民生証券：エッジAIは業界のトレンドなので、これらのターゲットに注目することをお勧めします。

今週の感想

1.1 NVIDIA: Omniverse をコアとした具体化されたインテリジェンス パス

NVIDIA は、エッジからクラウドへの開発を特徴とする身体化インテリジェンスの道を選択しており、その主力製品は VIMA ロボット アームと Isaac AMR モバイル ロボット プラットフォームです。 NVIDIA は ITF2023 で VIMA 大型モデルに基づくロボット アームをリリースしました。NVIDIA によると、VIMA は視覚的およびテキスト プロンプトに従ってオブジェクトを移動および配置するなど、物理世界を理解し、推論し、対話することができます。VIMA はオムニバースでも実行でき、物理をシミュレートし、物理世界と対話し、物理法則と一致する予測を行います。 Isaac AMR は、自律移動ロボットのフリートをシミュレーション、検証、展開、最適化、管理するためのプラットフォームであり、エッジツークラウド ソフトウェア サービス、コンピューティング、および大規模展開を加速するためのリファレンス センサーとロボット ハードウェアのセットが含まれています。 DeepMap のクラウド サービスへの接続環境のマッピングと意味的理解により、ロボットが大規模な施設をマッピングするのにかかる時間が数週間から数日に短縮され、上級技術チームを必要とせずにセンチメートルレベルの精度が達成されます。豊富な 3D ボクセル マップを生成することで、さまざまな種類のアダプティブ メッシュ リファインメント (AMR) の占有マップとセマンティック マップを作成できます。

身体化されたインテリジェンスとは、人間の脳の仕組みを模倣してアルゴリズムをトレーニングし、それによって自己理解、自己最適化を達成し、最終的には人間のような方法で学習および成長することを指します。 NVIDIA VIMA は、ロボットのタスク入力としてテキスト、ビジョン、音声などのマルチモーダル モードをサポートし、シミュレーション ベンチマーク テストを含む体系的な一般化テスト、600,000 を超える専門家の軌跡、およびターゲット出力セットとして複数レベルの評価プロトコルを使用します。トレーニング済みの T5 モデルは、マルチモーダル キューをエンコードし、クロスアテンション レイヤーを介してキューに基づいてロボット コントローラーを調整し、一連の予測出力としてキューとインタラクション履歴に条件付けされた運動コマンドを予測します。モデルの出力比較を通じて出力とターゲットを予測します。自己最適化により VIMA 自律学習が促進され、最も困難なゼロサンプル汎化トレーニング タスクでは、VIMA のタスク成功率は以前の最適な方法よりも最大 2.9 倍高くなりますが、使用するトレーニング データは 10 分の 1 であり、VIMA のパフォーマンスは依然として 2.7 倍です。競合する上位のメソッドよりも優れています。

実世界のデータセットでは、身体化されたインテリジェンスが中心的な競争力を持ち、NVIDIA Omniverse が業界のベンチマークとなります。身体化された知能トレーニングを実施するには、特別なデータセットが必要です。たとえば、VIMA ロボット アームの場合、次のデータが必要です:

1) マルチモーダル タスク セット: 17 のメタタスク。各メタタスクは、意味理解や視覚的セグメンテーションなどのさまざまなマルチモーダル タスクを含む、1000 の個別のタスクに分割できます。

2) 成功事例: NVIDIA は 650,000 件の成功の軌跡を準備しました

3) 報酬ベンチマーク: 確率論手法を使用してタスク AI の予測結果を合理的に評価し、AI に正しいフィードバックを与える VIMA-Bench を確立します。

NVIDIA Omnivers は、世界をリードするデジタル ツイン プラットフォームであり、Nucleus、Connect、Kit、シミュレーション、RTX レンダラーの 5 つの重要なコンポーネントで構成されており、これらのコンポーネントと、相互運用可能なサードパーティのデジタル コンテンツ作成 (DCC) ツールおよびレンダラーに加えて、サードパーティと NVIDIA によって構築された拡張機能、アプリケーション、マイクロサービスが完全な Omniverse エコシステムを形成します。 USD などの実世界のデータ セットを通じて、デジタル ツインは物理法則に正確に準拠し、オブジェクトの動きに正確に応答し、ディスプレイと同期することができます。これらの実世界データは、NVIDIA の身体化されたインテリジェンスを実装するための重要な基盤です。

