AIGC | PC集群 | PC Farm | GPU服務器

生成式AI | Stable Diffusion | ChatGPT

2022 年 12 月，OpenAI 推出了 ChatGPT，這是一種高性能計算的大型語言生成模型。它的出現推動了人機對話技術的發展，并在網絡上引起了極大的關注。目前，全球各大科技企業都在積極擁抱 AIGC，不斷推出相關的技術、平臺和應用。隨著人工智能技術的不斷發展，AIGC 技術也日益成熟，廣泛應用于更多領域。

目前，中國是 AIGC 市場的一個重要角色，并具有快速發展的潛力。據艾媒咨詢預測，2023 年中國 AIGC 核心市場規模將達 79.3 億元，2028 年將達 2767.4 億元。中國互聯網的高度普及率，以及不斷提升的企業數字化程度，為 AIGC 產業提供了優越的發展環境。

AIGC是人工智能與大數據、云計算、5G等多個技術領域的整合，是一種跨領域的合作發展模式。在人工智能產業中，算力、算法、數據是三個核心概念，它們構成了AI領域的基礎設施，是支撐AIGC行業創新和發展的必要前提。

百度、阿里巴巴、騰訊、華為是國內大模型領域的第一梯隊，它們在大模型研發投入、技術能力和人才團隊實力等方面具備追趕GPT-4實力。百度旗下擁有多個知名品牌，并在大模型領域布局廣泛，文心大模型應用案例積累更多；阿里巴巴在淘寶、天貓、支付寶等品牌的基礎上，也在大模型領域布局廣泛，通義先布局內部應用；騰訊是中國最大的互聯網公司之一，在微信、QQ、騰訊視頻等品牌的基礎上，混元大模型主要服務內部業務；華為是中國最大的通信設備制造商之一，盤古大模型與華為現有業務結合緊密。這四家企業在大模型領域均有著廣泛的布局，具備強大的技術實力和專業人才，以滿足不同場景下的需求并提高工作效率和用戶體驗。

大模型的核心競爭要素

一、AIGC產業鏈發展的前提與核心要素

以GPT為代表的基礎模型，作為核心AI能力的供給，占據了價值鏈中最主要的環節，帶領了整個AGI產業鏈的發展。由于大模型能力邊界與適用性不斷拓寬，它在迭代速度上領先一眾小模型，呈現出下探到更多下游產業鏈以及更加細分垂直領域的能力。圍繞著大模型的生態建設如火如荼，大模型的競爭格局、優劣勢以及上下游生態也趨于穩定。而隨著大模型的能力和發展速度趨于穩定，應用層也許會出現現象級消費應用以及垂類領域新龍頭，而大模型將持續受益于中下游反哺。

1、算力

AI大模型的規模龐大，需要依賴強大的計算資源來支持其運行，全球芯片計算性能的持續提升為GPT的成功落地提供了重要基礎。以英偉達為代表的AI產品性能持續進步，參數方面從V100到H100計算性能提升3倍以上，而單位功耗卻顯著優化。H100配有Transformer引擎，可以專門用作處理類ChatGPT的AI大模型，其服務器效率是A100的10倍。

過去十年，英偉達通過提出新處理器、新系統、新互連、新框架和算法，并與數據科學家、AI研究人員合作開發新模型，已經使大語言模型的處理速度提高了100萬倍。AI芯片性能的顯著提升成為近年來大模型涌現的算力基礎。2020年OpenAI推出的GPT-3大模型包含1750億參數，訓練成本達到了1200萬美元。多模態預訓練大模型GPT-4預計規模更大，谷歌近期發布的PaLM-E包含5620億參數。如此龐大的模型如果沒有先進算力基礎，訓練耗時和成本將成為不可承受之重。

