식량, 주거, ​​교통이 더욱 편리해진다. B측과 G측에서 기업과 정부 부서는 대형 모델의 엔드투엔드 기능을 사용하여 자체 부서에서 대형 모델을 사용자 정의할 수 있으므로 다양한 솔루션을 신속하게 구현할 수 있습니다. 이는 Digital China의 대청사진을 조기에 실현하는 데 도움이 될 것입니다.

Digital Times: 빅 모델 등장 이후 기업의 디지털 예산에는 어떤 변화가 생겼나요?

팬트 기술: 단기적으로는 대형 모델, 특히 민영화된 대형 모델의 가격과 하드웨어 투자가 더 높아질 것으로 예상됩니다. 더욱이, 대형 모델을 적용하려면 여전히 내부 프로세스, 표준 등을 개방하고 원래 비즈니스와 통합해야 하며 이는 상당한 비용이 듭니다. 따라서 단기적으로는 기업의 디지털화 예산이 늘어날 수 있습니다.

장기적으로 회사가 대형 모델의 고정 비용과 자체 사업 통합에 따른 도킹 비용을 완전히 소화한 후에는 직원 합리화 및 효율성 향상으로 인해 기업 운영 및 혁신의 전체 비용이 줄어들 수 있지만, 대형 모델의 이점을 맛보았습니다. 기업은 확실히 자신의 장점과 경쟁력을 유지하기 위해 대형 모델과 대형 모델을 기반으로 한 혁신에 더 많은 에너지를 투자할 것이므로 MaaS 모델이 상승할 것이라고 믿습니다.

미래에 기업은 현재 SaaS 결제 모델과 마찬가지로 Fant와 같은 대형 모델 서비스 제공업체의 요청에 따라 대형 모델 기능을 맞춤화하고 요청에 따라 해당 서비스 요금을 지불하게 됩니다. 사업 예산이 크게 줄어들고, 수입 대비 비용 비율이 더욱 정확하게 일치되고 통제될 것입니다.

디지털타임즈: 디지털화에서 대형 모델을 구현하는데 어려운 점은 무엇인가요?

팬트 기술: 첫 번째 직접적인 어려움은 컴퓨팅 성능과 즉각적인 단어 엔지니어링 문제입니다. 컴퓨팅 성능은 본질적으로 인프라 문제입니다. 대형 모델뿐만 아니라 모든 디지털 프로젝트에서 인프라는 큰 문제입니다. 대형 모델은 메모리와 그래픽 카드 수량에 대한 요구 사항이 상대적으로 높습니다. .

프롬프트 워드 엔지니어링은 대형 모델 특유의 문제입니다. 대형 모델을 학습한 후에는 이 대형 모델을 사용하는 방법이 매우 까다롭습니다. 따라서 프롬프트 워드를 잘 수행하는 것이 특히 중요합니다. 현재 구현된 응용 분야의 엔지니어링은 엔지니어가 부족하여 학계와 업계에서도 지속적으로 연구하고 있지만 대형 모델에 대한 이해는 여전히 단계적으로 강화되고 있습니다. 단계.

앞서 직접적인 어려움에 대해 이야기했습니다. 추가해야 할 것은 디지털화가 시스템 엔지니어링이고 대형 모델이 기본 인프라라는 것입니다. 대형 모델은 알고리즘 혁신의 문제를 해결하지만 알고리즘과 여전히 해야 할 일이 많습니다. 모델은 효과적이지만 에지 장치에서 직접 실행하기는 어렵습니다. 많은 경우 더 가볍고 효율적인 수직 필드에서 더 작은 모델을 감독하고 훈련하려면 큰 모델을 사용해야 합니다. 엣지 컴퓨팅 장치에서 실행됩니다. 반면, 알고리즘은 애플리케이션의 핵심 모듈일 뿐이며, 애플리케이션에는 구현해야 할 많은 양의 비즈니스 로직이 있습니다.

