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以ChatGPT为代表的大模型红遍全球，展现出变革经济社会的巨大潜能，成为科技领域的热门方向，仅国内就有数百个大模型如雨后春笋般纷纷冒出。在讲课中，吴炳文将大模型时代的智慧涌现，比喻为寒武纪时期的物种大爆发，开创了全新的AIGC时代。

爆发的背后，是人工智能（AI）经历了70多年发展，最早可追溯到1943年心理学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮兹提出的“神经网络”概念。1956年，计算机专家约翰·麦卡锡首次提出了人工智能的概念；1997年，“深蓝”计算机击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2017年，Google提出颠覆性的Transformer架构；再到2023年，ChatGPT催生了AIGC的爆发，人工智能进入智慧涌现阶段。吴炳文总结，人工智能的发展历程，是从“计算→感知→认知→创造”层层递进，以大模型为基础的AIGC，是人工智能发展到一定阶段的必然产物。

其中，算法是灵魂、算力是基石、数据是原料。“算力是当前制约人工智能发展最核心的要素”，吴炳文指出，一方面，算法模型的复杂化和巨量化需要更强算力的支撑；另一方面，数据的爆发式增长对算力提出了更高要求。例如，GPT-3模型包含1750亿个参数，需要进行数千万次的计算操作来完成一次推理任务。

吴炳文指出，对算力的需求，推动了新的处理器架构，高性能网络、存储、调度技术，高效的冷切和能源管理技术的发展。更高效的智算中心性能和效率，成为产业界重要的研究课题。其中，在2023年腾讯全球数字生态大会上，腾讯云携手中国信通院正式发布《智算赋能算网新应用白皮书》，阐述了算力的产出不仅和算力的投入规模有关，同时和算力的利用率、生产率、以及算力服务化的水平相关。通过提升算力的利用率和生产率可大幅优化算力的投入产出比。

在算法和模型层面，“如何让计算机像人一样思考”，准确的说，是如何通过“深度学习”，将计算能力转化成感知、认知、创造能力。吴炳文谈到，大模型是深度学习的重要成果，大模型本质上也是基于深度学习领域的算法和庞大复杂的神经网络，需要通过更大的参数来增加模型的深度和宽度，从而提升模型的表现能力。

基于大模型的应用创新，吴炳文介绍，AIGC能克服传统PGC与UGC存在的质量、产量无法兼具的缺点，有望成为主流的内容生产模式。这其中的代表就有腾讯混元大模型，已在腾讯生态的AIGC场景广泛应用。如基于腾讯混元大模型，腾讯会议打造的AI小助手能实现会中问答、会议摘要、会议待办项等；腾讯文档已支持数十种文本创作场景，可基于自然语言生成函数等；在腾讯广告方面，腾讯混元支持智能化广告素材创作，满足千人千面，实现文、图、视频自然融合。