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万兴科技：公司与国内外多家云服务提供商保持稳定合作

AI功能，实现月活翻倍增长；智能化营销视频生成工具万兴播爆，于三季度上线云端和直播版本，数字人和素材模板数量持续增长。感谢您的关注与支持！投资者：观察到公司的Filmora/喵影好像更新了新版本，想问问公司在AI功能上有没有什么亮点？万兴科技董秘：尊敬的投资者您好！公司近期发布Filmora13和万兴喵影2024版本，上线AI文字快剪/智能人声分离/AI智能遮罩等AI智能编辑功能，海外版本落地AI文本成片/AI音乐生成器等AI生成功能，内置创作助手Copilot，帮助用户通过与AI助手对话的方式快速获取创作灵感、一键完成调整视频参数、添加转场特效等，进一步简化视频创作工作流、实现高效创作。感谢您的关注也欢迎试用体验！以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-11-06

新火种 | 百模大战

量”、图片生成模型“秒画”、AI数字人视频生成平台“如影”、3D内容生成平台“琼宇”和“格物”等，据说啊，“日日新”这个名字还是取自《礼记·大学》中的“苟日新。日日新，又日新”。阿里CEO张勇则在商汤发布会的第二天举行了“阿里云峰会”，表示未来阿里巴巴所有的产品都会接入“通义千问”大模型，包括天猫、钉钉、淘宝和优酷等，还喊出了那句在之后被频繁引用的话：面向AI时代，所有产品都值得用大模型重做一次...... 而在创业领域，互联网创业者也坐不住了，前美团二号人物王慧文率先打响大模型创业潮的第一枪，搜狗创始人王小川、李开复以及周伯文等大佬紧随其后。 5月底，中国科技部发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，中国10亿参数规模以上的大模型已经发布了79个。而据不完全统计，到了7月底，已经有116个大模型加入了竞争，互联网企业、创业公司以及高校都有，一场在中国国内发生的“百模大战”就此拉开帷幕。第二集：百模大战怎么样了？还记得移动互联网时代的那场“千团大战”吗？那个时候整个互联网圈都在喊“所有行业都值得用互联网重做一遍”，现在“百模大战”开始了，又有人喊“所有行业都值得用大模型重做一遍”。只要有一个革命性的技术出来，中国就在应用层会快速追上，而这次，是ChatGPT爆火所带来的的AI大模型。作为ChatGPT的追逐者，C端应用是企业首选的方向。百度“文心一言”、阿里的“通义千问”、商汤“商量”以及复旦大学研发的大模型moss都是对话式语言类的大模型产品。而除了聊天机器人，办公场景不仅在国际，在国内也是大模型在C端落地的第一站。阿里巴巴的钉钉展示了斜杠“/”功能，能够整理群聊要点、生成海报、成为会议助理等等。在它发布的同一天，WPS也发布了“WPS AI”，在生成内容、阅读理解以及问答等方面的表现也不差。同样作为办公软件的飞书也没落下，推出了“My AI”，可以自动汇总会议纪要、创建报告、优化和续写文字内容等等。在图像方面，除了百花齐放的各种AI绘画网站，不少主流APP也都加入了AI生图的功能，抖音的“AI绘画”，美图的“WHEE”，还有小红书的“此刻”。然而最先闯出一片天，成为爆款产品的却是一个名叫“妙鸭相机”的小程序，它只需要用户上传20张照片，支付9.9元后，就可以生成媲美影楼的写真图。不过当ChatGPT网站访问量下降后，一个问题开始出现在这些企业面前：是继续走ChatGPT的路，捞一波快钱？还是要换个赛道？很快，一个共识就达成了，那就是ChatGPT这样的通用大模型可以满足C端用户娱乐和创作，解决实际问题的能力并不强，最终留下来的只会有两三家。而且，C端产品用户规模大，场景复杂，问题又多，付费意愿也不强，比起B端一个解决问题的场景，模型设计难度高，消耗的算力也多，很不划算。所以下一阶段的机会，会是面向B端的行业大模型。 4月，阿里巴巴CEO张勇就透露，已经有超过20万企业用户申请接入通义千问的测试，其中新兴和传统行业都有；6月，腾讯云宣布做行业大模型解决方案；7月，华为发布了盘古大模型3.0，“不作诗，只做事”，聚焦矿产、铁路、气象等行业，其中的矿山大模型还完成了商用，正在开发和实施首批应用场景。除了他们，还有京东、智谱等更多的企业也在陆续加入新战局...... 第三集：百模大战往何处去？任何一个新概念刚出来，一定会有人去蹭概念，这跟我们去蹭热点一样。只不过是换成上市公司和AI。 “百模大战”模型这么多，打得这么激烈，甚至1天内就出现了6个大模型，那要怎么防止它们变成“群模乱舞”？引导和监管是必须的。在7月上海举办的世界人工智能会上，为了推动大模型技术和标准化的实践结合，促进AI产业健康发展，成立了我国首个大模型标准化专题组，华为、阿里、百度和科大讯飞等企业成为了联合组长单位。而在一周后，《生成式人工智能服务管理暂行办法》也发布了，目的是保护数据安全和引导产业健康发展。在芯片行业上，我国已经吃了“卡脖子”的亏，因此，在大模型上强调自主可控无可厚非。而算力、算法和数据是一款大模型研发的三大核心要素，缺一不可。把AIGC拆分成三层，第一层就是算力，目前芯片厂商英伟达是最大赢家，但与此同时，华为以及国内的一些厂商也在做芯片，华为昇腾AI就是其中之一。第二层是基础设施，不仅仅是芯片，还有存储数据、传输网络、操作系统等，这些是给AI算法工程师使用的软硬件基础设施，到了第三层，就是应用层，最重要的就是数据，面对不同的应用场景，会有不同的数据，这也是大部分大模型之间最大的区别。而在这场“百模大战”中，这三层都能做好的企业寥寥无几，未来很可能是大企业做多层布局，中小企业则是单层突破。要我说，未来“百模大战”不会是每个企业都自成体系，做好这三层，让这场大战变成零和博弈，而会是你中有我，我中有你的强强联合。像是华为，在自身有大模型的前提下，它的昇腾AI还为中国约一半的大模型提供了算力。像是科大讯飞的讯飞星火认知大模型就使用了华为昇腾AI的算力。你可能会问，华为为什么要合作而不是直接对干？一方面，做大模型和提供算力是属于不同层面的路子，合作来搞，可以让专业的人做专业的事，效益更大化；另一方面，合作能够让更多的企业投身大模型市场，共建行业，可以有利于大模型这个新兴市场的开拓。就好比说，你做出来了一个葡萄披萨，结果大街上只有你这一家店，别人都不知道你卖的新东西有没有问题，就不太敢去尝试，你没有被选择的机会；但是如果街上开了挺多家跟你一样的店，大家就会觉得葡萄披萨是有市场的，至少吃了不会有事，也就愿意去尝试，你也就有了被选择的机会。现在来看，“百模大战”场景多元、行业共建、产业共建等趋势越来越明显，表面看似激烈，但最终很多企业都可以在算力、算法和数据等层面和各种应用方向上找到各自的定位。是属于不同层面的路子，合作来搞，可以让专业的人做专业的事，效益更大化；另一方面，合作能够让更多的企业投身大模型市场，共建行业，可以有利于大模型这个新兴市场的开拓。来源：新火种-AI资讯媒体网站www.xhz.cn 来源：金色财经

