2024年或是AI個人電腦元年隨著可運行AI程序的半導體技術的出現，包括AI個人電腦在內的面向普通消費者的終端設備即將迎來巨大變革。英特爾公司開發了一種半導體。它將處理器與圖形處理器的功能，與專門用于AI處理的半導體相結合，以便在個人電腦上高效運行AI軟件。2023年8月，IBM研究實驗室在《自然》雜志上報道了一種能效是傳統數字計算機芯片14倍的AI模擬芯片。超威半導體公司也于去年12月推出了AI芯片MI300A和MI300X。

在這些技術的加持下，人們已經見識到2023年生成式AI引發的興奮。2024年的明星或將是AI個人電腦。AI個人電腦是指能在終端運行AI程序的個人電腦。這意味著AI處理不再依靠龐大的數據中心，而是將運算工作分散到個人端。這樣即使沒有互聯網連接也能輕松使用AI功能。英特爾表示，到2028年，AI個人電腦將占個人電腦市場的80%，將為人們的工作和學習帶來全新工具。 "ChatAI"還能幫助編寫代碼和解決編程難題。遼寧大語言模型ChatAI網址

華映資本海外合伙人邱諄認為，這背后體現了中美技術原創能力的不同。“硅谷是一個原創技術為重點的，為基座的驅動力，這還是很重要的，中國的優勢在于優化，不一定是原創，就是人有我有，可能人有我優，再者規模化，上一波深度學習驅動的機器視覺，可以說是AI1.0，現在大語言模型算是AI2.0,這兩波浪潮國內目前的參與都還主要在優化和規模化方面。”1997年從北京大學畢業后，邱諄就去美國學習人工智能，從南加州大學信息科學研究院畢業后，他加入了硅谷傳奇科技公司——思科，前幾年回國后加入了投過壁仞科技、星辰數據等AI領域有名公司的華映資本。他持續關注中美、東南亞等地的AI創投。時間倒回到千禧年，邱諄仍在硅谷深耕技術，那時正值AI寒冬，但整個硅谷還是在不斷的積累，很耐心地等待下一個突破。甘肅AI創作ChatAI注冊"ChatAI"在回答問題時考慮到語境的重要性。

對于初創公司，邱諄的建議是，從現在開始去物色一些大模型算法人才：“作為一個初創公司，可能立刻就要去搜尋一些真正的人才，聽上去好像有點遙遠，但我覺得我這個建議很可能是會有用的。對于一些初創公司，如果你現在就開始，不管你做什么，甚至你只是做應用層，都一定要過數據這一關，但光有數據又沒有用，很可能是要看你的算法，不管你是什么算法，可能不用碰到基座大模型，但即便你要做微調，甚至只是去調API，都會需要對訓練算法的深度認知，重要的軍備其實是人才。”這也是因為，目前國內大模型人才儲備資源緊缺。醫者AICEO劉呈輝曾對媒體表示，“現在真正會調模型、訓練模型的甚至不超過200個人。”而大模型搶人大戰也讓用人成本水漲船高，vivo副總裁周圍接受媒體采訪時曾表示:"vivo大模型現在每年20億~30億元的投入成本，總投入成本已經超過200億元，人才和數據算力各占一半，人才成本平均每人稅后100萬元。”在當下，尋找人才資源對于初創公司來說尤為關鍵。大模型讓全球的AI競賽進一步加速進行，如何在全球化中找準自己的位置，并發揮自身優勢，是所有AI企業需要面對的新課題。

本屆CES多家公司將討論技術創新如何改善地球上一些有價值的資源，如清潔的空氣和水。美國GenesisSystems公司希望從空氣中生產淡水。Nubilab公司則創造了一種配備AI的食物掃描儀，以避免食物浪費。電動汽車電池和可持續性則是一些參展商的優先考慮事項之一。根據UN減少災害風險辦公室的數據，氣候緊急情況是地球和人類面臨的經濟、社會和環境威脅。CTA表示，隨著應對氣候變化的呼聲越來越高，科技公司正在想方設法提供解決方案。展會上將展示應對這一挑戰的設備，例如電動滑移裝載機，能夠消除藻類的自動機器人，以及一種淀粉基塑料替代品。"ChatAI"在提供心理健康建議方面也有所幫助。

在中美之外，東南亞也成為中美大模型交鋒的主戰場。在東南亞，AI還正方興未艾，雖然落地步伐相對慢，但還是能看到希望。整個東南亞地區的國家，都在擁抱AI。中美兩股AI旋風正在東南亞交匯。AI在東南亞并不算是新興行業，在大模型浪潮之前，東南亞就因低廉的人力成本等因素聚焦了智能客服、人工標注等AI相關應用。但在今年來到東南亞后，科大訊飛云平臺事業群副總裁周傳福明顯的感受是：除了原來的這部分傳統項目，現在更多地看到像媒體行業、金融行業等都在更加熱烈地討論、擁抱AIGC、大模型等新技術。雖然目前東南亞使用較多的還是來自OpenAI等歐美AI公司的大模型，但在東南亞AI界，也不乏科大訊飛、華為、海康威視等中國科技公司的身影。"ChatAI"提供客觀、無偏見的回答。寧夏AI翻譯ChatAI使用方法

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    人工智能在醫療領域的應用正以驚人的速度發展，特別是在疾病診斷方面表現出巨大的潛力。通過利用深度學習和模式識別技術，AI系統能夠高效地分析醫學影像，如X光片、CT掃描和MRI，從而為疾病診斷提供重要支持。這些系統通過學習和分析成千上萬的醫學影像資料，不僅可以識別出疾病的早期跡象，而且在某些情況下，其診斷的準確性甚至能超越人類醫生。AI技術的應用不僅限于影像診斷，它還在其他多個方面發揮著作用。例如，在病理學中，AI可以幫助識別細胞樣本中的異常變化，從而早期發現ai癥等嚴重疾病。在基因組學中，AI用于分析大量的遺傳數據，以識別可能導致遺傳疾病的變異。此外，AI還在藥物研發中扮演著重要角色，它能加速新藥的發現過程，通過分析大量化合物的效能和安全性，從而輔助開發更有效的治療方案。AI在提高診斷速度和準確性方面的潛力是顯而易見的。它可以在短時間內分析大量數據，為醫生提供關鍵的信息，幫助他們做出更準確的診斷。此外，AI系統還能夠持續學習和改進，隨著時間的推移，其性能將不斷提升。這意味著，在不久的將來，人工智能在提高醫療診斷質量和效率方面將發揮更加關鍵的作用。 遼寧大語言模型ChatAI網址