마지막으로 알고리즘과 애플리케이션을 사용하면 자동화된 배포와 운영 및 유지 관리를 통해 많은 수의 장치에 쉽게 배포할 수 있어야 합니다. 대규모 모델 구현 문제를 실제로 엔드투엔드 방식으로 해결하려면 서비스형 모델 기능, 알고리즘 자체 학습 기능, 애플리케이션 사용자 정의 기능 및 배포 자동화 기능을 통합하는 차세대 인공 지능 서비스 플랫폼이 필요합니다. 이른바 MaaS 플랫폼이다. Fante는 이러한 MaaS 플랫폼을 만들었습니다. 하단 계층은 대규모 모델의 기반이고, 중간 계층은 AI, AR, 알고리즘, 애플리케이션 사용자 정의 기능 및 자동화된 배포 기능이며, 상위 계층은 수직 산업을 위한 특정 애플리케이션입니다. 우리는 이러한 방식으로만 대형 모델의 디지털 구현 문제를 진정으로 해결할 수 있다고 믿습니다.

대형 모델은 중국 기업이 "순환 고리를 끊을" 수 있는 더 많은 기회를 제공합니다

대형 모델의 등장은 중국 산업과 중국 기업에 더 큰 기회를 가져왔습니다. Fant Technology는 ToB 및 ToG 분야에서 원래 사업 영역이 기본적으로 주요 통합업체로 나누어져 있으며 대부분의 기술 제조업체나 알고리즘 제조업체가 통합되었다고 말했습니다. 대형 모델의 등장과 함께 새로운 기술을 제품에 깊이 통합할 수 있는 기업은 구식 시스템 통합업체를 대체하고 시장을 재정의하고 점유할 것입니다.

디지털타임스: 대형 모델의 등장은 중국 산업에 어떤 영향을 미칠까?

팬트 기술: 대형 모델 훈련에는 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 능력이 모두 필수입니다. 현재 상황은 중국에 고품질 훈련 데이터가 부족하고, 대량의 원시 데이터도 확보되지 않은 상황입니다. 분류되고 품질이 낮습니다. 알고리즘 수준이 뒤떨어지지는 않지만 알고리즘 교육을 위한 그래픽 카드 리소스가 제한적이고 매우 부족합니다. 현재 선도적인 AI 기업들은 기본적으로 대형 모델 트랙에 진입했고, 전체적으로는 따라잡는 단계에 있다고 봅니다. 컴퓨팅 성능 문제와 독창성을 갖춘 중국어를 이해하는 대형 모델은 GPT4와 비슷합니다.

대형 모델의 등장은 중국 산업의 업그레이드를 가속화할 것입니다. 한편으로, 현재 상황으로 인해 우리는 기술 혁신 분야에서 여전히 취약한 고리가 많고 막히기 쉽습니다. 그러면 업계는 확실히 데이터와 AI 칩에 더 많은 투자를 할 것입니다. 대규모 모델을 업그레이드하는 것은 생산성 향상이며, 하위 수준의 생산성 향상은 필연적으로 상부 구조의 발전을 가져옵니다. 대형 모델의 출현은 중국의 과학 기술 혁신에 더 많은 기회와 동기를 제공할 것입니다.

대형 모델의 역량을 통해 중국 기업은 다양한 분야에서 더욱 심층적인 연구와 혁신을 수행하고, 과학 기술 발전을 촉진하며, 인공지능, 머신러닝 등 분야에서 획기적인 발전을 이룰 수 있습니다. 중국의 제조 산업은 대규모 모델을 사용하여 생산 계획을 예측 및 최적화하고, 공급망 관리를 개선하며, 더 높은 수준의 자동화되고 지능적인 생산을 달성하여 경쟁력을 향상시킬 수 있습니다. 중국의 호텔, 관광, 금융, 의료 및 기타 서비스 산업은 대형 모델을 사용하여 고객 서비스와 경험을 개선하고 보다 지능적이고 개인화된 서비스를 제공하며 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 혁신의 속도가 계속 빨라짐에 따라 단순 반복 작업의 상당수가 AI로 대체되고, AI 기술을 갖춘 새로운 엔지니어의 등장은 혁신과 기술 발전을 더욱 촉진할 것입니다. 한 마디로 대형 모델은 생산성의 엄청난 향상을 가져오고 다양한 산업의 디지털화 과정을 크게 촉진할 것입니다. 이러한 기술 혁명의 물결 속에서 우리나라가 기회를 잡으면 기술력과의 격차를 더욱 좁힐 수 있을 것입니다. , 국제 경쟁력을 종합적으로 강화합니다.

디지털타임스: 대형 모델의 등장은 중국 기업의 비즈니스 모델에 어떤 영향을 미칠까?

