AI的三件套,包括:数据、算法及算力。数据是 “生产原料”,提供 AI 学习的基础信息;算法是 “生产工艺”,决定加工数据的步骤,以及以产生智能的决策;算力是 “生产设备”,支撑算法高效地处理海量数据,见原创图1。
一、数据
1、数据来源:从某个组织的视角来看,数据分为内部产生的数据,以及外部获取的数据。
2、数据类型:结构化数据,一般能放置于Excel表格中的数据都是结构化数据;非结构化数据,如音视频文件等;半结构化数据,如XML、HTML、JSON、标注数据等,这些半结构化数据一般有固定的表达形式。
3、数据商业:
(1)数据生产:最广泛,组织、个人等使用手机、电脑进行联网访问,就会留下各种各样的数据,以及针对这些海量数据的再加工和深加工。
(2)数据清洗:数据标注等商业。盈利模式:数据标注SaaS平台,以及进行数据清洗、标注等再加工服务性收费
(3)数据使用:搜索、商分、研报、报表、BI等商业。盈利模式:围绕数据深加工等的增值服务性收费
4)数据交易:数据交易所、各省市数据集团等商业,提交数据交易中介服务,规范数据资产,引导行业发展。盈利模式:数据资产供需双方的交易性收费
(5)数据保护:安全软件、数据恢复等商业,盈利模式有:软件授权费、围绕数据的服务性收费
(6)数据存储:存储设备、数据库软件等商业。盈利模式有:设备硬件等产品销售收入,数据库软件产品的销售收入
二、算法
1、算法理解:简单理解算法就是一份“操作说明书”,教会人或者机器,一步步应该怎么做,以及做什么,做完之后有什么响应等。从数学角度来看,算法就是计算(解题)的方法,从加减乘除到微积分到博弈论、拓扑学等,均是算法的基础,网上的“数据深渊图”可以清晰的看到数学的难度,这也是算法的难度深渊图。
2、算法商业:
(1)算法即服务,如科大讯飞的语音识别、旷视科技的人脸识别、DeepSeek的大语言模型等
(2)算法驱动的软件服务,这个是常见的“AI+”,提供基于AI的软件,如AI客服、AI营销、AI设计、AI招聘等。
(3)算法驱动的综合解决方案,如智能扫地机器人、无人驾驶汽车等
三、算力
1、算力理解:算力顾名思义就是计算的能力,高算力的外在体现说白了就是性能特别牛逼的“电脑”。“电脑”性能好是主要是因为芯片,所以不管是IC设计牛、晶圆制造牛、还是封装测试牛,总之芯片产业的这三个环节牛逼就能提高单体“电脑”的算力。
2、算力商业:
(1)芯片产业:
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IC设计:使用EDA软件,设计芯片的功能、性能、电路图等。就像建筑师设计房屋蓝图,如华为海思、高通、英伟达等
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晶圆制造:在硅晶圆上,通过光刻、刻蚀、离子注入等数复杂工序,将设计好的电路图“雕刻”出来。就像根据蓝图施工,盖出房子的主体结构。如台积电、三星、中芯国际。
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封装与测试:将制造好的晶圆切割成独立的晶片,然后进行包装、安置、固定、密封,并引出接口引脚。相当于给建好的“毛坯房”进行装修、安装门窗、接通水电燃气,让它能正常使用并抵御外界风雨。测试即在整个生产过程中和封装后,对芯片进行全面的功能和质量检测,确保良品率,如长电科技、通富微电等。
(2)算力服务商:就是常见的云服务商,包括公有云,如阿里云、腾讯云等;托管机房等,如联通、电信等;
总结一下:最终通过数据、算法、算力整合出来的AI,就具有无与伦比的想象空间。
AI能力 = 数据高质量 × 算法创新性 × 算力先进性
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