数智时代的AI人才粮仓模型解读白皮书（2024版）.docx

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1、Content序言国AI加速产业与技术升级，企业正式步入数智时代_Q1（一）中国传统产业逐步迈向全面智能化7（二）行业大模型构建需求喷发：超63%企业正在构建企业内大模型10（三）AI影响下的技术演进12（四）小结：AI时代全面来临，企业需构筑核心竞争力15企业在数智时代面临的AI挑战及需求分析02（一）AI思维”成为企业AI战略制定、实施的阻碍17（二）传统业务应用场景匮乏：不会找、找不到18（三）算力成为限制AIGC发展的最大问题19（四）AI人才阈值范围扩大，数量愈加紧缺20e企业全面Al化的价值03（一）AI赋能千行百业，加速产业智能化升级23（二）培育Al能力是实现企业业技融合的关键

2、26（三）AI基础设施建设是支撑产业发展的基石27（四）小结：企业全面AI化，打造AI人才梯队28a企业全面Al化与Al人才粮仓模型介绍04（一）全球Al人才数量、结构现状解读30（二）数智时代下的AI人才粮仓模型32%Al人才培养体系建设策略Q5（一）企业Al应用文化的整体性构建与全员能力赋能46（二）数智化时代下企业AI人才招聘、评价、能力培养的创新策略56Q企业AlGC应用及人才培养案例06（一）企业AIGC应用案例62（二）企业AIGC人才培养案例65数据引用源3168专家寄语第一章THEAGEOFDIGITA1.INTE1.1.IGENCEAI加速产业与技术升级,企业正式步入数智时代

3、(一)中国传统产业逐步迈向全面智能化I政策支持，完善中国人工智能发展4态 (1)三g-.，cfa1,IB,Cnmw图源JnfoQ研究中心-AIGC行业应用及人才发展洞察目前国内超63%的企业正在构建企业大模型，将大模型与业务流程、产品功能紧密结合，推动其在多个场景中的应用、垂直化发展和产业化落地。极客邦双数研究院、InfC）Q研究中心发布的AIGC行业应用及人才发展洞察（以下简称AI人才洞察）显示，采买或调用商业大模型和基于开源构建专属大模型的企业比例基本一致，其中万人规模企业往往业务场景较为复杂，更偏好基于开源构建自己的专属大模型。同时，由于AI落地应用存在不少难点，即使是作为数字化转型重点

4、行业，约40%的制造业企业内部仍然没有基于大模型做任何开发工作；约20%的企业没有基于大模型做任何研发工作，其中千人以下规模企业比例较高；而由于成本高、落地难、数据隐私存在安全隐患、人才资源少等因素，中小企业在应用方面尚处于观望期。企业大模型能力构建采买/调用了Rk电婴能力修于管上化大步力更行了率她的W化甜然和舒著1千开身归祥，自己的。尾大修学没向“手人里士做任何开发作不治能图/数据源：InfoQ2023年12月发起的中国生成式AI开发者画像码研IAI人才粮仓模型解读白皮书（三）AI影响下的技术演进产数据处理能力提升，安全合规成为新课题业务需求不断发展，数据技术也在不断演进。早期的DT1.0时

5、代，数据技术主要支撑业务贯通，通过文件系统、数据库等技术实现数据共享和流通.进入DT2.0时代，数据技术开始推动数智决策，以数据仓库、数据湖等为代表的技术支撑分析、治理，实现业务智慧化、智能化。而到了DT3.0时代，数据技术不仅在企业内部流转,还通过可信流通对外赋能，全场景智能、跨领域协同、数据跨域安全管控成为新阶段的发展目标，推动数据要素价值不断向更多应用场景拓展。与此同时，以A1.云计算、区块链及图技术等为代表的新兴技术持续护航数据要素安全流通。大型语言模型的发展对数据存储和处理也提出了更为严苛的要求，它不仅需要处理海量的多态数据以完成训练，还需要面向海量的终端进行数据应用。这个过程中，A

6、I与数据处理技术相结合降低技术的使用门槛，2023年AIGC技术的跨越式突破发展，有效扩展了数据基础设施与AI融合的发展空间。技术飞速发展，但不得不重视的是，随着企业的生产组织模式逐渐发生转变，企业的数据资产已经突破本地数据中心，越来越多地分布在混合云环境中不同的服务和信任边界上，导致企业数据逐渐暴露在数据盗取、泄露、篡改、敏感数据出境等安全风险下，数据安全合规问题成为企业的心头病”，企业亟需更有效地做好数据治理，解决数据质量和数据安全问题，寻求保障企业数据安全合规的解决方案。ZJ算法演进迅速，大模型蓬勃发展为了满足不同行业对AI技术的需求，AI算法和模型经历了从简单到复杂的不断演进。早期的机

7、器学习算法，如线性回归和决策树，基于统计学原理处理数据，为AI技术的起步奠定了基础。随着技术的演进，AI模型参数量不断突破，如Transformer结构和MOE(MixtureofExperts)结构不断迭代创新，2023年，AIGC爆发式增长，大模型产品涌现，全领域产品累积。国内各大厂商在AI算法和架构方面凭借自身特色和优势进行布局，推动AI技术的不断创新与应用。图源InfoQ研究中心-A1GC行业应用及人才发展洞家3AI场景应用带来巨大算力需求,企业AI基础设施亟需升级AI时代的机器需要自主学习并推断逻辑，这背后是对海量数据和强大计算力的极大需求。但面对CPU性能的局限，传统服务器已难以满

8、足这种密集型计算的需求，对AI基础设施的要求提高。计算、存储、网络和数据服务等都需要经过精心的设计和重构，才能满足当下大型模型和生成式AI的严苛要求。AI大模型规模的快速增长和结构复杂化，也让各行业对AI基础设施运算能力的需求呈现出显性化激增的趋势。AI人才洞察显示，43%企业使用云算力支持AI算力运行，28%的企业自建AI算力。约30%的企业使用云服务，其中千人以下规模的企业更加倾向于利用云服务商技术能力和安全保障，通过云服务来降低企业开发门槛和成本。从不同行业来看，信息传输、软件和信息技术服务业，游戏、科学研究和技术服务业对云服务需求比例更高。此外，仍有约两成企业尚未建设AI基础设施。企业AI算力类型主要使用H力云每英人云田芳和口建JI力设僮各学，王雯使用口注胃力谀住，