AI 산업의 적용이 다시 가속화되고 있으며 AI 기본 소프트웨어가 큰 역할을 하고 있습니다.

5월 31일, [지능 창조·미지의 탐구] 항저우 일반 인공지능 포럼 - AI 기초가 중국정보통신기술원과 중국 인공지능산업발전연맹이 주최하고, 베이징 지우장 윤지가 공동 주최했습니다. Technology Co., Ltd. 소프트웨어 프론티어 기술 서브 포럼이 항저우에서 성공적으로 개최되었습니다. 이번 컨퍼런스는 AI 기본 소프트웨어의 최첨단 기술에 초점을 맞추고, 인공지능 기본 소프트웨어 + 대형 모델이 인공지능 산업에 가져오는 새로운 성장을 탐구하고, 실제 응용 분야에서 AI 엔지니어링이 직면한 과제와 기회에 대해 논의하며, AI 기반 소프트웨어를 효과적으로 홍보합니다. 우리나라 AI 인프라 통합개발 .

동시에 컨퍼런스에서는 중국정보통신기술원과 Jiuzhang Yunji DataCanvas Company 간의 협력을 위한 조인식을 개최하여 "고품질 AI 인프라 산업화"를 심화할 예정입니다. 두 당사자는 이전 표준 제정을 더욱 강화할 것입니다. , 평가 및 평가, 기술 혁신, 산업 연구 등. 협력을 기반으로 AI 인프라 방향의 이론적 연구, 기술 혁신 및 응용 실습에서 각자의 자원 이점을 최대한 활용하고 업스트림 및 산업 연구를 개방할 것입니다. AI 인프라의 하류 생태계 체인을 공동으로 구축하고 강력하며 유연한 개방형 AI 인프라 생태계를 구축합니다. 중국 정보통신기술원 클라우드 연구소 부소장 Wei Kai는 Jiuzhang Yunji DataCanvas Company와 중국 정보통신기술원 클라우드 연구소가 다시 한번 손을 잡고 클라우드 연구소 구축에 주력했다고 밝혔습니다. 대형 모델 산업 시스템을 구축하고 금융, 통신, 운송 등 수직 산업에서 대형 모델 적용을 가속화합니다.

중국 정보 통신 기술원 클라우드 연구소와 Jiuzhang Yunji DataCanvas Company가 "고품질 AI 인프라 산업화"에 대한 협력 서명식을 심화했습니다.

새로운 시대의 대형 모델이 시작되었으며 AI 기본 소프트웨어 핵심 위치가 강조됩니다

Jiuzhang Yunji DataCanvas Company의 공동 창립자인 Shang Mingdong은 회의에서 대형 모델이 향후 다양한 개발 경로를 보여줄 것이라고 말했습니다. "컴퓨팅 성능, 데이터 및 기본 소프트웨어는 대형 모델 다각화 경로의 개발에 영향을 미치는 세 가지 중요한 요소입니다." 미래에는 컴퓨팅 성능이 점차 균질화되고 표준화됨에 따라 데이터의 차이와 기업 요구의 개인화가 점진적으로 이루어질 것입니다. “AI 기본 소프트웨어”는 모델 훈련 효율성과 컴퓨팅 전력 사용 효율성에 결정적인 요소가 될 것입니다. 모델 생태계의 중추로서 AI 기본 소프트웨어는 대형 모델 애플리케이션 구현을 위한 가장 중요한 효율성 지원이 될 것이며, 대형 모델 + 소형 모델의 결합을 통해 모델 훈련의 새로운 패러다임을 형성할 것입니다.

Shang Mingdong, Jiuzhang Yunji DataCanvas Company의 공동 창립자

“하위 수준의 대규모 다중 모드 데이터 관리와 상위 수준의 보다 정확한 분석 및 의사 결정 요구 사항은 디지털 지능을 심해 영역에 통합하여 AI 기본 소프트웨어 구축은 새로운 기회를 제공합니다." IDC 중국 인공지능 및 빅데이터 수석 분석가인 Li Haoran은 고객이 더 우려하는 개발 서비스 플랫폼의 기본 소프트웨어에 대해 예측했습니다. 기술 기업은 전체 수명 주기 구성 요소인 로우 코드/무(low code/nothing)부터 시작해야 합니다. 구축은 코드, 자동 기계 학습, 알고리즘 모델 라이브러리, 시각화, 배포 및 운영의 6가지 측면에서 수행되며 클라우드 서비스 및 빅 데이터와의 통합에 중점을 둡니다. 구성 요소.

Li Haoran, IDC 중국 인공 지능 및 빅 데이터 수석 분석가

기술 적용이 궁극적인 목표이며, 수천 개의 산업이 AI의 대규모 적용을 가속화할 것입니다

IDC Construction이 제안한 AI 기본 소프트웨어의 주요 측면에 대해 Jiuzhang Yunji DataCanvas 부사장 Zhou Xiaoling은 회사가 이러한 중요한 기술 역량에 대한 장기적인 레이아웃을 갖고 있으며 이를 금융, 통신, 운송, 제조, 에너지 및 기타 분야에 적용한다고 말했습니다. 완전한 AI 기본 소프트웨어 제품 세트를 통해 업계를 선도합니다. 그는 분산형 모델에서 통합 지능, 그리고 일반 인공 지능에 이르는 AI 기술의 발전 경로가 정부와 기업의 디지털 지능 물결을 크게 촉진했다고 말했습니다. 자동화, 다중 양식, 유통 등 기술 분야에서 AI 플랫폼과 AI 애플리케이션 기능의 반복적인 업그레이드에 대한 수요가 여전히 많습니다.