2、算法

多年以來，AI理論不斷積累完善，并且GPT模型算法不斷迭代優化，最終推出了能力出色的ChatGPT。從基于規則的算法到用于分類的機器學習，再到可訓練的深度神經網絡，AI技術將任務的復雜性從函數復雜度轉移到了拓撲結構復雜度。Transformer注意力機制進一步模擬人腦學習方式，使自然語言處理取得了突破性進展。

3、數據

有規模與質量的數據要素是大模型的核心前提——ChatGPT訓練數據達到45TB，同時基于人類反饋數據提升性能。從GPT的訓練過程可以看出數據在大模型訓練過程中的重要意義， 強化學習過程是ChatGPT 效果區別于其他模型的主要原因。

1）結構化到非結構化

結構化數據即數據格式與長度規范化的數據，數據量與信息含量較少，隨著AGI 能力以及學習需求提升，將會越來越多采用信息量更大的非結構化數據，包括圖像、視頻、3D（LiDAR、雷達 等）、文本和音頻等。

2)數據環節自動化比例提升

預計數據生產、采集、清洗、 標注等環節自動化程度會提升，目前機器標注、自動駕駛影子模式等技術都是數據環節自動化的例子。 數據的自動化也包括機器獨立與真實世界交互產生數據的過程。未來除了新的場景與新的事物需要人工參與數據環節，在成熟場景的數據自動化程度會很高。

3）高質量反饋數據決定性能

GPT訓練的RLHF數據與其他階 段的簡單標注數據不同，需要非常 專業的問題、指令以及符合人類邏 輯與表達的高質量的答案。 據稱 OpenAI 內部招了幾十名 PhDs 來做該數據的標注以及質量 檢測，Scale 作為 標注供應商，也招聘了幾十名 PhDs提供此類服務。

4）高質量垂類數據決定壁壘

在大模型架構基本穩定之后， 模型競爭的核心差異點在于訓練數據的獨特性。在垂直場景、業務的數據質量決定了模型在該領域的表現，如：BloombergGPT憑借3630億 個標簽的金融領域數據集FINPILE 在該領域任務中表現遠超其他模型。

4、生態

GPT產品在先發構筑用戶心智與使用習慣方面具有競爭優勢。ChatGPT網站在2023年2月的用戶訪問量超過10億次，獨立訪客數超過1.5億。隨著產品功能的不斷完善，AIGC模型本身有望成為超級流量入口，與用戶在各種場景直接交互。此外，數據是大模型關鍵要素。通過先發構筑生態，GPT獲得更多的場景與用戶數據訓練，使其產品力領先于其他模型。同時，大量互聯網與軟件應用積極與GPT融合，一旦生態構筑，面臨遷移成本，一定程度上類似操作系統的生態。

AIGC國內大廠的應用

由于國內大模型尚未完全成熟，大部分企業產品處于研發或準備應對AIGC模型帶來的影響階段，但隨著后續大模型持續落地與完善，預計將給相關產業帶來新的機遇與挑戰。在海外已嫁接大模型的應用案例中，企業具備原有產品使用場景不會被AI替代、有獨特垂直的高質量數據以及用戶粘性和深度等稟賦更有利于把握AI機遇。國內頭部互聯網企業騰訊、阿里巴巴、百度、華為、字節跳動除了在AI與大模型領域有積累與積極布局，本身產品場景生態也有望較大受益于AIGC技術帶來的巨大效率提升。此外，在垂直細分領域方面，辦公、金融、電商、教育等相關企業擁有核心關注場景壁壘和高質量獨占數據優勢，也有望受益于AIGC技術的發展。

一、騰訊：流量與場景受益大模型能力，有望優化成本與打開商業化空間

騰訊是國內最核心的社交流量匯聚和內容分發平臺。AIGC大模型技術能夠帶來內容成本優化與體驗提升，進一步完善平臺內的內容生態；同時，在to B領域也有望提供更多的增值服務并創造更多需求。

