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人工智能6大核心赛道深度解析（第2页）

- 挑战：

- 能耗问题：数据中心的耗电量巨大，据统计，全球数据中心的耗电量占全球总耗电量的1%以上，而且这个比例还在上升。如何提高算力的能效比（每瓦电产生的算力）是个大问题。

- 芯片供应链：高端AI芯片的研发和制造门槛很高，目前主要被少数几家公司垄断，存在供应链风险。

- 趋势：

- 算力的泛在化：除了中心化的数据中心，边缘算力、端侧算力会越来越普及，形成“云-边-端”协同的算力网络。

- 绿色算力：通过采用可再生能源（太阳能、风能）、优化数据中心设计（比如液冷散热）等方式，降低算力的碳排放。

- 智算中心建设：很多地方政府和企业都在建设智能计算中心，专门为AI训练和推理提供算力服务，这会成为新的基础设施。

二、AI应用：人工智能的“千面英雄”

AI应用是人工智能最贴近大众的领域，它就像**“千面英雄”**，能根据不同行业的需求，变幻出各种形态来解决实际问题。

1. AI应用的技术逻辑：如何把AI变成生产力工具？

AI应用的本质是**“把特定的AI技术封装成产品或服务，解决某个具体场景的问题”**。这个过程一般包括以下几步：

- 场景定义：明确要解决什么问题，比如“提高电商平台的商品推荐准确率”“降低银行的信贷违约率”。

- 数据收集与标注：收集该场景下的相关数据，并对数据进行标注（比如给图片打标签、给文本标类别）。数据的质量和数量直接影响AI应用的效果。

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- 模型选择与训练：根据场景选择合适的AI模型（比如用协同过滤做推荐，用决策树做风控），然后用标注好的数据训练模型。

- 模型部署与迭代：把训练好的模型部署到实际环境中，然后根据用户反馈和新数据不断迭代优化。

2. 各行业AI应用的深度剖析

- 金融领域：

- 智能风控：通过分析用户的征信数据、消费行为、社交网络等多维度信息，建立AI模型来预测用户的违约概率。相比传统的人工审核，AI风控能处理更大量的数据，识别更隐蔽的风险，同时提高审批效率。

- 智能投顾：根据用户的风险偏好、财务状况，用AI模型推荐个性化的投资组合，让普通人也能享受到专业的投资建议。