Zhou Xiaoling, Jiuzhang Yunji DataCanvas Company 부사장

은행 산업은 디지털 혁신과 디지털 인텔리전스 업그레이드를 선도하는 산업이며, 대규모 커팅 가용성에 대한 첫 번째 테스트이기도 합니다. -엣지 기술. 항저우은행 소매금융부 기술 전문가 Zhao Chenguang은 이날 회의에서 'AI 뱅킹의 판매자와 구매자'를 주제로 기조연설을 통해 AI 기술 실제 사용자의 관점에서 컷팅 적용에 대한 인사이트를 공유했다. -은행의 여러 일선 비즈니스 시나리오에서 최첨단 인공 지능 기술. 그는 모델 레이어, 데이터 레이어, 애플리케이션 레이어로 구축된 AI 피라미드는 AI 은행에 견고한 기반을 제공하며, 이는 향후 은행을 위해 더욱 스마트하고 효율적이며 정확한 운영과 서비스 역량을 구축할 것이라고 지적했습니다.

Zhao Chenguang, 항저우 은행 소매 금융부 기술 전문가

독립적인 혁신이 힘의 원천이고, 오픈 소스가 원동력입니다

디지털 업그레이드 프로세스는 점점 더 복잡해지고 있습니다. 상황이 복잡해질수록 정부와 기업은 데이터를 기반으로 내린 결정을 더욱 과학적이고 효율적으로 내립니다. Jiuzhang Yunji DataCanvas Company의 수석 설계자인 Yang Jian은 이러한 맥락에서 의사 결정 지능으로 대표되는 인공 지능 기술이 디지털 지능 업그레이드에 없어서는 안 될 기술 지원이 되었다고 말했습니다. Jiuzhang Yunji D-lab 오픈소스 팀은 다년간 정형 데이터를 기반으로 한 의사결정 지능 분야를 지속적으로 탐색하고 축적해 왔으며 자동 머신 러닝, 딥 러닝, 인과 관계와 관련된 10개 이상의 오픈 소스 프로젝트를 출시했습니다. 학습 및 기타 관련 기술을 통해 정부와 기업이 데이터 기반의 자동화되고 지능적인 의사 결정을 더 효과적으로 실현할 수 있도록 노력하고 있습니다. AIGC의 기술 고조에 따라 Jiuzhang Yunji D-lab 오픈 소스 팀은 최첨단 AI 기술의 통합과 혁신을 가속화하기 위해 교차 유형 연구를 수행하고 있습니다.

Jiuzhang Yunji DataCanvas Company의 수석 설계자 Yang Jian

산업은 기술을 촉진하고 기술은 산업에 힘을 실어줍니다. 현재 인공 지능 기술의 산업적 적용 규모는 점점 더 커지고 있으며 그 운영도 점점 더 복잡해지고 있습니다. 중국 정보 통신 기술 아카데미 클라우드 연구소의 엔지니어인 Hu Hui는 회의에서 말했습니다. MLOps는 재현성, 협업의 어려움 등 AI 엔지니어링 관리가 직면한 "생산의 어려움, 지속 가능성 및 어려움"을 해결할 것입니다. MLOps를 사용하면 사용자는 AI 애플리케이션에서 비용을 크게 절감하고 효율성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 MLOps 엔지니어와 같은 인기 있는 직업도 생겨나고 있습니다. 2023년 중국정보통신기술원은 기존에 발표한 두 가지 MLOps 표준과 향후 대형 모델 운영 LMOps 표준, 중국 모델 운영 표준 등 일련의 표준과 함께 국내 최초의 MLOps 실무 가이드를 발표할 예정이다. 정보통신기술원(Academy of Information and Communications Technology)은 MLOps 기술을 구현하여 업계 표준화 및 애플리케이션 규모에 기여할 것입니다.

중국 정보 통신 기술원 클라우드 연구소의 엔지니어 Hu Hui

같은 날 중국 정보 통신 기술원은 AI 개발 플랫폼에 대한 일련의 표준을 발표했습니다. 그중 Jiuzhang Yunji DataCanvas Company는 "일반 인공 지능 개발 플랫폼" 기능 요구 사항 파트 2: 보안 요구 사항" "자동 기계 학습 플랫폼에 대한 기술 요구 사항 및 테스트 방법 파트 1: 플랫폼 기능" "기술 요구 사항 및 테스트 방법"에 깊이 관여했습니다. 구조화된 데이터를 위한 머신러닝 플랫폼 1부: 기능적 요구사항" "딥러닝 플랫폼 기술 요구사항 및 테스트 방법 1부: 플랫폼 기능"에 대한 4가지 표준을 공식화하고 핵심 참여 단위로부터 라이선스를 획득했습니다.

ChatGPT와 AIGC가 시작한 현재의 물결은 업계에 큰 영향을 미치고 실제 수요를 가져왔습니다. 생성 AI의 대규모 출현으로 인해 2023년은 인공 지능이 수천 개의 산업에 진정한 힘을 실어주는 중요한 해가 될 것으로 예상됩니다. IDC는 2026년까지 대규모 기본 모델이 대규모 공급업체가 제공하는 표준 산업 유틸리티가 될 것으로 예측합니다. AI 기초소프트웨어는 시대와 산업이 주도하는 자립과 기술혁신의 답을 써내려갈 것이다.

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