金色财经2023-10-21

SuperWeb3线上路演即将开启向投资人展示你的项目

/ TwinSync: 轻量级AIGC视频生成模型 https://twinsync.ai/ 祝语: AI生成名人祝福视频 https://zhuyu.vip/ 来源：金色财经

金色财经2023-09-27

SuperWeb3创始人线上路演-九月

/ TwinSync: 轻量级AIGC视频生成模型 https://twinsync.ai/ 祝语: AI生成名人祝福视频 https://zhuyu.vip/

SuperWeb32023-09-26

人工智能ETF(代码：159819) ：“遥遥领先”背后的AI产业机会

幅提高办公效率。再比如在视频领域，全新视频生成大模型I2VGen-XL也已推出，用户上传一张图片后2分钟左右即可生成一段1280*720的高分辨率视频。该模型研发负责人表示，未来将进一步实现2K超清效果，可应用于短视频内容生产、电影制作等场景。 AI板块已步入性价比配置区间。在经过回调后，目前人工指数点位已回落至3月中旬AI行情启动时的点位附近，具备一定的配置性价比。同时，根据对走势复盘也可发现，每当板块拥挤度达到高位后，通常股价会迎来向下调整。值得注意的是，目前板块拥挤度已回落至2018年以来40%分位左右的分位点处，压制板块表现的此项利空因素可能已经消除，或有助于板块后续的反弹。总的来说，目前AI应用正加速落地，在此阶段，性能出色的“爆款”产品是板块上行的催化剂。同时，目前AI板块具备一定的配置价值。对于想要配置人工智能板块的投资者，人工智能ETF（代码：159819，联接基金A/C：012733/012734）是优秀的配置工具。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-09-21

