AIGC、大模型、大算力异常火爆的背后，其应用场景是什么、商业实践有何规律可循？多云实践、业务架构演进、研发效能等看似“老生常谈”的技术热点，在崇尚业务创新的当前时代有何新的发展趋势？

6月16-17日，51CTO集结50+来自AI、云计算、大数据、架构等领域，具备前瞻视野和实践经验的讲师、专家，以及800+参会者，在北京召开WOT全球技术创新大会。以真场景·真实战·真方法为准则，一起探究新技术如何帮助企业实现数字化能力的飞跃和提升。

大会伊始，51CTO 创始人、董事长兼CEO熊平在开场致辞中表示：帮助一亿数字化人才终生成长是51CTO的使命。对于数字化人才培训，我们信心满满。有数据显示，中国数字化人才一年的增量达百万，存量超过两千万。学习，正在成为这个世界加快数字化进程的主要途径。

(资料图)

51CTO成立十八年以来，始终坚持“技术成就梦想”的理念，保持敏锐的技术洞察力，探索IT技术发展趋势，聚焦前沿技术应用场景落地，为技术人员提供优质内容和服务，赋能全球技术人员成长。到目前为止，51CTO已经拥有2000万注册用户、汇集技术专家超过12000位。

大模型如何赋能千行百业？

大模型是当前技术圈非常火爆的话题，热度持续了好几个月，丝毫没有衰减之势。澜舟科技创始人兼CEO、中国计算机学会CCF 副理事长、创新工场首席科学家周明带来题为《大模型如何赋能千行百业》的主题演讲。

在周明看来，大模型带来了认知智能技术的跨越式发展。从AI大模型1.0到2.0，从简单能力+针对具体任务的专用模型，到复杂能力+面向泛任务的通用模型，大模型推动着语言理解、多轮对话、问题求解进入了基本可用时代。另外，大模型的发展还有效解决NLP任务碎片化问题，大幅度提高研发效率，这也标志着NLP进入工业化可实施阶段。

在大模型带动下，通用大模型已经走向行业大模型，推动了企业数智化转型进程的加快。

在周明看来，大模型将成为各行各业的基础模型，通过云计算、本地部署和端，成为企业服务中枢。以金融行业为例，他在分享中介绍了“孟子金融大模型”如何帮助金融客户通过大模型实现业务创新。

大算力如何助力AIGC？

大模型的持续火爆，让国内很多科技公司投身到大模型建设中，他们有优秀的技术团队，也有丰富的行业知识和创新想法，但比较大的挑战在于：往往缺乏经过大规模场景实践的系统工程能力。

火山引擎云基础产品负责人罗浩在他的分享中介绍了火山引擎在基础设施演变过程中是如何适应大模型、大算力时代的要求。火山引擎持续在为大模型客户提供高稳定性和高性价比的AI基础设施。其自研的DPU网络性能达到5000万pps转发能力、延迟低至20us。基于自研DPU的各类计算实例性能也有显著提升，例如适用于大模型分布式并行训练场景的GPU实例，相较上一代实例集群性能最高提升3倍以上。

我们为何需要“大模型”？

商汤科技联合创始人陈宇恒的分享围绕商汤在大模型时代的思考与产品实践展开。据他介绍，4年间，大模型参数量年均复合增长率超过 400%，算力需求增长超过15万倍，远超摩尔定律。

我们为何需要“大模型”？因为“大”等于更好的泛化能力——泛化能力是指机器学习模型在面对新数据时的适应和准确预测能力。

商汤SenseCore拥有5000 Petaflops算力，支持20个千亿参数超大模型同时训练，为客户及生态伙伴提供全链条MaaS大模型即服务。截至今年5月，商汤大装置已累计服务超40个核心客户，其中大模型客户10家以上，并已在超过20个落地场景中实现大模型交付。

如何做好大型支付平台架构设计？

支付平台与其他的互联网应用平台相比，需要更高的效率、可用性、安全性和扩展性。在云原生和AI的新时代，如何通过利用新技术和新思路，构建和优化一个优秀的互联网支付平台，这是支付行业的 CTO和架构师们日思夜想的问题。

NETSTARS公司CTO陈斌在分享中就详细阐释了如何做好大型支付平台的架构设计这个问题。

关于大会

除主会场分享外，本届大会另外设置了12场平行分会场活动。对于AIGC、大模型、大算力这样当下最热门的技术，分会场邀请到的都是在这些领域钻研、深耕的实践者们，给出的冷静分析和前瞻性预测。

对于多云实践、业务架构演进、研发效能提升这些持久被技术人关注的话题，分会场也做到了重实践，进行高质量的内容交付。

从2012年开始，51CTO已经连续11年、累计奉献了19场WOT全球技术创新大会。11年时间，有的技术如神话般崛起又泡沫般消失；有的技术历经时光磨砺而愈发彰显价值；有的技术充满争议而争议还在继续。

在充满挑战又孕育生机的2023年，我们以这场技术大会，一起见证科技的力量和价值。

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