Fant Technology: ToB 및 ToG 분야에서는 기본적으로 주요 통합업체로 사업장이 나누어져 있으며 대부분의 기술 제조업체나 알고리즘 제조업체가 통합되어 있습니다. 대형 모델이 등장한 후 신기술과 긴밀하게 통합된 기업은 기존 통합업체를 대체하고 시나리오를 재정의하고 세분화할 것입니다. 이런 추세라면 모든 기업은 고리에서 벗어날 수 있는 기회를 갖게 되고, 시대를 따라가지 못하는 기업은 도태되고, 10여년 전 꽃을 피운 인터넷 기업은 다시 전통산업을 전복시키는 역사를 반복하게 될 것이다. 지금 경쟁하는 것은 새로운 기술과 새로운 것에 대한 이해, 그리고 새로운 시대에 빠르게 적응하고 반복하는 능력입니다.

ToC 분야에서도 마찬가지로 대형 모델이 트래픽 진입 수준의 변화를 가져올 수 있으며, 과거 트래픽 독점을 거의 달성했던 BATJ와 같은 거대 기업, 심지어 Google과 같은 세계적 수준의 패권 기업도 새로운 시대에 전복될 수 있습니다. .어떤 회사도 이제 해자가 있다고 말할 수 없습니다. 과감하게 혁신을 시도하는 기업가에게 이는 10년에 한 번, 심지어 100년에 한 번 있는 기회일 수도 있습니다. The Eight Immortals는 바다 건너에서 마법의 힘을 보여줬으며, MidJourney는 결코 혁신을 달성한 유일한 회사가 아닙니다. 연간 수익이 1억이 넘습니다.

디지털타임스: 대형 모델의 등장은 특정 산업에 어떤 영향을 미칠까?

팬트 기술: 대형 모델은 근본적인 생산성의 변화이며, 그 영향은 전체 산업에 영향을 미칩니다. 우리가 깊이 관여하고 있는 금융 산업을 예로 들어보겠습니다. ChatGPT가 나온 날 우리는 은행 고객으로부터 문의를 받았는데, 이는 업계가 특히 대형 모델이 가져온 혁신에 열중하고 있음을 보여줍니다. 대형 모델은 은행 고객 서비스, 금융 자문, 로봇 자문, 사기 탐지, 디지털 인텔리전스 등 특정 비즈니스에서 수요가 높습니다. 그러나 정책상의 이유로 ChatGPT 및 인터넷 기반 언어 대형 모델은 직접 사용할 수 없습니다. 사용자 개인 정보 보호 및 기타 문제. 현재 기본 대형 모델 분야 국내 선두 기업들이 자체 대형 언어 모델을 잇달아 출시하고 있지만 ChatGPT와 비교하면 여전히 큰 격차가 있어 단기간에 대규모 제품 출시를 달성하기는 어렵다.

기본 대형 모델에 대한 R&D 투자는 거대하고 스타트업에게는 충분히 우호적이지 않습니다. 물론 기술이 발전함에 따라 다양한 오픈 소스 대형 모델이 이제 거의 매일 등장하고 있으며 그 효과도 많습니다. 모델도 일관성이 없습니다. GPT-4 수준의 90% 이상에 도달했습니다. 이러한 모델의 출현으로 스타트업이 자체 대형 모델, 특히 수직 분야에 대한 대형 모델을 보유하는 것이 가능해졌습니다. 고객에게 주로 맞춤형 최적화 서비스를 제공하는 방향입니다. 우리는 업계의 수직 영역에서 대형 모델에 더 중점을 둡니다. Fante 팀은 수년간 금융, 거버넌스, 비상, 문화 관광 등 수직 분야에 깊이 관여해 왔으며 지치지 않고 지속적인 혁신가 그룹을 보유하고 있기 때문에 수직 분야에 어떤 종류의 대형 모델이 필요한지 잘 알고 있을 뿐만 아니라 , 대형 모델을 구현하는 방법도 알고 있습니다. 한마디로 우리는 대규모 모델 기능, 즉 MaaS 기능을 사용하여 업계 고객이 해당 분야에 가장 적합한 수직형 AI 모델을 구축할 수 있는 능력을 갖도록 지원할 것입니다.

수직형 대형모델은 인공지능 스타트업에게 기회

Fante Technology는 AI 분야의 스타트업으로, 대형 모델 등장 이후 MaaS 서비스 제공자로 역할을 조정했으며, 비즈니스부터 하위 계층까지 모든 것에 집중하기보다는 기술적인 수준에 더 중점을 두었습니다. Fant Technology는 또한 중국에서는 비용과 인력 문제로 인해 실제로 기본 대형 모델을 만들 수 있는 회사가 3개 이하라고 밝혔습니다. Fant의 현재 규모로는 이 분야의 경쟁에 뛰어들지 못할 것입니다. 수직형 대형 모델은 팬트 같은 인공지능 스타트업이 새로운 시대에 두각을 나타낼 수 있는 실질적인 기회다.

