2023年11月28日，"极新AIGC行业峰会"在北京召开，峰会以"AI落地"为指引，探究AI实践与产业化。
从制造业到金融服务业，从医疗保健到交通运输，从文化娱乐到消费零售，智能客服、数字人直播、智能巡检机器人，AIGC技术正在逐步渗透到各个领域，重塑着各个行业的商业模式和生产流程。
作为AIGC技术发展底座------算力，得到了全所未有的关注，全球算力需求迎来井喷。不少与会嘉宾在交流中提到：算力成为了AIGC技术发展的瓶颈，部分原因包括：
**· 资源需求爆发：**复杂的AI模型需要大量的计算资源来训练和部署，这导致对高算力设备的需求快速增长。
**· 成本高昂：**获取足够的算力需要昂贵的投资，这对许多机构和研究团队来说是一个挑战。
**· 能源消耗：**大规模的算力使用需要大量的能源，对环境造成了一定的压力。
**· 技术限制：**算力的提升可能受限于半导体和其他技术的发展速度。
这些因素共同导致算力成为AIGC发展的瓶颈。
那么如何破局呢？根据行业中的最佳实践，用户解决算力需求的瓶颈通常会尝试以下方式：
**· 算法优化：**改进算法和模型结构，使其在相同的算力下能够实现更高的性能，从而降低对算力的需求。
**· 分布式计算：**利用分布式计算资源，例如云计算平台，将任务分解和并行化，从而通过多台计算机的协作获得所需的算力。
**· 定制硬件：**开发专门针对人工智能计算的定制硬件，以及未来可能的量子计算硬件，从而提高算力的效率和性能。
**· 节能技术：**研发能够节能的算力解决方案，减少大规模计算对能源的消耗。
· **新技术的应用：**利用新的技术趋势，如边缘计算、算力池化技术等，来减轻集中式算力需求，实现更高效的资源利用。
趋动科技锚定行业算力资源不足、以及资源利用率低的痛点问题，创新性地提出AI算力资源池化解决方案，通过软件定义算力、深度适配多元异构算力资源，形成多厂商、多架构的异构智能算力异构资源池 ，实现从传统的以硬件资源为单位、静态分配使用算力的方式，转变为以计算能力为单位对算力资源进行动态、灵活地配给，帮助用户提升资源利用率，保护已有投资。
凭借标准化、可复制的产品架构，趋动科技得到了包括金融行业在内的行业头部客户的认可和规模化落地，在开发、训练、推理等场景均为其带来显著的价值，帮助用户降本增效，节能减排。
趋动科技荣获《AIGC赋能金融创新引领者TOP20》
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