業界ベンチマーク丨大型モデルから業界モデルまで、メディア業界における AI の価値が現れる
すべての記者: 劉明濤 すべての編集者: 彭水平
5月末現在、政策担当者から企業に至るまであらゆる企業がAI産業チェーンへの投資を増やす取り組みを行っています。北京から深セン、百度からNVIDIA、そして浙江省に至るまで、地元の国有資産監督管理委員会関連企業がすべてAIに投資している。百度は、大規模モデルエコシステムの繁栄を促進し、中国の AI アプリケーションの開発見通しを楽観視するために、10 億元の百度文新投資基金を設立し、6 月 1 日、スプレッド ブレインは国内の生成 AI 分野における技術的ブレークスルーに迅速に対応しました。国内のオープンソースの基本的な大型モデルと国内をリードする大型モデルのプラットフォーム機能に基づいて、メディア業界におけるプロフェッショナルな大型モデルの構築を迅速に推進します。
一方、AI 仮想テクノロジーの急速な反復は、映画会社やテレビ会社がアーティストやアイドルの IP 価値を拡大し、さまざまな収益化方法を実現するのに役立ちます。最近の記者会見では、一部のトップ企業が、人の外見、パフォーマンス能力、インタラクション能力を正確にシミュレートできるバーチャルヒューマン技術を使い始めています。 ChatGPT の反復的なアップグレードにより、AI 仮想テクノロジーは世界中で徐々に普及しており、「AI ステファニー サン」などのセルフメディアは、テクノロジーを使用して仮想アイドルの人間とコンピューターのインタラクションや作品の二次実現を実現しています。映画会社やテレビ会社は膨大なデータと古典的な IP を保有しており、AI 仮想化テクノロジーの助けを借りて、優れた IP の価値を再発見し、収益化の機会を増やすことができます。
海外のソフトウェア AI「Dramatron」にはプロ仕様の脚本ロジック フレームワークが含まれており、国産 AI「At a Glance Operation Bao」も、有名な脚本家による短編劇の事前脚本制作を支援しました。映画撮影中に、同社がアーティストのIPを所有している場合、仮想テクノロジーを使用してデジタル人物を作成したり、顔を変更したりすることができ、アーティストのコストを効果的に削減し、政治的リスクのあるアーティストの顔を変更することができます。最近では、AI 仮想テクノロジーは現実のシーンをシミュレートするだけでなく、短編アニメーション映画「The Dog and the Boy」の制作と最適化にも成功しました。映画撮影後、AI 画像処理により映画の画像や俳優の声などを向上させ、映画のポストプロダクションを大幅に改善することもでき、AI 仮想テクノロジーは映画制作プロセス全体の大幅なコスト削減と効率の向上をもたらします。 。
2023 年 2 月から 3 月にかけて、世界中で大規模な AI モデルが集中的に立ち上げられ、第 2 四半期以降、アプリケーション レベルでの複数の触媒作用と実装が引き続き現れています。4 月の政治局会議では、開発を重視する重要性が強調されました。一般的な人工知能の開発とイノベーションエコシステムの構築、5月の第20回中央金融経済委員会は、人工知能などの新しい技術革命の波をつかむことを強調、配当のあるAIの主要な応用分野としてメディア業界は大きな恩恵を受けるだろう。
5 月 25 日の時点で、神湾メディア指数は最高値から 18% 調整されました。現在のメディアセクターの評価額とファンド保有額は、2016 年以来依然として中心を下回っており、チップは非常に限られています。依然として成長途上にあります。費用対効果の高い投資価値。インダストリアル証券は、「メディア市場の上昇傾向の第2波が現れている。配当性と費用対効果の両方を備えたAIアプリケーションの主戦場として、メディア分野は今年大きな成長の余地があり、メディアへの投資機会が続くだろう」と指摘した。年間を通じて。
2022年末以降、メディア業界は、政策の段階的な改善やAIGCの急速な発展などの要因により、急速な回復を達成しました。 AIに関しては、OpenAIが2022年末にChatGPTをリリースし、AIGCも2023年に市場で最も注目される技術となった。AIの導入が最も早い分野として、メディア業界がベータ市場を迎えている。 。
ここでは、複数の証券会社からの最新の調査レポートを統合することにより、ファンや友人に参照のみを目的として 4 つの企業プロフィールをお届けします。
1.バイナ・チェンチェン
同社はすでにアニメーション映画の制作にAI技術を活用しており、将来的にはAIを活用したコスト削減と効率化が期待されている。過去 2 年間、映画やテレビドラマのリソースは十分にありましたが、知的財産運営能力の強化という点で、永興坊文化商業ホテルの買収により、将来的には知的財産収益化のチャネルを開拓する機会がさらに増えるでしょう。 (国泰君安)
2、万新メディア
同社は主力事業である文化・教育に注力しており、光源人工知能産業基金、万新晋志ベンチャーキャピタル、中国イスラエルデジタル教育などの産業投資ファンドへの投資に参加することで、間接的に新たな事業分野を展開している。人工知能やデジタル教育など、高品質の目標を深く探求し、最先端のテクノロジーと高品質の新規事業と当社の主力事業との深い統合を促進します。万新資本と中国イスラエル情報教育を通じて、同社はより専門的で正確かつ体系的な革新的な資本運営を実行し、事業開発と産業投資の共鳴と協調的な発展を強化し、会社の戦略的変革とアップグレードを促進する。 (上海証券)
3. セントラル プレーンズ メディア
同社は流通・出版事業を中核とした地域文化基幹事業として順調に発展し、中長期的な業績成長を支えるとともに、デジタルビジネス変革が加速し貢献が期待されている業績成長への新たな勢い。 (CITIC証券)
4. マンゴースーパーメディア
「台湾とインターネット」の二重プラットフォームの統合はさらに深まり、同社は二重プラットフォームでのトップヒットコンテンツの継続的な制作能力に依存して、長時間ビデオコンテンツの好循環を確立しています。 AI テクノロジーがコンテンツ業界に浸透し続けるにつれて、コンテンツの革新が促進され、費用対効果の高い改善が達成されることが期待されています。 (国海証券)
日刊経済ニュース
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5月30日、TencentはHunyuanモデルの包括的なアップグレードを発表し、Hunyuanモデルに基づくアプリ「Tencent Yuanbao」が正式にリリースされ、AppleおよびAndroidアプリストアからダウンロードできるようになりました。前のテスト段階のフンユアン アプレット バージョンと比較して、Tencent Yuanbao は、日常生活シナリオ向けの AI 検索、AI サマリー、AI ライティングなどのコア機能を提供し、Yuanbao のゲームプレイもより豊富で、複数の機能を提供します。 、パーソナルエージェントの作成などの新しいゲームプレイ方法が追加されます。 Tencent Cloud 副社長で Tencent Hunyuan 大型モデルの責任者である Liu Yuhong 氏は、「テンセントは、最初に大型モデルを開発しようとはしません。」と述べました。 Tencent Hunyuan の大型モデルは、ビジネス シナリオにおける豊富で大規模なポーランド テクノロジーを活用しながら、ユーザーの真のニーズを洞察します。