Digital Times: 스타트업이 수직 분야의 대형 모델을 개발할 수 있는 기회에 대해 어떻게 생각하시나요?

Fante Technology:Lu Qi가 말했듯이 세계에서 기본적인 대규모 모델을 만들 수 있는 국가는 중국과 미국뿐입니다. 중국에서는 비용과 인력 문제로 인해 실제로 기본 모델을 만들 수 있는 회사가 3개 이하입니다. Fant의 현재 크기로 인해 그는 이 분야의 경쟁에 참가하지 않을 것입니다. 수직형 대형 모델은 팬트 같은 인공지능 스타트업이 새로운 시대에 두각을 나타낼 수 있는 실질적인 기회다. 수직 분야의 대형 모델은 대개 수백억 수준(기본 대형 모델은 일반적으로 수천억 수준)이며, 수직 분야의 문제를 해결하는 것이 목표입니다. 수직 영역 대형 모델은 성숙하고 안정적인 기본 대형 모델 기반을 기반으로 수직 영역의 특정 문제에 대해 기능이 결합 및 최적화되어 저렴한 비용으로 빠르고 효율적으로 실제 문제를 해결할 수 있습니다.

대형 수직 모델을 구축할 수 있는 회사는 어떤 회사인가요? 우리 생각에는 기술 축적 ​​능력과 업계 이해력을 겸비하기 위해서는 여전히 '장면을 포착하는 자가 왕이다'라는 말이 수직형 대형 모델 분야에도 적용되는 것 같다. 버티컬 분야의 대형 모델을 만들기 위해서는 스타트업이 먼저 해당 업계에 대한 충분한 지식을 갖추고 있어야 하며, 대형 모델의 역량을 완벽히 숙지해야 할 뿐만 아니라 업계의 문제점이 어디에 있는지도 알아야 합니다. 자신이 잘 알고 있는 분야. 대규모 모델 구현을 실현하려면 스타트업이 강력한 엔지니어링 구현 역량을 갖춰야 하며, 이를 위해서는 대장장이 자신도 충분한 하드파워를 갖춰야 합니다. 이 프로젝트를 구현하는 능력은 알고리즘, 응용, 배포, 운영 및 유지 관리 등 여러 수준에 반영되는 체계적인 프로젝트이며 하루아침에 이루어지지 않습니다. Fant는 창립 첫날부터 위의 문제를 해결해 왔으며, 가장 작은 추론 단위에서 시작하여 지속적인 반복을 통해 점차적으로 자체 개발 및 운영 시스템을 형성했습니다. 이를 통해서만 고효율 및 고품질 운영을 구현할 수 있습니다. .대형 모델 애플리케이션이 고객에게 전달됩니다.

Digital Times: 대형 모델의 물결이 Fante Technology에 어떤 영향을 미칠까요?

Fant 기술: 대형 모델은 먼저 Fant와 같은 AI 제조업체를 포함하여 모든 회사에 긴장감을 안겨줍니다. . 그러나 곧 우리의 더 많은 감정은 놀라움으로 바뀌었습니다. 현재 거의 모든 AI 스타트업이 같은 출발선에 서 있고, 이번에는 우리가 모두를 능가할 수도 있다.

저희는 2020년 GPT3부터 내부적으로 대형 모델 개발에 세심한 주의를 기울여 왔습니다. 올해 2월 ChatGPT의 인기로 인해 대형 모델 트랙의 기회를 엿볼 수 있었고 AIGC 및 대형 모델에 대한 내부 논의도 진행되었습니다. 모두가 대형 모델 개발에 대해 한결같이 낙관하고 있으며, 수직 분야를 돌파구로 사용하여 대형 모델 트랙에 진입하는 것이 현재 최선의 선택이라고 믿고 신속하게 연구 개발 작업을 시작했습니다. R&D 조직 구조를 조정하고, 수석과학자를 단장으로 하는 대형 모델 연구그룹을 신설하고, R&D 방향을 조정하고, 수직 분야 대형 모델의 R&D 역량 강화와 각 제품 라인의 대형 모델 역량 통합에 주력했습니다. 대형 모델은 AI 기업의 운영 방식을 바꾸고, 알고리즘과 애플리케이션의 생산 및 설계 아이디어를 바꾸고, AI 구현 역량을 넓혔다고 할 수 있습니다.

