


Le cloud computing aide les start-up à s'emparer rapidement du nouveau point chaud de l'IA générative
Titre original : Des modèles de base, des applications aux chaînes d'outils, le cloud computing aide les start-up à s'emparer rapidement du nouveau débouché de l'IA générative
Selon l'actualité du 12 octobre, le rapport « Potentiel économique de l'intelligence artificielle générative » récemment publié par McKinsey a souligné que « l'IA générative peut être utilisée dans 63 scénarios dans 16 départements commerciaux pour résoudre des défis commerciaux spécifiques et apporter des avantages aux entreprises ». Une valeur de 2,6 à 4,4 billions de dollars américains. »
Selon Gu Fan, directeur général du département de développement commercial stratégique d'Amazon Cloud Technology Greater China, chaque application To C ou To B du futur pourra être reconstruite grâce à l'intelligence artificielle générative. D'une part, les scénarios d'application dans tous les domaines seront probablement mis à jour et améliorés par de grands modèles. D'autre part, l'intelligence artificielle générative apportera également de nombreux nouveaux scénarios d'application. Ceux-ci apportent d’énormes opportunités de développement aux start-up
Gu Fan a souligné que les opportunités pour les start-ups dans le cadre du boom de l'IA générative se reflètent principalement dans trois aspects : les modèles de base, les applications d'IA générative et la demande de chaînes d'outils des industries en amont et en aval.
Contenu réécrit : Tout d'abord, le modèle de base est une plateforme importante au bas de l'IA générative, et de nombreuses start-ups ont rejoint la vague de l'entrepreneuriat du modèle de base. Adam Selipsky, PDG d'Amazon Cloud Technology, a souligné à plusieurs reprises qu'« aucun modèle d'IA générative de base n'est adapté à tous les scénarios commerciaux. De même, Gu Fan a également déclaré : « Les entreprises ont besoin à la fois de grands modèles dotés d'une plus grande polyvalence et de modèles dotés de capacités plus approfondies. » dans des domaines spécialisés, il n'y aura pas toujours une bataille entre des centaines de modèles, mais il n'y aura pas un seul grand modèle qui dominera le marché. Il y aura éventuellement quelques gagnants dans le domaine des modèles de base, offrant ainsi une diversité aux entreprises qui construisent des produits génératifs. Applications d’IA. Choix sexuel. »
Deuxièmement, l'application est reine. Qu'il s'agisse de To C ou de To B, l'application des capacités d'IA générative intégrées est cruciale. Les startups devraient pouvoir développer leurs propres applications uniques. Gu Fan a souligné : « Ce qui va vraiment changer les « règles du jeu » à l'avenir, c'est d'ajuster et de personnaliser le modèle de base pour l'adapter à des scénarios et des domaines spécifiques des entreprises et des industries. Les données privées des entreprises jouent un rôle très important. dans le rôle des applications d’IA générative. Les start-ups doivent non seulement exploiter pleinement ces données privées pour aider diverses industries à créer des modèles personnalisés et à résoudre des problèmes d'application dans des secteurs spécifiques, mais également avoir la capacité de protéger correctement la sécurité de ces données privées
Enfin, la demande explosive de chaînes d’outils d’IA générative est aussi une opportunité pour les start-up. Au fur et à mesure que le modèle de base évolue, les données publiques et les données privées sont utilisées alternativement, nécessitant diverses chaînes d'outils pour les connecter. Par exemple, du nettoyage, du stockage, du traitement des données à la formation de modèles personnalisés, en passant par la distillation de modèles, l'ajustement des performances, etc., l'émergence de ces nouveaux outils et de ces nouvelles pratiques a apporté de nouvelles opportunités aux startups d'IA générative.
Gu Fan a souligné : « Dans le domaine de l'IA générative, les grandes entreprises disposent de scénarios et de données commerciales, et les start-ups disposent de modèles et d'outils. La technologie Amazon Cloud peut bien relier les grandes entreprises et les start-ups et aider les deux parties à accomplir des tâches spécifiques. Mise à niveau des scénarios d'application. « Par exemple, en rejoignant l'Amazon Cloud Technology Partner Network (APN) ou en répertoriant leurs modèles ou applications sur Amazon Cloud Technology Marketplace, ils peuvent accéder aux grandes entreprises de divers secteurs pour utiliser et déployer leurs solutions. opportunités de promouvoir la mise en œuvre de l’IA générative dans des scénarios d’applications d’entreprise. Actuellement, un certain nombre de start-ups exceptionnelles mettent leurs modèles ou applications sur l'Amazon Cloud Technology Marketplace, comme la start-up à grande échelle Baichuan Intelligence, Enterprise Computing Aesthetics qui se concentre sur l'intersection de l'intelligence artificielle et de la créativité en matière de conception, etc.
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Selon des informations publiées sur ce site le 31 juillet, le géant de la technologie Amazon a poursuivi mardi la société de télécommunications finlandaise Nokia devant le tribunal fédéral du Delaware, l'accusant d'avoir violé plus d'une douzaine de brevets d'Amazon liés à la technologie de cloud computing. 1. Amazon a déclaré dans le procès que Nokia avait abusé des technologies liées à Amazon Cloud Computing Service (AWS), notamment l'infrastructure de cloud computing, les technologies de sécurité et de performance, pour améliorer ses propres produits de services cloud. Amazon a lancé AWS en 2006 et sa technologie révolutionnaire de cloud computing a été développée depuis le début des années 2000, indique la plainte. "Amazon est un pionnier du cloud computing et Nokia utilise désormais les innovations brevetées d'Amazon en matière de cloud computing sans autorisation", indique la plainte. Amazon demande au tribunal une injonction de blocage