生成式AI消费者使用现状分析

，其次是专业消费者写作工具，占26%，视频生成占8%。另一个值得一提的类别是模型中心（Model Hub），该类产品上榜的只有两个，但却有相当大的流量——Civitai（AI绘画模型分享平台）和Hugging Face都排在前十位。这真是让人印象深刻，因为消费者通常访问这些网站是为了下载本地运行的模型，所以web流量可能低估了实际使应用。 4、早期“赢家”已经出现，但大多数产品类仍可竞争对于建设者来说，好消息是：尽管人们对生成式AI的兴趣激增，但在很多类别下，还没有绝对成功过的产品。下图显示了各个领域中排名第一和第二的玩家之间的流量差异。虽然也有一些例外（例如，陪伴类产品），但大多数类别的差距不超过2x，这意味着排名第一的公司的访问量是排名第二的竞争对手的两倍（或更少）。鉴于榜单上的公司在过去6个月的平均月增长率为50%，这个差距并非不可逾越。我们也开始看到显著的分化。专门为特定用例或工作流程构建的产品正在与更多的通用工具一起增长，并且显示出了它们也可以成为成功公司的迹象。有一个例子就是图像生成。虽然Midjourney在更广阔的领域占据主导地位，但像Leonardo（专门针对游戏资产）这样的公司也有惊人的流量增长。下图显示了Midjourney的Discord服务器成员的增长情况，以及Leonardo的月唯一访问量。虽然规模还不相同，但在Midjourney持续上升的同时，Leonardo已经能够吸引数百万用户了。 6、完全有机的头部产品购买，消费者愿意付账！过去5年里，许多消费应用都陷入了用户获取难题。由于缺少平台转换（例如，互联网到移动端）的支持，很难激发用户对新产品的兴奋度。用户获取成本也在上升，这意味着大多数消费类公司不得不担心生命周期价值和用户获取成本等指标。 GenAI改变了游戏规则。榜单上的大多数公司都没有付费营销（至少SimilarWeb可以归入此类）。通过X、Reddit、Discord和电子邮件，以及口碑传播和推荐增长，可以“获得”大量免费流量。这些GenAI产品中排名最后四分之一的产品只有2%的付费流量。相比之下，根据a16z对150款产品的基准测试，非AI消费订阅公司排名最后四分之一公司的付费流量为70%。消费者也愿意为GenAI付费。榜单上90%的公司已经开始盈利，几乎都是通过订阅模式盈利的。名单上任意一款普通产品基本每个月能赚21美元（针对月订阅计划用户），每年能赚252美元。如果你在AI平台出现之前订阅过任何流行的消费订阅产品（例如Calm、Headspace、Duolingo），你就会知道这些产品的年订阅费通常不到70美元，月订阅费平均为10美元。生成式AI开启了一个新的价值层，提高了消费者的支付意愿。 6、GenAI移动应用平台仍层出不穷到目前为止，消费类AI产品主要重心是浏览器，而不是应用程序。就连ChatGPT也花了6个月的时间才发布了一款移动应用！但也有明显的例外。在图像生成类别中，得益于第三方API，应用程序的“启动障碍”相当低。像Lensa和WOMBO这样的产品用户量急剧上升，当然下降的速度也很快。为什么没有更多的人工智能公司进军移动领域呢？浏览器是解除最广泛消费群体的一个自然而然的起点。许多人工智能公司的团队规模较小，他们可能不希望将注意力和资源分散到Web、iOS和Android上。因此，目前榜单上只有15家公司拥有一款活跃的移动应用，而且这15家公司几乎无一例外，来自于自己的移动应用的月流量还不到10%，绝大部分流量都来自于web端。有3个明显的例外：面向专业消费者的设计公司PhotoRoom（估计移动应用流量高达88%），陪伴应用CharacterAI（移动应用流量占46%）和文本语音转换产品Speechify（移动应用流量占20%）。这些公司的移动应用用户粘性比他们的网站用户粘性更大。鉴于消费者现在平均每天花在移动设备上的时间比台式电脑多36分钟（4.1小时vs. 3.5小时），我们预计随着技术的成熟，会出现更多以移动端为重心的GenAI产品。来源：金色财经