NVIDIA は、エッジ AI のボトムアップの躍進に向けた具現化されたインテリジェンスの道を切り開き、クラウド コンピューティングと組み合わせることで、開発から展開までエッジ AI のあらゆる側面で豊富な技術サポートを提供できます。 NVIDIA は、Omniverse Cloud の最初のクラウド サービス プロバイダーとして Microsoft Azure を選択しました。 Microsoft Azure を使用すると、企業は Azure クラウド サービスのスケール分析機能とセキュリティを享受しながら、Omniverse ソフトウェア アプリケーションと NVIDIA OVX™ コンピューティング システムのフルセットにアクセスできるようになり、設計、開発、展開に使用できるツール セットを顧客に提供できます。 Universe Application のフルスタック クラウド環境とプラットフォーム機能は、NVIDIA 認定ワークステーション、エッジ コンピューティング モジュールなど、NVIDIA パートナー エコシステムの関連製品に接続して使用します。

NVIDIA Isaac は、ロボット開発と AI のために特別に構築されたアクセラレーション プラットフォームであり、AMR モバイル ロボット プラットフォームが最初にリリースされました。 NVIDIA Isaac プラットフォームは、事前トレーニングされたモデルから始まり、Isaac Replicator で生成された合成データで強化され、NVIDIA TAO でトレーニングされて目標のパフォーマンスを達成します。オンプレミスとクラウドで利用可能な NVIDIA Isaac Sim を活用して、物理的に正確で現実的な環境を作成します。ロボットの実行に関連するすべての側面を開発およびテストするため、Nova Ori で時間を節約し、ROS ベースのロボット用の Isaac ROS GEM、NVIDIA のビデオ ストリーム解析用の Isaac ROS GEM などのハードウェア アクセラレーション SDK を使用して AI を NVIDIA Jetson ベースのロボットに導入します。 DeepStream SDK、自然言語処理用の NVIDIA Riva、EGX Fleet Command と Metropolis、CuOpt、DeepMap などの AMR 用 Isaac を使用してロボット フリートを管理して生産性を最適化します。 Isaac AMR は、自律移動ロボットのフリートをシミュレーション、検証、展開、最適化、管理するためのプラットフォームであり、エッジツークラウドのデジタル ツイン トレーニング、ソフトウェア サービス、コンピューティング、開発を加速するためのリファレンス センサーとロボット ハードウェアのセットが含まれています。 AMR の導入 導入のスピードを高め、コストと市場投入までの時間を削減します。

Isaac AMR は、NVIDIA Nova Orin リファレンス アーキテクチャに基づいて構築されています。 Nova Orin は、ステレオ カメラ、魚眼カメラ、2D および 3D LIDAR を含む複数のセンサーとシステム モジュールを統合し、高度な AI およびハードウェア アクセラレーション アルゴリズムをサポートし、275TOPS のリアルタイム エッジ コンピューティング パフォーマンスを提供します。同期および校正されたセンサー スイートは、リアルタイム 3D センシングおよびマッピングのためのセンサーの多様性と冗長性を提供します。記録、アップロード、再生のためのクラウドネイティブ ツールにより、デバッグ、マップ作成、トレーニング、分析が容易になります。

1.2 クアルコム: クラウドとエッジを統合するハイブリッド AI パス

クアルコムは、クラウド エッジ ハイブリッド AI ソリューションの立ち上げを発表しました。これは、エッジ AI の徹底的な開発に取り組むと同時に、マイクロソフトや他の企業と協力してクラウド AI を開発することにも取り組んでいます。クアルコムのハイブリッド AI ホワイトペーパーによると、ハイブリッド AI シナリオでは、エッジのラージ モデルがクラウドのラージ モデルの感知器官となり、たとえば、ユーザーが携帯電話に話しかけると、自動音声認識 (ASR) AI モデルがそのようなものになります。 Whisper はデバイス上で音声をテキストに変換してクラウドに送信し、クラウドで大規模なモデルを実行し、テキストの回答を送り返します。アドバンスト バージョンでは、デバイス AI がさらにプライバシーを保護し、より多くの処理を実行し、よりパーソナライズされたプロンプトをクラウドに提供します。デバイスの学習と個人データを通じて、デバイスはユーザー プロファイルを作成し、スケジューラーと連携して、より優れたコンテキスト ベースのプロンプトを提供します。プロンプト: たとえば、ユーザーは、お気に入りのレストランで友人と食事をするために携帯電話の予約を求めます。単純なクエリの場合は、クラウドとの対話なしで、より小規模で大きなモデルをデバイス上で実行できます。ユーザーが複雑な情報を必要とする場合、需要は次のとおりです。ローカルでプロンプトに変換され、クラウドの大規模モデルに送信され、詳細な回答が返されます。