1、用戶流量

微信月活超13億，QQ月活5.7億，用戶高粘性且熟人社交場景基本不受AIGC技術沖擊，因此未來這兩大平臺的核心流量池和內容分發平臺地位將保持穩固。

2、場景與數據

1）游戲與影視文娛等

騰訊作為國內最大的游戲、影視文娛生產商與分發平臺，擁有全維度內容服務，包括騰訊游戲、視頻號、長視頻、網文、公眾號、音樂、直播等。其獨占大量內容數據，2022年游戲收入超過1700億元，視頻號MAU超過8億（截至2022年6月），微信搜一搜MAU也超過8億。這龐大的內容生態和成本投入有望在AIGC技術帶來的效率提升和體驗優化方面獲得大幅改善。

2）企業服務

除了C端內容，騰訊還提供騰訊云、企業微信、騰訊會議等企業服務。但現階段整體尚未實現盈利。借鑒微軟辦公和云產品受益于GPT技術的提升，AIGC技術賦能下有望提高相關產品的效率價值，并提升其商業化水平。

3）廣告營銷

2022年騰訊廣告收入超過800億元，主要與社交內容相關。AI技術有望持續提升內容效率和產品創新，從而提升廣告的效率和體驗。

3、AI工程能力

騰訊在技術和人才方面儲備充分，截止2022年底研發人員規模約8萬人，占比74%。公司積極布局混元大模型，在AI技術研發和應用落地方面同步推進。這些努力有望持續提升運營效率、產品創新以及增值服務。

4、算力基礎

隨著算力的發展，模型容量持續提升，模型通用性和泛化能力也更強。近兩年來，國內外頭部科技公司均有布局，發布了若干千億規模以上的大模型。騰訊作為一家擁有強大底層算力和低成本高速網絡基礎設施的企業，在混元AI大模型方面取得了重要進展。騰訊推出了HunYuan-NLP 1T大模型，并在國內最權威的自然語言理解任務榜單CLUE上一度登頂。該模型是業界首個可在工業界海量業務場景直接落地應用的萬億NLP大模型。騰訊混元AI大模型協同了預訓練研發力量，旨在打造業界領先的AI預訓練大模型和解決方案。現在，騰訊混元AI大模型完整覆蓋NLP大模型、CV大模型、多模態大模型、文生圖大模型及眾多行業/領域任務模型。

二、阿里巴巴：技術積累深厚，AI有望賦能電商內容及打開市場空間

阿里巴巴是國內主要的電商平臺，同時在云計算、企業服務相關業務方面具有出色競爭力。該公司長期投入 AI 領域，并已經開展通用大型模型的公測。目前，在應用端方面還處于探索階段。AIGC 技術有望通過內容成本優化和產品創新來提升電商和 to B 領域商業價值，從而提高業務效率。

1、用戶流量

淘寶是一家垂直電商領域的公司，其年活躍用戶數接近9億，GMV約達8萬億元。由于在電商生態、數據處理和復雜場景流程方面具有深厚的積累，因此其業務基本盤不能簡單地用大型模型代替。

2、場景與數據

1）電商

淘寶等電商平臺需要大量的文本和圖片內容來支持其業務需求，這些場景包括電商圖片和文案、短視頻、直播帶貨以及智能客服營銷。AI 技術有望通過降低電商生態中的內容成本、優化用戶體驗以及提升電商平臺的內容水平，從而為電商行業帶來更多的發展機遇。

2）廣告營銷

AI技術有望提高電商搜索的效率和用戶體驗，特別是對于以消費者為中心的阿里媽媽等產品，AI技術可以幫助他們進行更有效的營銷、更深入的消費者數據洞察，并且生成相關的圖文視頻內容，從而提高營銷轉化率。

