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2025-2030年中国盐酸头孢替安市场专题研究及市场前景
2025-08-11
科技周期探索之七：2016-2030年：通用人工智能时代的到来
- 2024-12-09 20:06:31上传人：旧梦**风°
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核心观点路线的转变：从CPU到GPU的切换2016年全球的移动互联网渗透率已经超过了50%，这代表的其高速增长的时间已经过去；此时英特尔公司放弃了引以为傲的“Tick-tock”战略，CPU在终于在算力提升的路上严重受阻。这这样的背景下，科技界都在寻找新方向，即能够接过CPU接力棒的技术。凭借早年显卡的积累，以及CUDA架构的提出
- 路线的转变：从 CPU 到 GPU 的切换
- 2016 年后移动互联网增速开始放缓
- 2016 年英特尔放弃 “ Tick-Tock ”
- AlphaGo 横空出世
- 算力指数级进步： GPU 接过接力棒
- 应用的助力：比特币、云计算、新能源汽车
- 加密币的诞生
- 云计算的蓬勃发展
- 新能源汽车
- 大模型的出现： AI 翻开了崭新的一页
- Transformer 架构的出现
- GPT 与 BERT ：让 Transformer 架构一举成名
- 文生图与文生视频：从文字走向多模态
- 2027 年 AGI 诞生？
- AGI 的五步走
- AI AGENT ：下一个风口？
- 小结
- 附录：本时期重大事件
- 风险提示
- 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容
- 证券研究报告
- 图 1： 产量与渗透率
- 图 2： 互联网 /移动互联网两段渗透率曲线对比
- 图 3： 处理器性能提升速度放缓
- 图 4： 英伟达对 GPU 速度预测（ 2017 ）
- 图 5： 英伟达 GPU 在 10 年的时间里， AI 推理速度提升了 1000 倍
- 图 6： 3DFX 公司的 Voodoo 显卡（ 1995 年）
- 图 7： 英伟达公司的 Geforce256 （ 1999 年）
- 图 8： CPU 与 GPU 的架构区别
- 图 9： 不同计算设备提供的每 GFLOPS 成本
- 图 10： 比特币的价格与市值
- 图 11： 比特币的全网平均算力
- 图 12： 比特币挖矿的耗电量
- 图 13： 全球市值排名前 5的区块链网络
- 图 14： NFT 交易规模
- 图 15： 《每一天：最初的 5000 天》（ Everydays: The First 5,000 Days ）
- 图 16： CryptoKitties
- 图 17： Axie Infinity
- 图 18： 云计算市场规模，十亿美元
- 图 19： 亚马逊的市值
- 图 20： 亚马逊 AWS 收入、增速及占收比
- 图 21： 微软智能云收入、增速及占收比
- 图 22： 谷歌云服务收入、增速及占收比
- 图 23： 阿里巴巴云计算收入、增速及占收比
- 图 24： 2024 年第一季度，全球云计算市场份额
- 图 25： 通用 EV1 （ 1996 年）
- 图 26： 特斯拉 Roadster （ 2008 年）
- 图 27： 1992-2016 年锂电池成本变化，美元 /千瓦时
- 图 28： 2008-2023 年锂电池成本变化，美元 /千瓦时
- 图 29： 中国新能源车销量占比
- 图 30： 全球新能源车销量占比
- 图 31： 新能源车季度销量：比亚迪 VS 特斯拉（万辆）
- 图 32： 哈利波特的超现实形象 ， 在不同时间 Midjourney 的输出
- 图 33： OPENAI 的 SORA 模型（咖啡杯里的海盗船）
- 图 34： OPENAI 的 SORA 模型（东京街头的女子）
- 图 35： 扩散模型的去噪过程
- 图 36： OPENAI 的 DALLE 3模型（希腊小屋）
- 图 37： OPENAI 的 DALLE 3模型（ 纱线质感的海滩 ）
- 图 38： OPENAI 的 SORA 模型（反向的跑步机）
- 图 39： OPENAI 的 SORA 模型（吹不灭的生日蜡烛）
- 图 40： AI 已经在多种任务上达到人类水平
- 图 41： “ 斯坦福小镇 ” 实验
- 图 42： “ 斯坦福小镇 ” 实验
- 图 43： “ 斯坦福小镇 ” 智能体 架构图
- 图 44： AI Agent 架构图
- 图 45： 全球自主 AI/AI Agent 市场规模（十亿美元）
- 表 1： 英特尔的 “ Tick-to ck ” 模式
- 表 2： 早期的 AlphaGo 配置
- 表 3： AlphaGo 的演进
- 表 4： 部分英伟达 GPU 的 CUDA 核心数
- 表 5： 英伟达通用 GPU 的架构
- 表 6： 每 GFLOPS 成本变化
- 表 7： 不同时间周期下 每 GFLOPS 的复合成本降幅
- 表 8： 全球主要国家 /地区的用电量
- 表 9： 元宇宙的多种应用领域
- 表 10： 全球主要公司开展云计算的时间
- 表 11： 英伟达车载芯片家族
- 表 12： 历史上典型的聊天机器人
- 表 13： GPT 几个主要版本
- 表 14： 不同动物 /与人的神经元、神经突触数量比较
- 表 15： OpenAI 对 AGI 路径展望
- 表 16： AI AGENT 类比历史不同科技时代的地位
- 表 17： 2016-2024 大事记
- Volta 、到 2018 年的 Turing 、到 2019 年的 Ampere 、到 2022 年的 Hopper
- 除了聊天 ，大模型绽放出了更强大的能力 ：图像处理 ，文生视频 ，行业应用
- 电报时代呢？还有电话， BP 机，大哥大，手机，电脑啊
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