Qualcomm ハイブリッド AI ホワイト ペーパーによると、ハイブリッド AI には主に次の利点があります。

1) 経済性: クラウド推論コストを削減し、エッジ コンピューティング能力を効率的に利用し、AI アプリケーション開発の敷居を下げます。

2) 低エネルギー消費: エッジ デバイスは、より少ないエネルギー消費で大規模なモデルを実行できます。処理やデータ送信などの要素を考慮すると、エネルギー消費の節約はより大幅になります。

3) 信頼性: エッジ AI はネットワーク状況の影響を受けず、より安定して動作します。

4) プライバシー: データはローカルで完全に推測されるため、漏洩のリスクが大幅に軽減されます。

5) パーソナライゼーション: エッジ デバイスは、ユーザーの実際の行動、価値観、問題点、ニーズ、懸念事項、その他の情報を収集して、カスタマイズされたサービスを形成できます。

ソフトウェア面: Qualcomm AI 開発スタックがリリースされました。 Qualcomm AI 開発スタックは、TensorFlow、PyTorch、ONNX、Keras などの主流の AI フレームワークと、TensorFlow Lite、TensorFlow Lite Micro、ONNX ランタイムなどのランタイムをサポートします。さらに、Android、Linux、Windows 向けの人気のある Qualcomm® Neural Processing SDK などの推論ソフトウェア開発キット (SDK) が含まれています。開発者ライブラリとサービスは、最新のプログラミング言語、仮想プラットフォーム、コンパイラをサポートしています。下位レベルでは、Qualcomm AI 開発スタック システム ソフトウェアには、基本的なリアルタイム オペレーティング システム (RTOS)、システム インターフェイス、ドライバーが含まれています。 Qualcomm AI 開発スタックは、Android、Windows、Linux、QNX などのさまざまな製品ラインで豊富で多様なオペレーティング システムのサポートを提供するだけでなく、Prometheus、Kubernetes、Docker などの展開および監視インフラストラクチャも提供します。Qualcomm AI 開発スタックには、AI Studio も含まれています。設計から最適化、展開、分析までの完全な大規模モデルのワークフローのすべてをサポートし、すべてのツールをグラフィカル ユーザー インターフェイスに統合し、開発者エクスペリエンスを簡素化し、AI モデル効率化ツールを含むモデル開発をリアルタイムで表示できるようにする視覚化ツールを提供します。パッケージ (AIMET)、AIMET モデル リポジトリ、モデル アナライザー、およびニューラル アーキテクチャ検索 (NAS)。

ハードウェア側: Qualcomm Hexagon Processor コア。クアルコム ヘキサゴン プロセッサは、新しいアーキテクチャと専用電源システムを採用し、特別なハードウェアを追加して AI 推論における群畳み込みと活性化関数の高速化を向上させ、テンソル アクセラレータのパフォーマンスを 2 倍にし、独自の方法で複雑な AI を変換します。モデルはマイクロ タイルに分解されて推論プロセスが高速化され、スカラー、ベクトル、テンソル アクセラレータは毎回メモリを必要とせずに同時に動作できるため、消費電力と時間を節約できます。さらに、Hexagon とのシームレスなマルチ IP 通信は、物理ブリッジを通じて実現されます。この接続は、コグニティブ ISP やゲーム シナリオでの低解像度の向上など、高帯域幅、低遅延のアプリケーションを駆動するために使用できます。 Qualcomm Hexagon Processor は、複数の深層学習モデルを FP32 から INT4 に変換することに成功し、エネルギー消費を最大 60% 削減しながら、パフォーマンスを 90% 向上させました。

クアルコムはすでに安定した普及モデルを実際に使用しており、大規模な人工知能エッジ展開の将来の計画は非常に明確です。 2023 年 2 月、クアルコムは Qualcomm AI スタックを使用してフルスタック AI 最適化を実行し、Android スマートフォンに初めて安定拡散を導入しました。クアルコムは 2023 年 5 月にハイブリッド人工知能のホワイトペーパーを発表し、2023 年末までにエッジ人工知能テクノロジーがパラメーター 10 億未満のさまざまなモデルをカバーすると予測しました。

