近日，為期兩天的2024中國生成式AI大會（上海站）圓滿落幕，吸引了超過4000人報名咨詢，現場超過1200位觀眾參會，線上觀看人次更是突破104萬。
此次大會以“智能躍進 創造無限”為主題，匯集了51位產學研投領域的嘉賓代表，共同探討了生成式AI的技術創新、商業應用及未來趨勢。
大會現場氣氛熱烈，主會場和分會場均座無虛席，展覽區也吸引了大量觀眾駐足交流。15家參展企業展示了最新的技術和產品，引起了廣泛關注。
在AI Infra峰會上，上海交通大學副教授戴國浩指出，業界應關注單位算力的高效token吞吐，通過軟硬協同優化提高算力利用效率。北電數智的郭文分享了如何通過全棧AI工廠填補國產算力供需斷層，GMI Cloud的King.Cui則強調了高穩定GPU集群在AI企業全球化布局中的重要性。
阿里云、光羽芯辰、中昊芯英等企業代表也分別就智算集群、個人大模型、國產TPU芯片軟件棧等主題進行了深入分享。
下午場的圓桌討論聚焦“大模型行至深水區，AI Infra的新變化與新機會”，德聯資本執行董事劉景媛主持了討論，多位嘉賓就AI Infra領域的新挑戰與機遇發表了真知灼見。
大會首日還舉行了大模型峰會，17位嘉賓圍繞大語言模型、多模態大模型等前沿議題進行了深入交流。分會場還組織了端側生成式AI技術研討會、AI視頻生成技術研討會與具身智能技術研討會，為參會者提供了更多學習和交流的機會。
在AI Infra領域，多位嘉賓分享了關于智能體開發管理平臺、實時語音、向量數據庫、RAG技術等方面的最新進展。楓清科技的高雪峰強調了從數據到知識的跨越對于生成式AI與決策智能融合的重要性；聲網的毛玉杰則探討了生成式AI與實時互動技術的結合如何改變人機交互體驗。
騰訊云的謝宇介紹了向量數據庫在挖掘數據價值方面的作用，Jina AI的王楠則討論了長文本大模型與RAG的長期共存關系。Zilliz的欒小凡分享了向量數據庫面臨的挑戰及解決方案，英飛流的張穎峰則提出了多模態RAG的新范式。
Alluxio的傅正佳則強調了提升大規模模型訓練效率的重要性，并介紹了其通過統一數據視圖、豐富協議轉化、高性能數據訪問等方式打造高性能AI數據底座的解決方案。
此次大會不僅展示了生成式AI領域的最新成果和創新應用，也為行業內外人士提供了寶貴的交流與合作機會。隨著生成式AI技術的不斷發展和商業化進程的加速推進，相信未來將有更多創新應用涌現，為各行各業帶來深刻變革。
