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　　8月，苹果（AAPL.US）公司公布了 2023 财年第 3 财季的业绩，在财报电话会议上，公司首席执行官蒂姆?库克在接受路透社采访时，表示苹果多年来一直在研究包括生成式 AI 在此的各种 AI 技术。

　　库克称苹果正在大力投资AI

　　据了解，库克此前总是回避谈论生成式 AI 技术，此前的评论总是会放大到更大的 AI 和机器学习技术上。然而库克在今天的采访中表示，正在寻找各种切入点，将包括生成式 AI 在内的各种 AI 技术融合到产品中，以进一步丰富用户的生活、工作。

　　他补充道：“在此基础上，我们将继续投资和创新，并以负责任的方式利用这些技术推进我们的产品，以帮助丰富人们的生活。我们在这方面有巨大投入，这一点可以提现在研发支出上”。

　　腾讯力推行业大模型

　　早前，腾讯（TCEHY.US）宣布自研的 “腾讯混元大模型”已经进入应用内测阶段，多位腾讯员工表示，近期收到了内部邮件邀请，可以通过网页或者小程序体验混元大模型。据悉，腾讯内部多个业务已经接入混元大模型进行测试。

　　BAT三巨头中，腾讯无疑是对大模型最谨慎的一家，百度（BIDU.US）推出文心一言时，腾讯按兵不动，阿里（BABA.US）推出通义千问时，腾讯静悄悄，之前最高调的一次，当属面向B端发布了行业大模型。腾讯在等什么？“AI非常重要，但这的确需要有很多的积累”，腾讯CEO马化腾这句话或许是答案。

　　腾讯基于混元大模型的工作场景，员工可以写邮件、面试大纲、PPT大纲、调研问卷等；在编程场景下，员工可以体验域名推荐、代码生成、代码解释、SQL语句生成等。至于对外开放时间，腾讯表示，将不断升级迭代，持续优化大模型能力，在条件成熟后，为行业和客户更好地提供服务。

　　不可否认的是，2023年以来，自从 ChatGPT 火热出圈，各类AI应用百花齐放，由生成式 AI 掀起的全球人工智能新浪潮就拉开了序幕，围绕认知大模型的类 ChatGPT 技术和产品正在不断涌现。

　　生成式AI的落地是多方面促成的结果。不禁令人感叹，围绕AI落地而出现的“生产效率提高”正在显露出来，生产力提高的同时，AI也在重新定义着专业。人工智能可以快速赋予人类很多特定专业能力，尤其以ChatGPT为代表的通用AI工具将时代往前推进了一大步，将越来越多的‘专业能力’做成标准化配置。

　　业内评价，ChatGPT让业界认识到了通用大模型的巨大能量，直接引发了后面“百模大战”的商界奇观。相较之下，伴随大模型之争，“AI”进入聚光灯下，ChatGPT无异于是人工智能行业发展进入新阶段的一针强心剂，它将AI重新推向了时代中心。

　　人工智能技术是重要的科技革命，AI人工智能产业化的加速将会带来巨大的机遇。从生产转型、市场拓展到创造新的应用场景和价值，都将成为人工智能产业化推进的重要动力。人工智能产业发展面临广阔的市场前景和多元化需求。

　　并且在未来，人工智能产业链的发展重心将从算法向底层技术转移。大规模数据处理和分析是AI技术完善的基石，芯片和处理器技术将大大影响AI发展。另外，应用领域的拓展将成为未来人工智能产业链的重要方向，人工智能算法的普及和进一步落地。

　　微美全息精准捕捉AI机遇，掘金科技产业趋势

　　AI浪潮袭来，全球领先的AI视觉科技企业微美全息（WIMI.US）也是将笔墨更多地放在了AIGC身上，快速的捕捉到了AI浪潮带来的增长机遇。AI是底层性质的技术变革，微美全息围绕人工智能（AI）、大型语言模型以及机器学习进行更多投入，精准布局办公、教育、营销、直播、零售、影视等泛AI领域的垂直领域，旨为用户带来更多解决方案。　　

　　据介绍，大模型热潮起，AI重塑千行百业。微美全息研发的自然语言处理能力,能够理解和生成人类语言，满足用户在各种场景下的需求，目前，该公司利用transformer算法发布了大型语言模型，已经将大模型商业应用在各行各业。此外，微美全息将人工智能与计算机图形技术相结合，实现了AI渲染加速，让数字人的生产效率得到极大提升。值得关注的是，微美全息还携手业内客户伙伴将AI赋能到影视领域，为影视产业提供强大的技术支持，优化交互方式和体验。

　　除了自身的AI技术与产业融合迭代，微美全息分析，未来AI技术在智能驾驶、机器人等方面的应用落地可预见性很强，并且离落地和产业化不会很久。以机器人为例，微美全息通过AI人机交互系统的驱动，可以应对工业生产中原来需要人去处理和解决的非标准化场景下的问题，还有可能在生活和医疗场景中成为人类不可或缺的助手，所以未来的发展前景极为广阔。未来，微美全息其背后蕴藏着的发展潜力具备更为乐观的想象空间。

　　未来展望

　　ChatGPT引发的全球AI风暴也并不以ChatGPT而结束。在新人工智能世界被打开后，这给各行各业提供了探索和创新的机会。有预测认为，随着AI需求的爆发，人工智能的在边缘端的部署，将会比在数据库当中高3倍，这也意味着边缘端AI的落地是下一步人工智能发展的一大挑战。在人工智能产业化应用中，行业竞逐ChatGPT大模型，生成式AI，这对人工智能甚至是人类的发展来说绝非是一件坏事。