3）企業服務

阿里巴巴提供了阿里云、釘釘等企業服務，AI技術的應用有望提高這些產品的效率和商業化水平，從而刺激更多的AI云需求。

4）AioT

在AI技術的賦能下，智能終端產品如天貓精靈等有望獲得大幅提升的用戶體驗。

3、AI工程能力

阿里巴巴在技術儲備和人才方面充分準備，到2022年底總員工數超過20萬人，其中技術人員占比超過一半，總部人員超過10萬人。阿里的達摩院在技術領域積累了深厚的實力，通用大型模型即將發布，同時AI技術研發與應用落地同步推進，這些努力有望持續提高運營效率、產品創新以及增值服務的質量。

4、算力基礎

阿里巴巴大模型研發的算力基礎包括基于GPU的深度學習計算平臺和基于云計算的分布式訓練平臺。

GPU的深度學習計算平臺可以有效地加速深度學習算法的訓練過程。阿里巴巴在研發中使用了多種GPU計算平臺，包括NVIDIA Tesla P100和V100等。

基于云計算的分布式訓練平臺可以實現多臺計算機協同訓練大規模模型，使得訓練速度大幅提升。阿里巴巴基于自主研發的分布式計算框架AliTianchi，采用了多種優化策略，包括參數服務器、梯度壓縮和通信優化等，以提高分布式訓練的效率和可擴展性。同時，阿里巴巴還在云計算平臺上提供了云端GPU計算服務，為開發者提供了快速高效的大規模模型訓練能力。

三、百度：大模型產品先發，核心搜索業務機遇與挑戰并存

百度是中國重要的搜索引擎門戶，其擁有大量中文互聯網信息數據池和技術積累。百度在AI和云計算領域持續投資，并已經先行發布了文心一言模型，此舉有望提升搜索產品體驗，同時也為基于大型模型的產品拓展更多客戶打下了基礎。然而，在搜索和大型模型場景之間存在一定的替代性，因此對于百度應用落地角度來說，既有機遇也存在挑戰。

1、用戶流量

截至2022年底，百度搜索的月活躍用戶超過6億，近年來用戶規模整體穩定，而在線營銷收入也超過了700億元。然而，在中國互聯網流量被分割的情況下，淘寶搜索、微信搜一搜、抖音搜索、搜狗、360等在不同場景和市場中共享不同份額，因此搜索引擎的體驗和性能仍然是關鍵的競爭因素。

2、場景與數據

總體來說，百度在深耕國內搜索領域方面表現出色，其中文互聯網信息圖文數據語料積累領先。然而，從場景角度來看，考慮大型模型回答問題能力與傳統搜索存在一定的功能重合，雖然提升了用戶效率，但可能會減少用戶對網頁的瀏覽，降低廣告位曝光。目前，new bing和谷歌已經推出了搜索+大型模型，但百度尚未將大型模型正式融入到搜索產品中，因此其對搜索引擎競爭力的正面影響以及對商業化潛在的負面影響有待跟蹤評估。在業務拓展方面，百度文心產品已經提供了API服務，截至3月18日，該公司稱申請企業客戶超過9萬，合作咨詢超過6000條。百度智能家居業務也有望受益于大型模型技術。

3、AI工程能力

百度在AI領域擁有長期的技術積累和人才儲備，在推薦引擎、深度學習、智能駕駛、全屋智能等領域都有相應的布局。截至2022年底，百度總員工數超過4萬人，其中有2.4萬名員工從事技術研發工作。通過率先推出文心一言大型模型產品，百度展現了其在AI領域的技術積累和能力。

四、華為盤古大模型研究：盤古開天，AI落地

目前，盤古大型模型在100多個行業場景中完成了驗證，包括能源、零售、金融、工業、醫療、環境、物流等領域。該模型涉及千億參數、40TB訓練數據，對算法、算力、海量數據處理和并行優化提出了很大挑戰。為了解決這些問題，華為云算法團隊和循環智能（Recurrent AI）的NLP團隊合作攻關，突破了大型模型微調的難題。鵬城實驗室的鵬城云腦II是國內最大規模的AI訓練集群，在盤古大型模型的訓練中提供了強大的AI算力和數據吞吐能力，為其打下堅實的基礎。此外，華為底層軟件、訓練框架和ModelArts平臺協同優化，充分釋放算力，達到了全棧性能最優狀態。

