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个极端和三种形态去发展，一个是越来越小型化的，私域AI一定是人工智能下一个巨大的战场。
“另一个就是巨型化，当然不是基于现在大模型的巨型化哈，那太弱智了，而是基于小模型训练而形成的的巨型化集群，这是用于解决更大问题的，就像现在的个人计算机和超算差不多的模式。
“而且，我所说的这个私域AI不一定指的就非得是个人终端，还可以中型集群。
“比如一个科研机构，它就可以搭建一个属于自己的中等规模的集群式AI服务，用以训练自己独有的AI模型，用它来为自己机构的研发人员和研发成果提供更智能化更个性化的服务。
“这就是中等规模集群的应用的其中一种。
“再有就像，精尖端仪器生产企业，比如芯片生产企业，也可以根据自己的生产过程，搭建属于自己的私域工业AI模型，通过工业AI模型的训练实现技术的向上突破。”
“而种种这些，包括个人和商务智能AI助理小模型，就是未来人工智能小型化的整体发展方向。
“而巨型化的，一个道理，比如一个地区一个国家的一整个行业，比如教育，建立一个独属于他们的私域AI模型，等等等等。
“而我们的目标，就是在这个进程中画上独属于我们2041的符号，我们就是标准，唯一的标准。”
这是程旭第一次在实验室系统的说起未来AI的发展方向、具体规划和整体目标。
当然，工业AI模型这事儿几个人都知道，沪上微电子的光刻机在某种程度上就是半个工业AI模型的应用。
而通过生产过程数据的训练，总结出产业和技术升级的路线，以及巨型化和微型化的具体应用，这还是第一次提到。
几个人也是脑瓜子转的飞快，最先反应过来的是子书晓涵，这妮子这一段时间像是开了挂，突然就开窍了：
“旭哥刚刚举得芯片晶圆厂的例子，是不是可以这样理解：
“比如华芯微电子，现在装配了沪上微电子的28nm的光刻机，产线可以满足28nm的量产了。在配置了工业AI模型半年之后，咦，这条产线自己就能满足14nm甚至7nm的芯片量产了。
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