58页|2024生成式AI白皮书
从基础模型到落地的生成式Al应用，需要经过模型训练、模型定制、模型部署、模型推理等环节。各个环节上的行业参与者均面临着不同程度的基础设施、数据集成、应用场景选择、安全与隐私以及负责任Al方面的挑战：
大模型提供商在训练基础模型的过程中，数据准备工作复杂而耗时，训练基础设施的管理与优化有较高的门槛，且算力成本高昂。对于生成式Al应用开发者而言，需要为应用场景选择最为适配的模型，也需要集成来自不同存储库、不同格式的数据，还需要保障用户数据隐私、模型安全以及生成内容的安全。对于生成式Al应用使用方而言，识别应用场景、利用自有数据与大模型进行交互的过程中如何保证数据安全，如何确保模型生成内容所问即所答，都是其挑战所在。
整体来看，能够帮助生成式Al新生态里的产业参与者加速生成式Al应用落地的解决方案，必须具备五大要素：
高性价比的基础设施、丰富而灵活的模型选择、使用私有数据实现差异化定制、开箱即用的生成式Al驱动的应用和负责任的Al。关于部署方式，现阶段用户更倾向于从云端开始部署：一方面大模型尚处于早期，模型能力不断突破，云服务能够助力用户快速使用到最新的模型能力；另一方面，使用云服务也可以助力用户降低基础设施搭建与运维的时间成本，因此云服务商成为各类玩家构建和部署生成式Al应用的首选合作伙伴。
来源：IDC&亚马逊云科技
关于我们
我们是一家专注于分享国内外各类行业研究报告/专题热点行业报告/白皮书/蓝皮书/年度报告等各类优质研究报告分享平台。所有报告来源于国内外数百家机构，包含传统行业、金融娱乐、互联网+、新兴行业、医疗大健康等专题研究.....目前已累积收集近80000+份行业报告，涉及众多大板块，多个细分领域。
内容涵盖但不限于（市面上有的基本都有）：
1、互联网运营、新媒体、短视频、抖音快手小红书等等；
2、房地产、金融、券商、保险、私募等；
3、新技术（5G）、金融科技、区块链、人工智能类；
4、电子商务、市场营销、运营管理、麦肯锡、德勤等；
5、快消品、餐饮、教育、医疗、化妆品、旅游酒店、出行类等；
免责声明：
本平台只做内容的收集及分享，报告版权归原撰写发布机构所有，由圣香智库社群通过公开合法渠道获得，如涉及侵权，请联系我们删除；如对报告内容存疑，请与撰写、发布机构联系。