具體來看，盤古大型模型利用華為CANN采用了算子量化、算子融合優化等技術，針對底層算子性能進行了優化，每個單算子的性能都提升了30%以上。華為MindSpore采用了“流水線并行、模型并行和數據并行”的多維自動混合并行技術，大幅降低了手動編碼的工作量，并提升集群線性度20%。華為云ModelArts平臺提供E級算力調度，同時結合物理網絡拓撲，提供動態路由規劃能力，為大型模型訓練提供了最優的網絡通信能力。借助ModelArts平臺高效處理海量數據的能力，盤古大型模型僅用7天就完成了40TB文本數據的處理。一站式AI開發平臺ModelArts為盤古大型模型的訓練和推理提供計算優化、通信優化、存儲優化以及算法優化，是其重要的基礎平臺資源。

1、泛化能力極強、適用大量復雜行業場景

盤古大型模型具備極強的泛化能力，一個模型適用于大量復雜行業場景。在to B以及to C場景下，盤古大型模型具有良好的泛用性，大規模參數的模型可以更深層挖掘數據背后的邏輯，達到更高的泛化性能，對不同場景的魯棒性更強。同時，盤古大型模型吸收了海量數據知識，學習了40TB的中文文本數據，包含30億+參數的CV大型模型通過行業數據的小樣本調優，提高了模型在場景中的應用性能和泛化能力，減少對領域數據標注的依賴。

此外，基于產業場景中存在大量的內容理解需求，盤古大型模型采用兼顧架構，在預訓練階段沉淀了大量的通用知識，能夠同時完成理解與生成任務，使得大型模型有能力支持行業知識庫和數據庫的嵌入，對接行業經驗。隨著盤古大型模型的開放，各行各業的開發者不必再“從零開始”，只需在云上找到所需要的模型，助力各行各業加速智能化轉型。大型模型在實際場景中的應用不僅可以幫助用戶提高訓練進度并且縮短訓練時間，隨著模型上應用數量不斷增多，用戶成本亦會有所降低。

2、工業化 AI 開發模式賦能千行百業

盤古大型模型是一種工業化AI開發的新模式，相對于傳統的“作坊模式”AI開發過程，可以解決小模型的定制化難題，使一個模型應用到多個場景中。盤古大模型AI開發門檻較低，能夠提供自動化工作流，減少對AI開發工程師的專業依賴，同時可以根據更新數據快速進行模型迭代，做到“邊用邊學”。盤古CV大模型首次兼顧了圖像判別與生成能力，能同時滿足底層圖像處理與高層語義的理解需求，融合行業知識的微調，快速適配各種下游任務，在100余項實際任務中得到驗證，節約90%以上的研發成本。此外，盤古CV大模型在預訓練階段主要集中在數據處理、架構設計和模型優化三個階段進行優化，在ImageNet 1%、10%數據集上的小樣本分類精度上均達到目前業界最高水平。

AIGC在游戲行業的應用

ChatGPT是一款功能全面的機器人，不僅限于對話，其本質是通過對話完成各種任務。GPT機器人具有強大的語言處理能力、縝密的邏輯推理、完善的認知體系和豐富的接口生態。由于其在快速信息獲取、教人類學習、生成有價值的內容、流暢的對話以及協助人類進行生產操作等方面的優勢，已經得到了廣泛的應用。ChatGPT已經被應用于各種領域，例如辦公、金融、電商、設計、社交、游戲等，成為為人類提供幫助的重要工具之一。本節內容將具體從AIGC在游戲行業的應用為大家展開詳細的介紹。

