【ai产品】导论1

1.ai不是结果，而是工具
在实际操作过程中，应根据业务实际，选择合理的工具，并不一定要使用ai，如果业务逻辑足够简单，传统数字化手段也能解决，那就使用传统数字化工具。

2.当前ai市场竞争格局
上游：算力、数据、算法
算力：底层是以英伟达为代表的gpu生产商，当前的代表性显卡：A100、H100、GB300，每每提到gpu就不得不感叹部分大学教授的眼光之毒辣，远在我本科的时候，当时和一个应用统计的教授做项目，当时他就有意让他的学生学习gpu编程，当时没当回事，现在回国头来看，也是感慨万千。除了gpu的生产商，还有国家、大厂简历的各类算力集群、智算中心，在这个时代，计算力又何尝不是一种武器呢。
数据：主要就是提供各类数据存储的公司，其实按理说我觉得应该还有提供数据集的部分内容，今天刚听了白鲸实验室采访一个大模型方向的博士后的文章，他提到以后可能当前的数据，高质量数据已经不够大模型训练了，如果使用大模型自己生产的数据来训练，会出现模型坍缩（好像是这个名字）。也难怪当前对高质量标注也是比较火热，最近有关注到字节的Xpert计划，这似乎也能说明一些什么。
算法：这方面对我来说一直都是浅尝辄止，也许因为本科的一些事情，对这方面的知识存在浅尝辄止，希望通过这次的学习能稍微了解一些。老师说了几个名字CNN、RNN、Transform、MOE、DIT。

后续还讲了中游的内容，包括一些技术、平台，以及下游的一些应用，今天有些晚了，留着明天来写吧。