今天分享的是AIGC系列深度研究报告：《AIGC专题：2024年生成式人工智能预测报告（英文版）》。

（报告出品方：CBINSIGHTS）

报告共计：112页

我们没有足够的高质量数据来训练LLM

研究人员估计，到2026年，我们将耗尽高质量的文本数据*来训练LLM--这一趋势可能会减缓人工智能的进步。

成本和稀缺性将推高对合成数据集的需求

面对不断飙升的需求，英伟达的最大客户也在推着自己的芯片

亚马逊：“真的很难得到每个人都想要的GPU数量。因此，这也是亚马逊芯片(亚马逊芯片)对人们如此有吸引力的另一个原因。”

美国微软公司：“在我们的运营规模下，优化和集成基础设施堆栈的每一层对我们来说都很重要，以最大限度地提高性能，使我们的供应链多样化，并为客户提供基础设施选择。”

芯片竞争对手对英伟达的迅猛增长构成威胁

顶级LLM可能永远不会完全安全

DeepMind，Bosch和其他研究人员戏弄LLM“一步一步地制定摧毁人类的计划”。

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