Volcano Engine の社長である Tan Dai 氏は、大規模モデルを実装したい企業は、モデルの有効性、推論コスト、実装の難易度という 3 つの重要な課題に直面していると述べました。複雑な問題を解決するためのサポートとして、適切な基本的な大規模モデルが必要です。また、サービスは低コストの推論を備えているため、大規模なモデルを広く使用できるようになり、企業がシナリオを実装できるようにするためには、より多くのツール、プラットフォーム、アプリケーションが必要になります。 ——Huoshan Engine 01 社長、Tan Dai 氏。大きなビーンバッグ モデルがデビューし、頻繁に使用されています。モデル効果を磨き上げることは、AI の実装における最も重要な課題です。 Tan Dai 氏は、良いモデルは大量に使用することでのみ磨かれると指摘しました。現在、Doubao モデルは毎日 1,200 億トークンのテキストを処理し、3,000 万枚の画像を生成しています。企業による大規模モデルシナリオの実装を支援するために、バイトダンスが独自に開発した豆包大規模モデルが火山を通じて打ち上げられます。

「高度な複雑性、高度な断片化、およびクロスドメイン」は、輸送業界のデジタル化およびインテリジェントなアップグレードに向かう上で常に主要な問題点でした。最近、チャイナビジョン、西安雁塔区政府、西安未来人工知能コンピューティングセンターが共同で構築したパラメータースケール1000億の「秦嶺・秦川交通モデル」は、スマート交通・交通分野を指向している。西安とその周辺地域にサービスを提供しており、この地域はスマート交通イノベーションの拠点となるでしょう。 「秦嶺・秦川交通モデル」は、オープンシナリオにおける西安の膨大な地元交通生態データ、中国科学ビジョンが自社開発したオリジナルの高度なアルゴリズム、そして西安未来人工知能コンピューティングセンターのShengteng AIの強力なコンピューティング能力を組み合わせたものです。道路網の監視を提供するため、緊急指令、メンテナンス管理、公共交通機関などのスマートな交通シナリオは、デジタルでインテリジェントな変化をもたらします。交通管理には都市ごとに異なる特徴があり、道路の交通状況も異なります。