一、全球游戲市場規模不斷擴大

根據Newzoo的數據，全球游戲市場規模在2016年的1011億美元基礎上持續增長，到2021年時已經達到1927億美元，五年間增長接近一倍，預計2022年將達到1968億美元，2025年將增長至2257億美元。隨著游戲玩家數量不斷增長，預計2022年將達到32億人，占全球總人口的40%。目前，全球游戲玩家數量約為30.6億人，占全球總人口的比例為38.25%。預計到2025年，全球游戲玩家數量將增長至35.3億人，年復合增長率為4.2%。

二、游戲制作

游戲行業的競爭主要集中在制作環節和營銷環節，而優秀的游戲制作是游戲營銷的基礎。然而，傳統游戲制作中存在“質量、速度、成本”三個因素之間的矛盾。要在保證游戲質量的前提下，制作一款游戲只有兩條路徑可選：一是大量開發人員同時制作一款游戲，但大規模團隊管理、開發效率較低，開發成本勢必提高；二是精簡團隊成員，制作周期長達數年甚至十數年。

通常情況下，優質的3A大作的開發時間成本和資金成本都非常高。以銷量超過4600萬份的《荒野大鏢客：救贖2》為例，該游戲擁有超過28平方英里大小接近真實景象的地圖和1000個NPC。即使擁有專職開發人員超過1200人的團隊，也用了8年的時間才完成，成本逼近3億美元。另外，《星際公民》的專職開發人員數量少于《荒野大鏢客：救贖2》，但該游戲已開發了10年，并仍處于Alpha版本測試階段，預計仍需要較長時間才能完整上線。

游戲制作流程復雜，設計開發環節最為關鍵。游戲的制作一般包括“產品立項-目標規劃-設計開發-發布運營”四 個環節，制作周期一般以年為單位，制作流程的復雜程度和時間成本遠超娛樂媒體領域的其他內容。在游戲的制 作流程中，設計開發環節決定了規劃的落地程度，極大程度上影響游戲質量以及玩家體驗，是最為關鍵的一環。

游戲是娛樂及媒體行業中最復雜的形式，構成要素包含娛樂媒體領域內容的所有形式。游戲包含文本、圖像、 音效、音樂、3D模型、動畫、電影、代碼等多種類型的資源，涵蓋了娛樂及媒體行業所有的內容形式。

三、AIGC對游戲制作的影響

游戲是需要實時交互的最高形式，因此也是最綜合復雜的娛樂形式。游戲制作的要素復雜，制作門檻極高，也決定了生成式人工智能對游戲制作的影響是其他娛樂及媒體領域的合力，也是最有可能發揮巨大作用的產業。

AIGC主要通過對已有文本進行續寫、語音合成、生成主題音樂、圖像生成、三維建模以及代碼生成等功能來提高制作效率，做到游戲策劃、音頻、美術和程序等環節的高效生成，同時降低游戲制作成本。以二維游戲原畫為例，傳統的原畫師需要花費數周時間來根據策劃內容完成設計稿，而使用AIGC只需要輸入關鍵詞便能得到大量的設計初稿，后續進行篩選和修改即可，時間降低到幾個小時。因此，AIGC的應用將打破游戲制作的不可能三角。

游戲開發的專業技術和經驗門檻很高，要求資金投入和傳統AI算法積累，因為游戲綜合復雜程度非常高。比如字節跳動，雖然在推薦算法、用戶數據積累、資金和流量渠道等方面優勢突出，但是在游戲領域卻未能復制其在抖音和今日頭條等領域的成功。雖然該公司組建了大中型游戲研發團隊并投入了數百億資金，但仍未能推出自研S級游戲。主要原因在于公司晚入游戲市場，缺乏游戲制作方面的豐富經驗和專業技術人才。盡管公司試圖以技術優勢建立游戲中臺來加速游戲研發，但開發人員對游戲了解不夠，導致中臺偏向于代碼思維，在便利性和使用效果方面不如網易的編輯器。