고객에게 서비스를 제공하는 과정에서 우리의 포지셔닝도 많이 바뀌었습니다. 대형 모델이 등장하기 전에는 사용자 요구에 따라 현장에서 데이터를 수집하고, 알고리즘을 훈련하고, 엔지니어링 구현을 구현하고, 사용자 시스템을 연결해야 합니다. 대규모로 복제할 수 있다면 입출력 비율은 높지 않습니다. 대규모 모델을 통해 우리의 역할은 MaaS 서비스 제공자가 됩니다. 기본 알고리즘에 가장 적합한 대규모 모델을 선택한 후 Fant가 모든 사람이 아닌 기술 수준에 더 집중할 수 있도록 사용자에게 자체 알고리즘을 맞춤 설정할 수 있는 기능을 제공합니다. 비즈니스부터 하위 레벨까지 집중해야 합니다. 고객은 대규모 모델을 사용하여 비즈니스 모델을 지속적으로 혁신하고 비즈니스에 대한 친숙함을 활용할 수 있습니다. 간단히 예를 들자면 공유자전거를 둘러싸고 또다시 싸움이 벌어진다면 오포가 이기든 모바이크가 이기든 우리는 좋은 자전거를 만들고 파는 일만 맡는다.

Digital Times: Fant Technology의 현재 계획은 무엇입니까? 뭐하세요?

Fante 기술: Lu Qi는 얼마 전 연설에서 인류의 현 시대는 2세대 시스템의 시작, 즉 정보에서 모델로의 전환 단계가 이제 막 완성되기 시작했다고 언급했습니다. 플랫폼은 이러한 1단계 효율적인 권한 부여에 전념합니다. 미래 3세대 시스템에서 인류사회는 정보모델뿐만 아니라 정보모델-행동으로 변화될 것이다. 부분은 Fant와 정확히 일치합니다. 즉, MaaS 플랫폼을 기반으로 AR 기능을 사용하여 모델과 작업 기능 간의 연결을 실현하는 것이 완벽하게 일치합니다.

단기 목표의 관점에서 Fante는 두 가지에 더 중점을 두고 있습니다. 하나는 MaaS 기능 구축이고, 다른 하나는 이미 보유하고 있는 AR 기능을 사용하여 현장 구현의 마지막 단계를 완료하는 것입니다. MaaS 기능 측면에서 Fante는 대규모 언어 모델, 대규모 시각적 모델 및 대규모 다중 모드 모델에 대한 기술 사전 연구를 완료했으며 훈련, 조정 및 추론의 전체 프로세스 사용자 정의 기능을 마스터했습니다. 그리고 제품 개발 과정에서 대형 모델 기술을 적용해 AI 신속 개발 플랫폼 등 제품에 대한 대형 모델 역량 통합 및 업그레이드를 완료했으며, 조만간 관련 제품을 출시할 예정이다. 기술적인 사전 조사 과정에서 수직 세분화 분야에서 일반 대형 모델의 단점과 결점도 발견했습니다. 금융, 거버넌스, 비상 및 문화 관광 분야의 대규모 모델을 기반으로 하는 응용 분야가 더 많아질 것입니다.

동시에, 앞서 언급했듯이, 대형 모델이 등장한 후에는 새로운 생산성 혁명으로 인해 모든 장면이 재구성될 것입니다. 기술을 활용해 현장을 빠르게 점령할 수 있을까? 압도적인 높이가 상용화 고도화의 핵심이 될 것이다. AR은 우리가 낙관하고 주장하는 방향이다. 우선 2D에서 3D로의 다양한 제품의 진화는 인간 본성의 요구와 일치한다. 정보화, 디지털화, RPA 및 기타 기술 수단이 사람의 손을 해방시키면 대형 모델은 점차 사람의 두뇌를 해방시킬 것입니다. 그러면 인간은 더 많은 평행 세계를 경험하고 다양한 삶을 즐기기 위해 메타버스에 들어가려고 할 것입니다.

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본 글은 위챗 공개 계정 "Digital 36kr"(ID: digital36kr)에서 발췌되었으며, 작성자: Yang Jun, 36kr의 허가를 받아 게시되었습니다.

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