文章主题：AIGC, 生成式AI, 大模型, AI内容生成
🌟🚀新一代AI巨擘崭露头角！🔍ChatGPT虽强大，却无温度——超智时代无需恐慌。💡🔥随着科技的迭代，奥特曼般的AI模型正以惊人的速度进化，它们不仅聪明绝顶，更具备超越传统认知的新能力。🤖未来已来，ChatGPT的逻辑与智慧不容忽视，但它缺乏人类的情感维度，这为超级智能的界限划下一道清晰的界线。❤️🔍生成式AI的浪潮汹涌澎湃，行业前景犹如星辰大海般广阔。🚀预测显示，这些无情绪的智者将引领一场技术革命，让我们的生活更加智能化、高效化。💻从智能家居到自动驾驶，它们的身影将无所不在，却也带来挑战与机遇并存。🌐📝尽管担忧不可避免，但重要的是理解并拥抱变化。我们应期待AI带来的便利，而非惧怕它的力量。🤝让我们共同探索这个智能新时代，迎接未来可能的无限可能！🌟
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当地时间周三，英伟达向OpenAI交付了全球首台DGXH200超级计算机，而且还是其CEO黄仁勋亲自“送货上门”。相关人士表示，世界上第一台NVIDIADGXH200交付给OpenAI，致力于推进人工智能、计算机和人类发展。随后，OpenAI创始人山姆·奥特曼(Sam Altman)在斯坦福大学进行演讲活动，分享了他对人工智能未来的见解，超过1000名学生排队参加了此次活动。
奥特曼发人深省的演讲为人工智能的未来提供了一个变革性的愿景，强调了人工智能产业的快速发展、对通用人工智能的追求，以及在应对社会挑战的同时利用创新方法的必要性等等。GPT-4之后的下一代人工智能模型将更加强大，表明该领域的发展速度极快。
奥特曼表示，“我们现在可以高度科学地确定，GPT-5将比GPT-4聪明得多，而GPT-6将比GPT-5聪明得多，我们还没有接近这条曲线的顶端”。
奥特曼表示，OpenAI的使命是实现通用人工智能。开源人工智能可能不是实现这一目标的最佳途径。此外，作为一种旨在增强人类能力的工具，没有必要让ChatGPT充满情感。没有必要害怕超级智能的人工智能，因为与未来的模型相比，每个新模型都被认为能力不足，进而推动了持续的改进。
——AI大模型是一种新的智能计算范式
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🌟🔥揭秘未来AI新纪元：🔥超大规模大模型引领计算革命！🔍💡近年来，一场人工智能领域的革新风暴——超大规模智能模型（简称大模型）正悄然兴起，它以海量数据为养分，展现出前所未有的泛化能力和广泛应用潜力！🌍传统的AI相比之下，犹如换上了“超级大脑”，在数据海洋中砥砺成长，能够轻松应对更多复杂任务。🎯不论是自然语言处理的领航者如GPT-3、ERNIE，还是视觉领域的明星如悟道和文心，大模型家族正逐步壮大，为各行业赋能！🖼️🚀视觉大模型更是不甘示弱，已广泛渗透到自动驾驶、智能安防及医学影像等多个前沿领域，守护着我们的生活安全。🛡️🌈而多模态大模型的诞生，则开启了AI内容生成的新篇章——以文生图（Text-to-Image），引领AI技术的创新与突破！💻未来，AI内容生成(AIGC)注定成为AI发展的重要里程碑，它将重塑信息世界，为创意无限提供可能！🚀记得持续关注这股人工智能浪潮，一起见证科技如何点亮未来的每一个角落！🌍💡#大模型 #AI革命 #以文生图
——全球生成式AI行业独角兽公司
🌟🚀全球生成式AI领域已涌现13颗独角兽明珠，估值超100亿大关！领头羊OpenAI估值飙升至800亿美元，闪耀在群星之中。2023年以来的新生力量中，Cohere和Runway两位新秀也崭露头角，以生成式AI的身份加入了这场创新盛宴。令人惊叹的是，这些独角兽的诞生速度堪称奇迹，平均仅需3.6年，相较于传统7年的历程，整整缩短一半，速度之快，犹如闪电！🚀🌈
——市场规模及预测
🌟ChatGPT引领生成式AI风暴🔥，全球科技巨头争相布局，期待这场创新盛宴的爆发！🚀行业专家与媒体一致看好这项技术，视其为新时代的移动互联网革命，预计将重塑全球经济格局，并深刻改变各行各业。💼企业界正翘首以盼，迎接前所未有的变革浪潮。据:Bloomberg Intelligence最新报告，2023年生成式AI市场规模已突破670亿美元大关，未来几年增长势头迅猛！📈预计到2029年和2032年，该领域将分别膨胀至7280亿和1.3万亿美元，复合增长率高达惊人的42%。🚀这样的增长速度，无疑为投资者带来了无限商机，也让技术开发者看到了前所未有的市场潜力。💻准备好迎接这股AI革命的洪流吧！🏆
据前瞻产业研究院测算，预计2027年我国AIGC产业规模超600亿人民币，2028年开始，AIGC产业将延展出完整产业链，并在商业化场景上持续拓宽加深，深入变革行业。2028年起，我国AIGC产业规模将持续保高速增长，2030年市场规模超万亿。
聚焦生成式AI，IDC预测，全球生成式AI市场年复合增长率将达85.7%，到2027年全球生成式AI市场规模将接近1500亿美元。
英伟达CEO黄仁勋表示，生成式AI已经开启了全新的投资周期，已经进入了“十年周期”(技术从出现、传播到大规模应用所需的时间)的第一年。
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