1、AI超级计算平台
AI超级计算平台整合了CPU、GPU、AI ASIC、神经系统计算和替代性计算范式，使企业能够统筹复杂工作负载，同时释放更大的性能、效率与创新潜力。这些系统融合了强大的处理器、海量存储、专用硬件及编排软件，可处理机器学习、仿真模拟和分析等领域的数据密集型工作负载。
Gartner预测，到2028年，将混合计算范式架构应用于关键业务流程的领先企业将达到40%以上，较当前8%的水平大幅增长。
高挺表示：“该技术已在推动各行各业的创新。例如医疗和生物技术企业已将新药建模时间从之前的数年缩短至仅需数周；金融服务机构通过模拟全球市场降低了投资组合风险；在公共事业领域，服务商通过建立极端天气模型提升电网性能。”
2、多智能体系统
多智能体系统（MAS）是由多个AI智能体组成的集合，它们通过交互实现复杂的个体或共同目标。这些智能体既可在单一环境中交付，也可在分布式环境中独立开发部署。
高挺表示：“通过使用多智能体系统，企业可实现复杂业务流程的自动化、提升团队技能并开创人类与AI智能体的新协作方式。采用模块化设计的专业智能体通过在各工作流中重复使用成熟解决方案提升效率、加快交付速度和降低风险。这种方案还便于扩展运营规模和快速适应需求变化。”
3、特定领域语言模型（DSLM）
首席信息官（CIO）和首席执行官（CEO）正要求AI创造更多商业价值，但通用大语言模型（LLM）往往难以胜任专业任务。特定领域语言模型（DSLM）凭借更高的准确性、更低的成本和更好的合规性填补了这一空白。DSLM是在针对特定行业、功能或流程的专用数据上训练或微调的语言模型。不同于通用模型，DSLM能更加精准、可靠且合规地满足特定业务需求。
Gartner预测，到2028年，企业使用的生成式AI（GenAI）模型中将有超过半数属于特定领域模型。
高挺表示：“上下文正成为决定代理部署成功与否的关键因素之一。基于DSLM的AI代理可解读特定行业的上下文，即使在陌生场景中也能做出合理决策，因而具有出色的准确性、可解释性和决策合理性。”
4、AI安全平台
5、AI原生开发平台
6、机密计算
7、物理AI
8、前置式主动网络安全
9、数字溯源
10、地缘回迁
#科技 #投资 #行业研究 #行业分析 #战略 #人工智能 #ai #股票 #未来科技趋势
AI超级计算平台整合了CPU、GPU、AI ASIC、神经系统计算和替代性计算范式，使企业能够统筹复杂工作负载，同时释放更大的性能、效率与创新潜力。这些系统融合了强大的处理器、海量存储、专用硬件及编排软件，可处理机器学习、仿真模拟和分析等领域的数据密集型工作负载。
Gartner预测，到2028年，将混合计算范式架构应用于关键业务流程的领先企业将达到40%以上，较当前8%的水平大幅增长。
高挺表示：“该技术已在推动各行各业的创新。例如医疗和生物技术企业已将新药建模时间从之前的数年缩短至仅需数周；金融服务机构通过模拟全球市场降低了投资组合风险；在公共事业领域，服务商通过建立极端天气模型提升电网性能。”
2、多智能体系统
多智能体系统（MAS）是由多个AI智能体组成的集合，它们通过交互实现复杂的个体或共同目标。这些智能体既可在单一环境中交付，也可在分布式环境中独立开发部署。
高挺表示：“通过使用多智能体系统，企业可实现复杂业务流程的自动化、提升团队技能并开创人类与AI智能体的新协作方式。采用模块化设计的专业智能体通过在各工作流中重复使用成熟解决方案提升效率、加快交付速度和降低风险。这种方案还便于扩展运营规模和快速适应需求变化。”
3、特定领域语言模型（DSLM）
首席信息官（CIO）和首席执行官（CEO）正要求AI创造更多商业价值，但通用大语言模型（LLM）往往难以胜任专业任务。特定领域语言模型（DSLM）凭借更高的准确性、更低的成本和更好的合规性填补了这一空白。DSLM是在针对特定行业、功能或流程的专用数据上训练或微调的语言模型。不同于通用模型，DSLM能更加精准、可靠且合规地满足特定业务需求。
Gartner预测，到2028年，企业使用的生成式AI（GenAI）模型中将有超过半数属于特定领域模型。
高挺表示：“上下文正成为决定代理部署成功与否的关键因素之一。基于DSLM的AI代理可解读特定行业的上下文，即使在陌生场景中也能做出合理决策，因而具有出色的准确性、可解释性和决策合理性。”
4、AI安全平台
5、AI原生开发平台
6、机密计算
7、物理AI
8、前置式主动网络安全
9、数字溯源
10、地缘回迁
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