Al for 将是人工智能新的爆发点，盘古大模型将为煤矿、水泥、电力、金融、农业、国家云创造产业价值。
——华为
在进入21世纪以来，在大数据和大算力的支持下，归纳统计方法逐渐占据了人工智能领域的主导地位，深度学习的浪潮席卷人工智能，人工智能迎来史上最长的第三次繁荣期，至今仍未有结束的趋势。
4月8日，华为云介绍“盘古”大模型的进展和应用。4月7日，阿里云宣布自研大模型“通义千问”开始邀请用户测试体验。在AI大模型对产业链的带动效应下，近期不少上市公司更新了AI布局进展。
据业内人士透露，商汤科技、阿里大模型产品、同花顺AI相关产品有望在接下来的一周相继发布。到底什么是通用大模型？现状如何，国内外差距在哪里？有什么风险，我们该如何应对？又有哪些投资机会？
【中航证券】AI大模型开启新一轮大国竞争，半导体战略地位凸显
【华东政法大学】人工智能通用大模型（）的进展、风险与应对
华东政法大学出品了一篇55页的深度报告——《人工智能通用大模型（）的进展、风险与应对》，将详细的与大家分享大模型的相关内容。
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报告摘要
报告主要分为四部分：
通用大模型的近期进展
各国通用大模型的能力比较
通用大模型的治理风险评估
用大模型的风险应对策略
什么是大模型？
大模型是指容量较大，用于深度学习任务的模型，通常具有海量的参数和复杂的架构。
大模型具有更好的通用性 、精度和效率，可以通过预训练或其他方式在大型数据集上进行学习 ，再通过微调高效地处理计算机视觉、自然语言处理等复杂任务。
国内外现状如何？
（GPT， Pre-, 生成预训练转换器）的出现反映出了人工智能发展的新趋势，即AI正在从感知智能向认知智能快速发展。
美国作为人工智能发展领域的前沿国家 ，其拥有一系列具备充足技术和资金资源的公司和实验室 ，如谷歌、微软、等。
中国作为人工智能领域发展的重要参与者 ，中国正在加快其在通用大模型领域的投资与研究 。例如，百度、腾讯、阿里、科大讯飞 等大型科技公司正在加速开发该领域的技术。
对目前国内大模型发展而言，我们与国外的差距重点不在模型，而在算力。
中美为何会有这些差距？
通用大模型的研发已经成为各国新一轮技术竞争的核心领域。
中国企业在原创能力、技术配套、制度环境三个方面，存在一系列亟待解决的问题。
这些问题制约了中国通用大模型的进一步发展，并导致中国与美国存在一定的技术差距。
现存有什么风险吗？如何应对？
有哪些投资机会？
基于大量数据训练、拥有巨量参数的AI预训练模型—GPT-3，引发了AIGC技术的质变，从而诞生。
然而，预训练模型参数数量、训练数据规模将按照 300 倍/年的趋势增长，现有算力距离AI应用存巨大鸿沟。运算规模的增长，带动了对AI训练芯片单点算力提升的需求，并对数据传输速度提出了更高的要求。
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