1.3 Chuangda: 大規模モデルおよび大規模プラットフォーム向けのソフトウェアとハ​​ードウェアの統合開発

2023年5月18日、サンダーボルトは中国初のエッジAI端末向け統合オペレーティングシステムのプロトタイプであるルービック大型モデルをリリースし、同時にサンダースターもアマゾンと共同で人工知能共同イノベーション研究所を設立した。 Cloud Technology を展示し、TurboX モジュール、スマート スピーカー リファレンス デザイン、Rubik GeniusCanvas などの一連の Chuangda Rubik's Cube 製品を展示しました。同社の2022年年次報告書によると、同社は設立以来、ターミナルサイド、エッジサイド、クラウドサイドの技術を蓄積し続け、現在では上記分野で世界をリードするテクノロジーメーカーとなっている。さらに、同社のロボット製品は、現在存在するほぼすべてのロボット シナリオをカバーしており、世界中の多くのロボット メーカーに愛用されています。さらに、同社は業界チェーンの技術および製品における大手企業との緊密な協力関係を維持し、環境上の優位性を構築しています。同社はエッジAIのソフトウェア面では大規模なモデルを保有しており、ハードウェア面ではクアルコムやアマゾンなどのテクノロジー巨人の生態系に深く関与しており、ソフトウェアとハ​​ードウェアを統合した開発経路には大きな可能性がある。

1.3.1 水平方向の視点: Chuangda Rubik は既存のビジネスを中心に AI エコシステムを構築します

ルービック ラージ モデル シリーズの中核製品はルービック言語ラージ モデルであり、会長は 2024 年には ChatGPT3.5 レベルに達すると予測しています。 Rubik Edge、Rubik Multi-Modal、および 2027 年に発売予定の Rubit Robot はすべて、スマートフォンとスマート ドライビングの分野に役立ち、人間とコンピューターのインタラクション エクスペリエンスを向上させます。同時に、Rubik シリーズは、人間とコンピューターの相互作用と既存のビジネス (RubikStudio、RubikAuto、RubikDevice、および Rubik Enterprise) を中心としたエコシステムを構築します。強力な大型モデルを保有しながら、多様なシナリオや知識の細分化に対応するため、大型モデルを中小型モデルへと展開し、顧客との適応性を向上させます。

Googleと同様に、ChuangdaのRubik大型モデルはロボットとして初めて発売されると予想されている。数多くのインテリジェント ハードウェア製品の中でも、Thunderstar のロボット製品はさまざまなアプリケーション シナリオをカバーでき、世界中の多くのロボット メーカーが自社製品の量産を達成するのに貢献してきました。 Thunderousas は、ロボティクス分野での深い蓄積を基に、スマート スピーカーとロボットを統合し、Rubik 大型モデルによる継続的なトレーニングを通じて、自由に会話し、企業に関する顧客の質問に自主的に答えることができるインテリジェントな営業ロボットを実現しました。と製品の種類の問題です。

1.3.2 垂直方向のビュー: Chuangda AI アプリケーション エコシステムは準備完了です

Thunderstar のスマートからインテリジェントへの戦略は、インテリジェントなアプリケーション中心からモデル駆動型のマシン間、マシンと人間の相互作用に至るまで、新しいインテリジェントな世界を実現するために開始されました。 Rubik大型モデルは、同社の既存のスマートカーおよびIoT事業と統合され、民営化された導入とシステムチューニングを通じてさまざまな業界のニーズに応えます。同社は、大型モデルの継続的な最適化を通じてロボットを現実化し、将来のインテリジェント・コンピューティング業界のtoBtoC分野で中核となる競争上の優位性を発揮すると期待されている。

RUBIK Auto: 自動車は本質的にロボットです。自動車メーカーは大型車種に対して 3 つの主なニーズを持っています。1 つ目は端末側の操作です。端末側のエクスペリエンス、データ、パフォーマンスが最高であり、顧客を最大限に保護できます。プライバシー。ただし、ハードウェア要件が高くなります。2 つ目は、柔軟に調整できるプライベート クラウド プラグインです。3 つ目は、複数のオープン モデルの共存です。同社のRUBIK Autoは、顧客の民営化展開をサポートし（海外の大手自動車メーカーと協力して同社のモデルに基づいたPOC研究開発を実施）、モデルの定量化と調整もサポートし、さまざまなチップに適応して自動車と柔軟にインターフェースします。メーカー。

RUBIK デバイス: スマート ハードウェアの中でも、大規模なコンピューティング製品に関係する限り、Chuangda の主要なスマート ハードウェアには、元々導入されていたオペレーティング システムに AI を直接追加できます。AI がエッジに定着すると、スマート ハードウェアはロボットになることを意味します。シーンの中心を形成します。家庭のシーン、建物のシーン、工場のシーンのいずれであっても、エッジ展開を通じてあらゆるシーンがインテリジェント センターになることができます。