金色财经2023-09-14

商汤2023中期业绩：大模型驱动生成式AI相关收入同比增长670.4%，占集团总收入比例超20%，亏损同比收窄

此外6月30日，业内首个AIGC全栈视频生成平台，“商汤如影SenseAvatar”数字人视频生成平台在经历了2个月的公测之后，正式上线，全面登陆IOS/Android应用市场。目前，该产品所生成的数字人在线上短视频、直播平台等场景正得到广泛应用。由此可见，商汤集团在围绕大模型体系及相关产品的技术迭代与不同应用落地方面正持续加快步伐。而公司的AI能力在多个场景落地，也积累了大量的“场景优势”与“场景经验”，这对于通用型技术的开发也是有巨大的助推作用。此前国海证券就曾表示，通用大模型未来不仅有望成为赋能各行各业的底层基础能力，还有望成为中心化的流量入口，大模型侧的中心化入口能力的加强，能够改变现有互联网流量竞争格局，价值较高，未来变现空间较大。因此，在信息科技以惊人的速度发展到今天，各行业数字化转型步伐加快，人工智能与各行业融合成为不可逆转的趋势，商汤集团深耕人工智能赛道，在商业或落地领域也会迎来更大机遇。

金融界2023-08-29

OpenAI要做游戏吗？首度收购Global Illumination 入局AIGC热潮

IGC时代吹响了号角。文生图、图生图、视频生成等赛道挤满了大厂与独角兽的声影， OpenAI虽然把AIGC最具体的实现场景做到了极致，但在垂直领域商业化落地尚欠火候。 Global Illumination团队在数字产品设计方面具有丰富的专业经验，也与业界知名公司有过合作经历，具有一定的影响力，能很好填补OpenAI在AIGC领域创造垂直产品的空缺。 OpenAI的企业愿景是创造造福全人类的AGI通用智能，但旗下其他产品则更多地是面向开发者和企业提供API接口，打造To B平台。在并入Global Illumination后，OpenAI将增强其产品的创造力和多样性，协同开发新一代更强大的DALL-E或是挑战视频生成领域，都将有助于拓展用户群与增强竞争力。 04.OpenAI入局游戏行业？总而言之，OpenAI收购Global Illumination是该科技巨头重要的战略举措之一。除了增强OpenAI当前的能力外，该战略协议还为开发AI驱动的解决方案奠定了道路，这些解决方案有望改变包括商业、设计和娱乐在内的各个板块。目前，AIGC领域呈现出内容类型不断丰富、内容质量不断提升、技术的通用性和工业化水平越来越强等趋势，这使得AIGC在消费互联网行业日趋主流化，涌现出了一大波智能助手、AI绘画、聊天机器人、数字人等爆款级应用。假使OpenAI入局游戏行业，AIGC的舞台将会展现出更加别样的风采，层出不穷的创新想法或许会彻底改变用户与人工智能的互动方式，为我们带来更好的内容生产和消费体验。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2023-08-24

国海富兰克林基金：AI生态或催生15万亿市场

尤其是随着法律、数据分析、插图、语音和视频生成等传统服务市场越来越多地使用人工智能，AI将逐渐扩大在各行各业中的影响程度，高盛预计人工智能软件的潜在市场规模将达到约1,500亿美元。国海富兰克林基金分析称，下游应用对AI模型需求强劲，大模型训练已成为趋势，海外巨头云服务收入持续增长，这也将持续利好上游算力产业链。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-08-24