La mise en œuvre de grands modèles s'accélère et la « praticité industrielle » est devenue un consensus de développement. Le 17 mai 2024, le Tencent Cloud Generative AI Industry Application Summit s'est tenu à Pékin, annonçant une série de progrès dans le développement de grands modèles et de produits d'application. Les capacités des grands modèles Hunyuan de Tencent continuent d'être mises à niveau. Plusieurs versions des modèles hunyuan-pro, hunyuan-standard et hunyuan-lite sont ouvertes au monde extérieur via Tencent Cloud pour répondre aux besoins de modèles des entreprises clientes et des développeurs dans différents scénarios et les mettre en œuvre. la solution modèle optimale et rentable. Tencent Cloud propose trois outils majeurs : un moteur de connaissances pour les grands modèles, un moteur de création d'images et un moteur de création vidéo, créant une chaîne d'outils native pour l'ère des grands modèles, simplifiant l'accès aux données, le réglage fin des modèles et les processus de développement d'applications via les services PaaS. pour aider les entreprises

Pour parvenir à un déploiement efficace des applications cloud C++, les meilleures pratiques incluent : le déploiement conteneurisé, à l'aide de conteneurs tels que Docker. Utilisez CI/CD pour automatiser le processus de publication. Utilisez le contrôle de version pour gérer les modifications du code. Mettez en œuvre la journalisation et la surveillance pour suivre l’état des applications. Utilisez la mise à l’échelle automatique pour optimiser l’utilisation des ressources. Gérez l’infrastructure des applications avec les services de gestion cloud. Utilisez la mise à l’échelle horizontale et la mise à l’échelle verticale pour ajuster la capacité des applications en fonction de la demande.

Les alternatives de cloud computing Golang incluent : Node.js (léger, piloté par événements), Python (facilité d'utilisation, capacités de science des données), Java (stable, hautes performances) et Rust (sécurité, concurrence). Le choix de l'alternative la plus appropriée dépend des exigences de l'application, de l'écosystème, des compétences de l'équipe et de l'évolutivité.

La croissance des trois géants du cloud computing ne montre aucun signe de ralentissement jusqu’en 2024, Amazon, Microsoft et Google générant tous plus de revenus dans le cloud computing que jamais auparavant. Les trois fournisseurs de cloud ont récemment publié des résultats, poursuivant leur stratégie pluriannuelle de croissance constante des revenus. Le 25 avril, Google et Microsoft ont annoncé leurs résultats. Au premier trimestre de l’exercice 2024 d’Alphabet, le chiffre d’affaires de Google Cloud s’élevait à 9,57 milliards de dollars, soit une augmentation de 28 % sur un an. Les revenus cloud de Microsoft s'élevaient à 35,1 milliards de dollars, soit une augmentation de 23 % sur un an. Le 30 avril, Amazon Web Services (AWS) a déclaré un chiffre d'affaires de 25 milliards de dollars, soit une augmentation de 17 % sur un an, se classant parmi les trois géants. Les fournisseurs de cloud computing ont de quoi se réjouir, avec les taux de croissance des trois leaders du marché au cours du passé

Selon l'actualité du 31 mai, selon le dernier rapport de l'organisme d'études de marché Counterpoint Research, au premier trimestre 2024, les smartphones dotés de fonctions GenAI (intelligence artificielle générative) ont contribué à hauteur de 6 % aux ventes mondiales de smartphones, ce qui est plus élevé que le trimestre précédent. . Une hausse significative de 1,3%. ▲Source de l'image Le site Counterpoint a appris qu'au premier trimestre 2024, les smartphones haut de gamme (prix de gros > 600 $ US) représentaient plus de 70 % des ventes de smartphones compatibles GenAI. Pendant ce temps, le nombre de modèles de smartphones compatibles GenAI est passé de 16 à plus de 30 au cours du seul premier trimestre. Top 10 des smartphones GenAI les plus vendus au premier trimestre 2024

Les avantages de l'intégration de PHPRESTAPI à la plateforme de cloud computing : évolutivité, fiabilité et élasticité. Étapes : 1. Créez un projet et un compte de service GCP. 2. Installez la bibliothèque GoogleAPIPHP. 3. Initialisez la bibliothèque cliente GCP. 4. Développer les points de terminaison de l'API REST. Bonnes pratiques : utiliser la mise en cache, gérer les erreurs, limiter les taux de requêtes, utiliser HTTPS. Cas pratique : Téléchargez des fichiers sur Google Cloud Storage à l'aide de la bibliothèque client Cloud Storage.

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