RUBIK Enterprise (エンタープライズ版): Chuangda の明白な利点の 1 つは国際化であり、同社は世界 15 の国と地域に研究開発センターとチームを持っています。同社は、ローカリゼーションを通じて展開し、顧客の民営化された展開をサポートします。同社の 2 番目の明白な利点は、ソフトウェアとハ​​ードウェアの統合です。推論であってもトレーニングであっても、同社は基盤となるプラットフォーム全体をよく理解しています。 AI フレームワークであるか、他のオープンソース フレームワークは本質的にオペレーティング システムの一部であり、データ並列処理であってもモデル並列処理であっても、同社はすべてミドルウェアであると考えています。これらの明白な利点により、最終的にモデルのパフォーマンスと効率を最適化し、モデルのスケールを最適化し、エッジで実行して、何千もの業界に力を与えることができます。

RUBIK Studio: 同社は、オペレーティング システムに対する深い理解に基づいて、オペレーティング システムの各セグメントを区別およびモデル化し、過去にリリースに成功した数千のパッケージ、数千億行のコードの蓄積、および長-期開発経験 Androidの知識を蓄積し、巨大な知識ベースにし、大きな価値を発揮するRubik Studioは、未来を変える大きなツール、環境となるでしょう。ユーザーは、Rubik Studio を通じて、比較的クローズドな機能を持つ PC アプリケーション、モバイル アプリケーション、および Web サイトを直接かつ迅速に開発できます。

1.4 Apple: ChatGPT が初めて IOS に接続され、WWDC 2023 は楽しみに値します

2023 年 5 月 18 日、OpenAI は ChatGPT APP の IOS バージョンをリリースしました (同時に、Android バージョンの APP が開発中であることが正式に発表されました)。Apple の公式 Web サイトによると、このアプリケーションは英語、対象年齢は「12歳以上」、ネットワーク同期、チャット録音、ささやき声入力などの機能をサポートしています。 ChatGPTダウンロードアプリのIOS版は無料ですが、APP内に19.99ドルの有料アイテム「ChatGPT Plus」が提供され、より強力な性能を持つGPT4大型モデルを利用できるようになります。

書き直した文: ChatGPT APP は携帯電話スーパー APP のプロトタイプとなり、これをベースに人工知能アプリケーション エコシステムを再構築する可能性があります。 Jiupai Financeによると、IOS版のChatGPTアプリは、日常のさまざまな問題を柔軟に解決する機能をすでに備えており、ChatGPTアプリは即座に回答を提供でき、ユーザーは広告や複数の結果をフィルタリングすることなく正確な情報を取得でき、カスタマイズされた提案を提供し、ユーザーはターンを行うことができます料理、旅行の計画、思慮深いメッセージの作成についての指導を求めたり、創造的なインスピレーションを提供したり、ユーザーへのギフトのアイデアを作成したり、プレゼンテーションの概要を説明したり、美しい詩を書いたりすることができます。さらに、ChatGPT APP は、アイデアのフィードバック、メモの要約、技術的なトピックなどの専門的な情報を通じてユーザーの作業効率を向上させるのにも役立ち、ユーザーが自分のペースで新しい言語や現代史などを探索できる学習の機会を提供します。 。 ChatGPT プラグインの AI アプリケーション エコシステムの実装が成功することを前提として、ChatGPT APP はモバイル AI アプリケーション エコシステムの中核となることが期待されており、携帯電話ユーザーからの膨大なインタラクティブ データのトレーニングを通じて、将来のユーザーは、ChatGPT APP を使用して他のアプリケーションを呼び出し、さまざまな厳密なタスクを完了することが期待されており、ChatGPT APP は前例のないスーパー APP に発展します。

Apple WWDC 2023 のスローガンは「Code new worlds」人間とコンピューターのインタラクションへの重要な入り口として、Siri は Apple が AI に参入するための重要な出発点になることが期待されています。 ITハウス、新志源、テンセントクラウドによると、アップルは遅くとも2023年2月にはユーザーがSiriを使ってMR向けプログラムを作成できるアプリケーションの開発を開始する予定で、このアプリケーション構築手法の背後にある技術はアップルが2017年にMRを買収した際に活用されたものだという。ファブリック ソフトウェア: ユーザーは Siri を使用して AR アプリを構築し、動物を一からデザインしたりプログラムしたりすることなく、仮想動物が部屋の中や現実のオブジェクトの上や周囲を移動できるアプリの構築を AI アシスタントに依頼できます。障害物のある 3D 空間での動きのアプリケーションには、「現実世界のオブジェクトをスキャンしてヘッドセットにインポートし、オブジェクトを 3D で正確に表現し、現実世界に存在するかのように動作できるようにする」ことが含まれます。

