[2023년 11월 22일, 베이징] 11월 22일 베이징에서 "금융" 연례 회의 2024: 전망과 전략'이 개최되었습니다. Lenovo 그룹 회장 겸 CEO Yang Yuanqing은 '신 IT 기술 혁신 가속화, 기조연설'을 발표했습니다. "인공지능의 포괄적 이익 증진"에 관한 것입니다. 그는 연설에서 인공지능 대형 모델 기술의 물결에 대한 레노보의 통찰력과 사업 레이아웃을 체계적으로 설명했으며, 미래 AI PC(인공지능 컴퓨터)의 5가지 특성을 처음으로 완전히 정의했습니다.
(Lenovo 그룹 회장 겸 CEO Yang Yuanqing이 2024년 "금융" 연례 컨퍼런스에서 "새로운 IT 기술 혁신 가속화 및 인공 지능의 포괄적 혜택 촉진"에 대한 기조 연설을 했습니다.)
두 가지 업계 동향이 인공지능 개인용 컴퓨터의 출현을 주도합니다
Yang Yuanqing은 연설에서 풍부하고 다양한 공공 대형 모델이 사람들에게 효율성과 편리함을 가져다 주었지만 동시에 매우 실용적인 문제, 즉 대형 모델이 가져오는 효율성 배당금을 어떻게 효과적으로 즐기면서 동시에 보호할 수 있는지에 대한 문제도 가져왔다고 언급했습니다. 개인정보 보호 및 데이터 보안. Yang Yuanqing은 공공 대형 모델과 개인용 대형 모델을 혼합하여 이러한 "필요와 필요"를 모두 달성할 수 있다고 믿습니다. 미래의 인공 지능 대형 모델은 개인용 대형 모델(개인/기업 수준의 대형 모델)과 공용이 될 것입니다. 대형 모델. 모델이 공존하는 하이브리드 인공지능.
개인용 대형 모델은 개인용 스마트 기기나 홈 서버에 구축되는 기본적인 인공지능 모델을 말한다고 설명했다. 추론과 학습을 위해 로컬에 저장된 개인 데이터를 사용합니다. 공개 모형에 비해 개인 모형은 대화를 통해 답변을 제공하고 콘텐츠를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 더 정확하고 관련성이 높습니다. 사용자의 사고 패턴을 기반으로 작업을 예측하고 적극적으로 해결책을 찾을 수도 있습니다. 개인 데이터는 공개 클라우드로 공유되거나 전송되지 않으므로 개인 정보 보호 및 데이터 보안이 보장됩니다
동시에 대규모 모델을 구축하려면 대량의 데이터에 대한 훈련과 추론이 필요하므로 컴퓨팅 성능에 대한 요구가 매우 높습니다. Yang Yuanqing은 인공 지능 응용 프로그램이 더욱 발전함에 따라 대규모 모델 훈련 및 추론을 위한 컴퓨팅 부하 비율도 큰 변화를 겪을 것이며 컴퓨팅 리소스 할당에 대한 새로운 요구 사항이 제시될 것이라고 말했습니다. 현재 대형 모델을 사용하는 사용자 수는 상대적으로 적으며, 대부분의 대형 모델은 강력한 컴퓨팅 기능을 갖춘 퍼블릭 클라우드 플랫폼에서 교육됩니다. 그러나 미래에는 사용자 규모가 확장됨에 따라 추론에 필요한 컴퓨팅 리소스가 급격히 증가하여 교육에 필요한 리소스를 초과할 것입니다. 이때 모든 훈련 및 추론 작업을 완료하기 위해 퍼블릭 클라우드에만 의존하면 비효율성과 높은 비용이라는 문제가 점점 더 두드러지게 나타날 것입니다
따라서 Yang Yuanqing은 데이터 보안과 개인 정보 보호를 위해서든 사용자 요구에 부응하여 효율성을 높이고 비용을 낮추기 위해서든 대형 모델의 컴퓨팅 부하가 점차 클라우드에서 엣지와 터미널로 이동할 것이라고 믿습니다. 측면에서는 점점 더 많은 인공 지능 추론 작업이 엣지 및 장치 측면에서 수행되어 개인용 대형 모델이 더욱 필요하고 가능해집니다.
따라서 대형 모델을 구축 및 최적화하고 보다 생성적인 인공 지능 애플리케이션을 지원하려면 클라우드의 컴퓨팅 성능을 높여야 할 뿐만 아니라 에지와 장치 측면에서 보다 강력한 컴퓨팅 성능의 협력이 필요합니다. "디바이스-에지-클라우드" 하이브리드 컴퓨팅 아키텍처에서 보다 균형 잡힌 컴퓨팅 전력 분배. 개인용 대형 모델의 운영을 지원하려면 단말기의 지능형 컴퓨팅 기능을 개선해야 합니다. PC는 개인에게 가장 중요한 생산성 도구이며, 대형 모델의 발전 추세에 맞춰 AI PC는 불가피하고 필수가 되었습니다.
AI PC에는 5가지 핵심 특성이 있습니다
Yang Yuanqing은 연설에서 현재의 개인용 컴퓨터와 비교할 때 미래의 AI PC는 다섯 가지 핵심 특성을 갖게 될 것이라고 언급했습니다. 첫째, AI PC는 성능을 위해 압축되고 최적화된 개인용 대형 모델을 실행할 수 있으며, 둘째, 더 강력한 컴퓨팅 기능을 갖습니다. .CPU, GPU 및 NPU를 포함한 이기종 컴퓨팅을 지원할 수 있는 능력이 있으며, 셋째, 더 많은 개인 수명주기 데이터를 수용할 수 있고 개인 대형 모델 학습 및 추론을 위한 개인 지식 기반을 형성할 수 있습니다. , 최적화는 원동력을 제공합니다. 넷째, 자연어 상호 작용이 더 원활하고 음성 및 제스처를 사용하여 상호 작용을 완료할 수도 있습니다. 다섯째, 더욱 안정적인 보안 및 개인정보 보호 기능을 제공합니다.
"즉, 여러분의 미래 인공지능 개인용 컴퓨터는 공공 대형 모델의 입구 역할을 할 수 있을 뿐만 아니라 개인화된 개인 대형 모델을 독립적으로 운영할 수도 있습니다. 이는 가장 포괄적인 개인 데이터와 정보를 보유하고 있으며 귀하의 개인 정보를 엄격하게 보호할 수 있습니다. 오직 당신만이 그것을 깨워서 사용할 수 있고, 오직 그것만이 공개 모델보다 당신을 더 잘 이해한다”고 설명했다.
예를 들어, 사용자가 여행 계획을 세우려는 경우, 네트워크에 연결되지 않은 비행 모드에서도 컴퓨터는 사용자의 필요와 선호 사항을 알려주지 않고도 사용자가 좋아하는 항공편을 추천할 수 있습니다. , 호텔, 경로 및 레스토랑
” 그는 “미래에는 컴퓨터, 휴대폰, 심지어 자동차까지 디지털 내선 및 디지털 미러처럼 개인용 인공지능 쌍둥이가 되어 삶의 질과 업무 효율성이 크게 향상될 것입니다. ”
위 내용은 AI PC의 미래 모습: Yang Yuanqing의 전망의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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