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杨涛称,聚焦到大模型,人工智能本身的数据、算法、算力也在不断优化完善。早期大家认为制约比较突出的算力问题,伴随着新的技术路线演进和各类金融机构大规模储备芯片,也在不断完善。行业的基础大模型建设已相对完善,云服务商、AI技术服务商、数据服务商等都推出各种各样的基座大模型。同时,金融行业的实践从机构大模型层面也出现了一些优秀案例,逐渐形成示范效应,特别是头部大型国有银行。整体而言,金融机构、技术企业跟科研机构之间一个比较良好的创新生态也在逐渐形成。
现阶段,日本企业和研究机构选择优先开发几十亿至几百亿参数的小规模轻量日语LLM。这类小规模模型用途比较有限,但针对企业的实际需求研发能迅速发挥作用。而各种特性不同的小规模模型组合起来,有可能发挥比单一巨型AI更高的性能,而且这种架构可能成为未来发展超级人工智能的基础。
具体反映到财务报表上,账期缩短将显著改善零部件供应商的现金流,降低其财务风险,提升企业的资金使用效率和盈利能力,有助于企业更好地应对原材料价格波动、扩大生产规模、加强研发投入等。而财务状况的改善,也有望让行业绝大多数的上市公司受益,部分受制于账期较长而拖累业绩的公司,更有望迎来价值重估。