在快速发展的数字化时代背景下，Al大模型正在成为众多企业转型升级的关键，同时，政策牵引、技术突破和转型需求等因素也驱动B端企业逐步推进了对于Al大模型的深度应用。
AIGC时代的第一波浪潮是大模型的预训练和训练集群规模的不断扩大，紧随其后，第二波浪潮接踵而至，当前和未来将更加聚焦Al大模型的应用落地。算力、网络等基础设施构筑起高效的计算和存储能力，并基于自然语言处理、算法与模型优化等底层技术保障大模型稳定运行，在此基础上，通用大模型能力逐步完善，并基于专业领域数据涌现出垂直行业和细分场景大模型。
Al大模型在B端企业的应用落地离不开数据、算力和算法的协同支撑。其中，数据作为大模型应用的基石，主要提供丰富且高质量的训练和推理素材；算力作为基础的硬件保障，保障大模型的高效训练、优化及实时推理任务；算法作为大模型应用的核心引擎，可以定义并优化大模型的计算逻辑。
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