1.5 Huawei: IEF ガウス データベースはエッジ AI シナリオを完全にカバーします

ファーウェイ インテリジェント エッジ プラットフォーム IEF は、クラウド ネイティブ テクノロジーに基づいて構築されたエッジ クラウド コラボレーション オペレーティング システムです。多数の異種エッジ デバイス上で実行でき、豊富な AI、データ分析、ミドルウェア、その他のアプリケーションをクラウドから統合できます。インテリジェント アプリケーションのエッジとクラウドのコラボレーションに対するユーザーのビジネス ニーズを満たすために、エッジに展開されます。 IEFは、Huawei CloudのAI/ビッグデータ機能をエッジまで拡張し、インテリジェントなビデオ分析、テキスト認識、画像認識、ビッグデータストリーム処理およびその他の機能をサポートし、リアルタイムのインテリジェントなエッジサービスを近くで提供できます。次の2つの動作モードをサポートします。軽量なアプリケーション管理に対するユーザーの要求を満たします。kubernetes と Docker エコロジーをネイティブにサポートし、アプリケーションを迅速に起動およびアップグレードできます。Python や NodeJS などの関数エンジンをサポートしてエッジ イベントに迅速に対応します。さらに、優れた互換性、セキュリティ、信頼性を備えています。

Huawei Gauss Database は、openGaussDB 自己調査エコシステムに基づいて Huawei が立ち上げたエンタープライズ レベルの分散リレーショナル データベースです。エンタープライズ レベルの複雑なトランザクション混合負荷機能を備え、分散トランザクションの強力な一貫性をサポートし、複数の AZ にまたがって展開できます。同じ都市にあり、データ損失はなく、1000 拡張機能、PB レベルの大容量ストレージをサポートしています。同時に、高可用性、高信頼性、高セキュリティ、柔軟なスケーリング、ワンクリック展開、高速バックアップとリカバリ、クラウド上での監視と警報などの主要な機能を備えており、企業にエンタープライズレベルのサービスを提供できます。包括的な機能、安定性、信頼性、強力な拡張性、優れたパフォーマンスを備えたデータベース。 2023年6月7日、ファーウェイ・ゴスは中核となる金融ビジネスのアップグレードのデータベース加速に関するカンファレンスを開催する。

投資アドバイス: クラウドからエッジまでの AI の一般的な傾向が確立されており、私たちの初期の判断は継続的に検証されています。エッジ AI は業界のトレンドであり、身体化されたインテリジェンスは内部ロジックです (AI の自己改善には相互作用が必要です)人間と環境の間のデータは端末に集中します)、ロボットは究極のアプリケーションです。当社は、2023 年 5 月 13 日に「中国科学技術サンダー: クラウドからエッジまでの大規模モデル、端末インタラクション革命が歴史的機会を生み出す」というレポートを発表しました。その中で、Google は端末大型モデル市場に精力的に参入し、端末 AI はそして、5 月 14 日に「Google の "帝国の逆襲": クラウドからエッジまでの AI の変曲点」をリリースし、クラウドからエッジまでの Google の AI 青写真を詳細に説明し、AI は次のことを明確に述べました。エッジ展開は現実のものとなり、ChatGPT の IOS バージョン、Windows AI およびその他の AI エクスペリエンス レポートのリリースを通じて、5 月 21 日に「ChatGPT APP は AI 市場の新たな段階を示す」をリリースし、大規模モデルの導入を明確に提案しました。 AI 時代の究極のオペレーティング システムです。ChatGPT スーパー APP は最初のステップにすぎず、クラウドからエンドまでの生成 AI の進歩はまだ加速しています。今週、Nvidia、Qualcomm、Thunderstarなどの企業がエッジAIの実装を加速する関連製品をリリースしており、来週のHuaweiとAppleの記者会見では端末AIに焦点が当てられると予想されている。が非常に明確になっているため、Chuangda、iFlytek、EZVIZ Network などの大手企業に注目することをお勧めします。

出典: 厳選された証券会社調査レポート

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