大模型如今已展现出卓越的能力，随着其不断演进和完善，必将引领AI的未来道路，开创智能时代的新纪元。
全球AI市场预计将于2030年达到1万亿美元，并且全球超过15%的GDP将由AI驱动；AI在各垂直领域的应用渗透率也将继续提升。
大模型在多领域表现卓越，在自然语言理解、学习能力、视觉听觉识别等领域可以媲美甚至超越人类。提高大模型的创造能力、减少对数据的依赖性、加强隐私保护等将会是大模型迭代的重点。
视觉/听觉识别：基本达到甚至一定程度上超越人类，准确率较高；
学习能力：具备自动学习能力，在特定任务和数据集上可以超越人类；
自然语言理解：熟练掌握多种人类语言，基本达到甚至一定程度上超越人类，存在一定语言不够自然（机械化）的问题；
创造性思维：能够生成创造性内容，但通常是在已知样本的基础上进行创作或是需要人类指导/二次修改。
AIGC是继PGC和UGC之后，经由AI自动生成内容的新型内容生产方式。作为一种先进的生产力变革，AIGC的兴起让世界进入了智能创作时代。
需求拉动算力芯片及AI服务器的技术迭代，预计未来将持续放量；同时，各国纷纷提速数据中心建设，我国“东数西算” 工程投资规划逐步清晰。
预计2030年人类将迎来YB数据时代，全球算力规模达到56ZFlops（10^21次）。预计智能算力2021至2030年年均复合增长率将超65%，以支撑庞大的新增非结构化数据（文本、图片、语音、视频等）。
尽管GPGPU最初是为了完成图像相关的任务而发明的，但它的架构并非是定制的，这使它们能够广泛应用于各种不同的计算任务，在计算场景不断发展和多样化的当今世界，这是一个至关重要的优势。因此，GPGPU已成为通用计算芯片的主流选择，并将在未来继续保持这一优势。
推理的算力需求通常会随着用户使用AI模型次数的增加而增加。受益于AI模型用户的不断增长，推理所需的计算能力未来将持续增长。
同时，AI模型的参数越多，完成一次训练所需的计算能力就越高。随着大模型的不断发展，对能够处理此类大规模计算的GPGPU的需求将越来越大。未来，大模型的在各行业应用更加多样化，长期促进训练所需的计算能力的增长，推动GPGPU市场的发展。
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