亚马逊云解决方案架构师汪其香：AIGC在不同领域的落地与应用场景

中发挥作用，不仅局限于图片生成，还包括视频生成、语音生成以及文本创作等各个方面。从技术角度来看： 1. 生成图片：AIGC在游戏、电商等领域能够生成各种类型的图片，包括电商产品图片等。 2. 文字生成：除了邮件、广告等场景，AIGC还可以在办公和代码编写领域生成文字内容。 3. 生成音频：AIGC可以用于音乐作曲、生成虚拟数字人等音频创作。 4. 视频生成：虽然之前不够成熟，但现在AIGC已经可以通过输入文字生成相应的视频，例如产品宣传片等。 5. AIGC在典型行业中的应用：在广告媒体领域，AIGC技术可以应用于视频制作，同时也可以用于生成文字内容。在游戏领域中，AIGC的应用也十分引人注目。以前，一个人要创造一个游戏可能需要花费几个月的时间，但有了AIGC技术，现在仅需一个小时就可以创造出多个游戏。这使得游戏开发者的角色从创作者转变为选择者。其中，图片生成的技术成熟度最高，行业中的应用程度也最广泛。不过，在音频和视频方面，目前的技术还没有像图片生成那样成熟。 AIGC技术可以分为两个主要方向： 1. 多模态转化：AIGC能够处理多种不同的输入模态，如文字、图片和代码，然后将其转化为多模态的输出。例如，你可以给AIGC一个描述，它可以生成相应的图片、文字和代码等多种形式的输出。 2. 语言交互：AIGC还可以用于语言交互，比如对话机器人。你提供一段输入，它能够与你进行交互，而不仅仅是单向地创作内容。在这个领域中，常见的应用是客服。随着AIGC技术的普及，人们很难分辨出某个回复是由人还是机器生成的。像ChatGPT这样的大型语言模型，它的回复方式与人类非常相似。在AIGC技术中，可以将其分为不同的技术层次： 1. 基础设施层：基础设施层是整个技术栈的基础。英伟达和云服务提供商为AIGC提供了必要的硬件设施，因为应用于垂直领域和各种训练和推理任务的大型模型需要底层的计算能力。 2. 模型层：模型层是构建在基础设施之上的，当前有一些大公司和科研机构推出了开源的大型模型。这些模型提供了基础能力，可以根据具体行业的需求进行进一步的训练和应用。例如，对于Web3.0中的链游领域，可以利用开源模型进行特定训练，以满足该行业的需求。现在许多公司在这一层面主要是应用模型，根据自身领域的问题引入大型模型的能力，构建SaaS工具，提高内部生产力。 3. 细分应用层：在模型层之上，还可以进一步构建细分的应用。例如，绘画领域中的模型，最初可能会比较受欢迎，但随着时间的推移，针对实际场景的应用将变得更加重要。例如，商品展示和设计等领域，除了绘画外，还可以应用AIGC来生成特定的设计元素。除了图片生成，另一个重要的应用场景是大型语言模型。这些模型在语义理解方面取得了巨大进展。与以往只能进行简单文本提取和分类不同，现在的大语言模型能够理解你的意图。无论是要在互联网上搜索信息，从数据库中查询数据，还是撰写文章，它都能够理解语义，并将其转化为相应的指令。这些大语言模型的语言表达也更加流畅，不再像以前那样与人类表达方式相悖。它们还能够进行闲聊对话。然而，大型语言模型可能会出现编造和虚构的情况，有时候会编造不实信息。另外，由于它们的知识来源于已学习的数据，可能会出现过时的信息。如果要应用这些模型，可能需要在其基础上加入其他组件来提高其准确性和可靠性。模型的规模、成本和质量之间存在一定的关系。模型越大，效果往往会更好，但同时需要更大的计算能力支持。参数量的减少可能会导致回答质量的下降。以图片生成为例，如果要将AIGC用于实际应用，比如在设计领域，就需要对模型进行一定的控制，以生成符合实际需求的内容。例如，在营销活动中，设计师或运营人员可能需要根据需要生成大量图片。AIGC可以在几分钟内生成大量图片，然后运营人员可以从中挑选。在服装行业中，AIGC还可以帮助设计人员找到创意并生成图片和设计风格。此外，AIGC还可以用于活动海报的生成，帮助拓展创意思路。例如，有一个广告客户卖眼镜和假发，以前需要找模特并在各个国家拍摄照片，成本很高。但现在借助AIGC和开源模型，可以生成各种肤色和国籍的模特照片，降低了全球投放的营销成本。在游戏策划和素材创意方面，AIGC也能发挥作用。游戏设计的原画师可以通过AIGC提高工作效率，生成原画和策划灵感。