AIGC制作游戲內容價格低廉且不需要大量的專業技術人才，可以大幅降低游戲制作門檻，使微型游戲制作工作室成為現實。AIGC制作游戲內容具有一次開發調試多次長期復用的特點，而專業生成式模型開發公司可以提供B端產品，將設計人員的創意轉化為設計初稿，大幅度降低內容制作的時間和金錢成本，同時減少對專業技術人才的需求。例如，由5人組成的Innersloth工作室開發的《Among Us》在Steam上銷售超過2000萬份，全球玩家數量約為5億。隨著AIGC的不斷發展，微型游戲制作工作室的數量和可開發的游戲規模將不斷上升。

游戲的創新表現在多個方面，主要受到創意和產能兩個因素的限制。策劃是游戲的起點，美術設計是到游戲形 象、畫面的關鍵，游戲創新依賴于策劃、美術人員的創意，而從創意到成品要經過漫長的開發過程，產能也是限 制游戲創新的關鍵一環。

AIGC提高生產力突破產能限制實現游戲創新:

1、AI生成3D模型助力飛行模擬器實現3D高清全球地圖：微軟的飛行模擬器計劃開始于1976年，一直在向著高 清、3D、全球地圖努力，最新版本通過與blackshark.ai合作，使用AI從2D衛星圖像生成3D模型，構建了超 過15億的3D建筑模型，突破了產能的限制，飛行區域包括整個地球、超過24000個機場，且主要地標和熱 門城市的地景越來越豐富。

2、AI賦能NPC打造原神高品質開放世界：開放世界游戲在上世紀80年代便出現，原神開發中使用AI賦予了每 個NPC不同的個性及特殊能力，打造了更為完備的高品質開放世界，獲得成功。

AIGC技術通過轉型性創作和組合性創作等方式，突破了個人創意的局限性，拓寬了游戲策劃設計的邊界。其中，繼續性創作指學習已完成要素的特征，進行繼續性創作。例如，AI可以續寫文案、生成同一風格系列的圖片等，這種方法適用于那些已經完成部分設計但是想象力枯竭的情況，能夠通過大量繼續性創作擴展人的想象力。而組合性創作則是將不同領域、不同維度的原本無關的概念元素進行組合，創造出新的概念元素，從而為游戲的關卡設計、地圖設計、玩法設計、原畫設計等提供全新的思路。目前，圖像生成算法能夠根據輸入的文字要素生成各種風格的圖像以及超出想象的超現實動物、植物、人物形象，為游戲原畫設計打開了想象空間。例如，2021年，Anurag Sarkar和Seth Cooper使用變分自編碼器（Variational auto-encoder）將不同的游戲關卡進行組合，創造出新的游戲關卡。

四、藍海大腦PC 集群（PC Farm）解決方案

PC集群是一種由多臺計算機組成的系統，這些計算機通過網絡連接在一起，共同完成計算任務。PC集群解決方案是指在PC集群上運行的軟件和硬件系統，用于管理和優化計算資源，提高計算效率和可靠性。

藍海大腦PC集群解決方案提供高密度部署的服務器和PC節點，采用4U機架式設計，每個機架可插拔4個PC節點。融合了PC的高主頻和高性價比以及服務器的穩定性的設計，實現了遠程集中化部署和管理運維。同時，采用模塊化可插拔設計，使維護和升級變得更加容易。

同時，還集成了Stable Diffusion AI模型，可以輕松地安裝和使用，無需進行任何額外的配置或設置。與傳統的人工創作方式相比，Stable Diffusion Al模型可以更快地生成高品質的創作內容。通過集成這個模型，可以使創作者利用人工智能技術來優化創作流程。另外，藍海大腦PC集群解決方案還具有開箱即用的特點，不僅易于安裝和使用，而且能夠快速適應各種創作工作流程。這意味著用戶可以在短時間內開始創作，并且在整個創作過程中得到更好的體驗。

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審核編輯黃宇