1. TensorRT-LLM の製品位置付け TensorRT-LLM は、NVIDIA が開発した大規模言語モデル (LLM) 向けのスケーラブルな推論ソリューションです。 TensorRT 深層学習コンパイル フレームワークに基づいて計算グラフを構築、コンパイル、実行し、FastTransformer の効率的なカーネル実装を利用します。さらに、デバイス間の通信には NCCL を利用します。開発者は、カットラスに基づいてカスタマイズされた GEMM を開発するなど、技術開発や需要の違いに基づいて特定のニーズを満たすためにオペレーターをカスタマイズできます。 TensorRT-LLM は、NVIDIA の公式推論ソリューションであり、高いパフォーマンスを提供し、実用性を継続的に向上させることに尽力しています。 TensorRT-LL

1. 背景の紹介 まず、Yunwen Technology の開発の歴史を紹介します。 Yunwen Technology Company ...2023 年は大規模モデルが普及する時期であり、多くの企業は大規模モデルの後、グラフの重要性が大幅に低下し、以前に検討されたプリセット情報システムはもはや重要ではないと考えています。しかし、RAG の推進とデータ ガバナンスの普及により、より効率的なデータ ガバナンスと高品質のデータが民営化された大規模モデルの有効性を向上させるための重要な前提条件であることがわかり、ますます多くの企業が注目し始めています。知識構築関連コンテンツへ。これにより、知識の構築と処理がより高いレベルに促進され、探索できる技術や方法が数多く存在します。新しいテクノロジーの出現によってすべての古いテクノロジーが打ち破られるわけではなく、新旧のテクノロジーが統合される可能性があることがわかります。

4月4日のニュースによると、中国サイバースペース局は最近、登録された大型モデルのリストを発表し、その中にチャイナモバイルの「九天自然言語インタラクション大型モデル」が含まれており、チャイナモバイルの九天AI大型モデルが生成人工言語を正式に提供できることを示した。外部世界への諜報機関。チャイナモバイルは、これは中央企業が開発した初めての大規模モデルであり、国家の「生成人工知能サービス登録」と「国内深層合成サービスアルゴリズム登録」の二重登録を通過したと述べた。報告によると、Juiutian の自然言語インタラクション大規模モデルは、強化された業界能力、セキュリティ、信頼性の特徴を持ち、フルスタック ローカリゼーションをサポートしており、90 億、139 億、570 億、1000 億などのさまざまなパラメータ バージョンを形成しており、クラウド、エッジ、エンドでは状況が異なりますが、柔軟に導入できます。

テストの問題が簡単すぎると、上位の生徒も下位の生徒も 90 点を獲得でき、その差は広がりません。Claude3、Llama3、さらには GPT-5 などのより強力なモデルが後にリリースされるため、業界はより困難で差別化されたモデルのベンチマークが緊急に必要です。大型モデルアリーナの背後にある組織 LMSYS は、次世代ベンチマーク Arena-Hard を発表し、広く注目を集めました。 Llama3 命令の 2 つの微調整されたバージョンの強度に関する最新のリファレンスもあります。全員が同様のスコアを持っていた以前の MTBench と比較すると、アリーナとハードの識別は 22.6% から 87.4% に増加し、一目で強くも弱くもなりました。 Arena-Hard は、アリーナからのリアルタイムの人間データを使用して構築されており、人間の好みとの一致率は 89.1% です。

この男性は 1,000 を超える大型モデルを接続し、シームレスに接続して切り替えることができることに注目してください。最近、ビジュアル AI ワークフローが開始されました。直感的なドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを提供し、ドラッグ、プル、ドラッグして、無限のキャンバス上に独自のワークフローを配置できます。ことわざにあるように、戦争にはスピードがかかります。Qubit は、この AIWorkflow がオンラインになってから 48 時間以内に、ユーザーがすでに 100 ノードを超える個人ワークフローを構成したと聞きました。早速ですが、今日私が話したいのは、LLMOps 企業である Dify とその CEO の Zhang Luyu についてです。 Zhang Luyu は Dify の創設者でもあります。ビジネスに入社する前は、インターネット業界で 11 年の経験がありました。私は製品設計に携わっており、プロジェクト管理を理解しており、SaaS について独自の洞察を持っています。その後彼は
