Ces dernières années, l'application concrète de la technologie AI nationale est passée du stade de la validation conceptuelle à celui de la mise en pratique. De nombreuses entreprises ont réalisé des performances remarquables dans les grands modèles et les solutions sectorielles.

Prenons l'IA vocale, par exemple : le grand modèle Xinghuo d'une entreprise leader dans la voix a été déployé à grande échelle dans plus de 300 secteurs tels que l'éducation, la santé et l'automobile. Son « Assistant médical intelligent » couvre même 801 districts et comtés à l'échelle nationale. Que signifie ce chiffre ? Cela montre que le marché toB a un besoin d'IA plus urgent qu'on ne le pense.

Dans le domaine du marketing technologique, certaines entreprises ont augmenté leurs revenus de 310 % grâce à la mise à niveau de leur plateforme IA. La technologie IA a été intégrée dans plus de 95 % des processus opérationnels, de la génération de contenu à la diffusion intelligente. Une telle amélioration de l'efficacité est très stimulante pour les industries traditionnelles. Le fait de servir plus de 600 entreprises confirme également qu'il existe une demande réelle sur le marché.

L'IA côté terminal est encore plus intéressante. Certaines entreprises ont réussi à déployer un grand modèle de 7 milliards de paramètres directement dans le véhicule, permettant une exécution en temps réel. Cela brise beaucoup d'idées reçues sur le calcul en périphérie. Des constructeurs automobiles de premier plan comme Geely reconnaissent cette solution, prouvant que le produit n'est pas qu'une théorie.

D'autres entreprises participent activement à la construction de l'écosystème « AI+ », en intégrant des solutions hardware et software dans des centres de calcul intelligents nationaux comme ceux de Changsha et Chongqing, en lançant des grands modèles pour la reconnaissance de la circulation et la gestion administrative. C'est véritablement une construction d'infrastructures.

Dans l'ensemble, dans cette vague d'IA, les entreprises qui réussissent à concrétiser leur vision font toutes la même chose : transformer leurs capacités IA en produits et services utilisables, plutôt que de se contenter de faire des déclarations en l'air.