在數字化浪潮中，生成式 AI 正成為推動創新和變革的關鍵力量。本文將分享由 IDC 發布的《技術革新引領未來——生成式 AI 塑造核心發展引擎》白皮書，從技術路線、技術要素以及企業應用流程、挑戰和場景等多方面，全面闡述生成式 AI 在推進科技進步與產業變革方面的強大驅動力。

主要亮點提煉：

生成式 AI 的市場潛力巨大：IDC 預測到 2027 年，全球生成式 AI 市場規模將達到 1454 億美元，中國市場投資將達到 129 億美元。強勢增長得益于技術的快速迭代、應用領域拓寬以及企業對 AI 創新的持續投入。

技術發展的三大核心要素：算力、算法和數據是生成式 AI 發展的三大核心要素。硬件迭代、算法突破和數據改善共同推動了生成式 AI 的進步。

行業應用案例豐富：生成式 AI 在不同行業的應用廣泛，包括互聯網、醫療、金融和自動駕駛等領域的具體案例，展示了生成式 AI 如何重塑千行百業。

NVIDIA 的技術優勢：NVIDIA 在生成式 AI 領域的技術優勢，包括硬件、軟件與工具、端到端解決方案，以及如何通過 NVIDIA AI Enterprise 平臺降低企業部署和運用復雜 AI 模型的門檻。

白皮書內容搶先看

生成式 AI：

推動科技進步與產業變革的強大驅動力

隨著 AI 技術的推進，生成式 AI 已躍升為數字時代的前沿領域。尤其在近十年間，生成式對抗網絡（GANs）與 Transformer 模型的誕生，為文本、圖像乃至視頻內容的自動生成開辟了創新級可能性，極大地拓展了創意表達的邊界。

生成式 AI 市場發展的動力源自技術迭代的加速、應用領域的拓寬，以及企業對 AI 創新驅動的不懈投入。除了大模型 AI 廠商外，NVIDIA 作為加速計算技術的領航者，在此進程中也發揮著核心作用，NVIDIA AI Enterprise平臺通過加速計算能力、優化的軟件棧和容器化服務，降低了企業部署和運用復雜 AI 模型的門檻，加速了從研究到生產的轉化過程。值得注意的是，該平臺能夠支持訓練千億乃至萬億參數量級的大模型，給生成式 AI 技術落地帶來可能性。

駕馭生成式 AI：

企業智能化轉型的實施流程與核心影響

生成式 AI 的應用逐漸深入到企業運營的各個流程，即從基礎設施的完善到業務流程的自動優化，再到內容生成的價值創造。企業在開始階段通常是通過數據治理、技能培訓等手段，為 AI 的應用打下堅實的基礎；中期則在業務流程中嵌入 AI 技術，在客戶體驗和經營效率上實現改善；最后進入創新驅動階段，生成式 AI 將會成為企業創新的催化劑，不僅在產品研發、市場策略等方面能夠加快步伐，更在安全合規、生態拓展等核心領域構筑防線，使企業的核心競爭力在各個方面得到全面的提升。

邁向 AI 智能體，

生成式 AI 重塑千行百業

2023 年生成式 AI 在多行業的試點應用，帶動了一場業務智能化的浪潮。據 IDC 統計，互聯網、金融、醫療三大領域以 15.9%、15.3%、8.6% 的年增長率引領智能化進程，顯示了行業對新技術的迫切需求和高度接納能力。盡管運營商與汽車行業當前年增長率略低，但長遠來看，這兩大行業未來五年將分別以 43% 和 46% 的復合年均增長率迅速攀升，這代表著 AI 在通信基礎建設和出行變革中的廣泛應用前景。

NVIDIA 的生成式 AI 技術：

重新定義計算與智能的邊界

對大多數企業而言，大規模的算力資源投入不會成為其發展生成式 AI 的核心，端到端的全棧解決方案才是其落地生成式 AI 的關鍵。NVIDIA 作為全球領先的加速計算公司，無論是在底層硬件資源，還是軟件平臺、加速框架、開發工具、行業應用方案等方面，均有著豐富的技術棧和經驗，是行業擁抱生成式 AI 戰略的理想合作伙伴。

前景與戰略：

生成式 AI 將會持續落地，

引領產業全面邁向數字化時代

生成式 AI 的競爭焦點正逐漸從單模態領域擴展到多模態戰場。IDC 數據顯示，至 2023 年底，中國的數據量將攀升至 30.962 EB，并有望在 2028 年達到 97,057 EB，期間年復合增長率預計為 25.7%。隨著數據量的激增，海量多模態數據的標注和訓練也將帶動數據采集、存儲、標注、治理產品的新一輪升級。IDC 認為，未來多模態 AI 擁有良好的發展前景，同時其還將促進自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV）等技術領域的瓶頸突破，形成協同效應。

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