封面新闻记者 欧阳宏宇
从引爆AI作画领域的DALL-E2、StableDiffusion等AI模型，到以ChatGPT为代表的接近人类水平的对话机器人，带动AIGC不断刷爆网络。过去一年，人工智能在强大的内容生成能力给人们带来了巨大震撼。
除了作为新生产力引擎的AIGC之外，更多技术应用边界的生长，推动人工智能技术和实体经济进一步深度融合。生成式AI、AI新基建、“AI 行业”应用创新等代表着AI技术从感知、理解世界到生成、创造世界的跃迁，预示着推动人工智能迎来下一个时代。
此前，百度研究院、阿里达摩院均在对2023年的前沿科技趋势预测中，加大了对人工智能领域技术及应用的关注。腾讯研究院也将AIGC在2023年的发展解读为人工智能的下一个时代。进入2023年，人工智能赛道将呈现怎样的发展趋势？在2022年已经崭露头角的生成式AI能否持续火热下去？
达摩院语言技术实验室负责人黄非
2月3日，达摩院语言技术实验室负责人黄非表示，新经济的发展已从过去的资源驱动发展升级到数智创新驱动的应用，让数字核心技术领域竞争更加激烈。同时，预训练大模型随着模型参数规模的增加，展现出具备通用领域智能的潜力，AI落地的效率会进一步提升，最终推动人工智能技术在细分行业的更加广泛地应用，在更丰富的场景中落地。
关键词：生成式大模型
一句话解读：数实融合，大模型加速行业应用落地
趋势一：核心技术竞争更加激烈
从2023年中国新经济领域出发，对于数智技术驱动的创新需求更加强烈，从过去的资源驱动发展升级到数智创新驱动的应用。数智技术正处于广泛应用，关键突破和智能引领的重大变革期，基于颠覆式技术，具备类人认知智能的AI产品相继出现，从基础软硬件架构，到核心算法，到应用场景，数字核心技术领域竞争将更加激烈。
趋势二：大模型参数规模进一步增加
预训练大模型随着模型参数规模的增加，展现出具备通用领域智能的潜力。在开放域问答、智能写作、文本摘要及文生图等AIGC领域都取得了令人惊艳的效果。基于大模型的API服务，会为下游广泛的行业应用和创新生态提供数智化能力。
趋势三：AI落地效率进一步提升
未来，人工智能技术在细分行业的应用会更加广泛，场景更加丰富。随着相关技术的迭代发展，以及开源模型和社区的建设，AI落地效率将进一步提升。各行业应用AI技术的门槛将大幅降低，广大的AI从业者甚至非技术从业者都可以便捷地用最新的AI技术来解决各自的业务问题。同时，具备通用领域能力的大模型也显著降低了针对特定领域进行定制化开发的成本，提高了AI算法的应用效果。
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