同样，填色领域也非常适合AIGC，特别是在二次元动漫场景中。在文字生成方面的应用，主要集中在对话、客服、陪伴机器人、游戏中的NPC、数字人以及智能问答等领域。以前在搜索引擎中，你需要明确指定你要搜索的内容。但现在的大语言模型可以理解你的语义，你可以以自然对话的方式向搜索引擎提问。智能问答方面，你可以直接问出类似“搜线下性价比最高的产品是什么”这样的问题，它会理解你的意思并呈现出相应的结果。此外，大语言模型还可以辅助编写代码，帮助生成SQL语言和模块，以及撰写剧本和营销邮件等。为了应对开源大语言模型可能出现的幻觉和胡编情况，可以采取一些限定条件下的回答策略，以确保机器人的回答不偏离主题。例如，在提问之前，可以通过企业文档和数据库来限定机器人的回答范围，让它只在特定领域内进行回答，从而实现可控的文本生成。除了开源模型的应用，亚马逊云还提供了一系列机器学习能力。亚马逊云的机器学习服务分为三个层次。最底层是基础设施，提供强大的算力支持。中间层是机器学习训练平台，您可以在这个平台上进行模型训练、模型部署，并且可以找到并使用各种开源模型。最上层是托管的AI服务，如AIGC和模型推理等。举一个例子，如果我们使用AIGC生成图片，可以结合图像识别服务，对生成的图片进行简单的筛选。例如，确保生成的图片不含有黄色或暴力内容。或者可以指定生成某种产品在特定场景下的展示图，然后通过图像识别服务检查生成的结果，确保是否符合要求。这类似于前处理或后处理的操作，可以借助不同的AI服务来实现。目前，除了AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）之外，另一个热门的工具是“Building”服务，它是围绕大语言模型的脚手架工具。由于开源大语言模型的种类繁多，而在不同的场景下可能会使用不同的模型或者有一些特定的思维链。Building工具可以帮助我们管理多个大语言模型，包括AWS自家的泰坦大语言模型，从而简化在大模型上的开发工作。 AWS还提供了基础设施算力支持，通过自研芯片可以降低未来推理成本。当我们完成模型开发后，通常需要进行推理以适用于实际场景。AWS自研的芯片可以提供低成本的算力资源，以满足各种应用的需要。另一个面向个人开发者免费的服务是“第三个服务”，该服务支持多种语言。刚刚提到的“Bedrock”服务是一个API，它支持许多常见的基础模型。举个例子，你可以使用AWS自家的大语言模型泰坦进行文字生成。同时，你还可以利用其他公司的大语言模型。有一些模型是预先训练好的，可以直接使用。然后，通过这种服务，你可以将这些开源大语言模型导入到你自己的AWS账号中，进行微调以满足特定场景需求。你可以将这些模型集成到自己的应用框架中。 “Bedrock”提供了许多模型，它们不断更新。你可以使用这些模型来生成内容，辅助编写代码等。最后，让我们来了解一下关于基础设施的服务。目前，我们提供了A100和A800等型号的计算卡，这些资源可以在海外使用。除了在训练阶段需要的高性能算力外，我们还提供了用于推理的计算卡，以降低推理的成本。除了英伟达的计算卡外，我们还自行研发了芯片，例如SD和其他常见的大语言模型，这些模型可以在我们的芯片上进行部署。由于成本较低，相同的算力情况下，使用我们的自研芯片会更加经济高效。这些大语言模型已经兼容了我们的芯片。在机器学习领域，AWS提供了全流程的赋能。我们拥有解决方案架构师团队，可以协助您进行架构梳理。此外，我们还有产品技术专家团队，以及人工智能实验室和数据算法科学家。如果您有创新的AIGC场景，我们会投入算法科学家与您合作，共同推进项目。此外，我们还提供培训体系，以确保您可以充分了解和利用我们的服务。 AWS的解决方案具有高度的灵活性，可以确保私域数据的安全性，并提供高性价比的基础设施选项。我们还提供了直接调用API来使用大模型的功能，同时我们也拥有全面成熟的AIGC解决方案，适用于各个行业、媒体等领域。以上就是我今天的演讲内容，大家对于AIGC在海外的云计算，或者关于AIGC的任何问题，都可以一起来讨论，谢谢大家！来源：金色财经

金色财经2023-08-10

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