该文档是华为昇思MindSpore开源生态总监胡晓曼关于AI大模型开源生态及大模型平台实践的演讲内容，主要围绕AI大模型开源生态发展、华为AI大模型架构及应用、大模型平台技术架构展开。下面是根据文档内容生成的提纲和中心思想：
- 提纲
- 生态基石：AI大模型开源生态发展洞察分析
- AI发展趋势：AI从感知理解世界迈向生成创造世界，大规模语言模型（LLM）成为技术演进方向，模型容量提升面临挑战。
- ChatGPT剖析：ChatGPT凭借大算力、大数据和人工反馈强化学习取得成功，带来新的商业模式，同时也给国内算力集群软硬件带来挑战。
- AIGC产业链：AIGC行业上下游各赛道百花齐放，商业模式仍在持续探索，头部公司和初创企业在不同层面发力。
- 模型底座：华为AI大模型全景架构及应用案例
- 华为大模型方案：提供集群全栈软硬件能力，涵盖大模型开发、训练、微调、部署等环节，拥有统一服务平台和丰富的基础大模型。
- 昇思MindSpore发展：昇思MindSpore不断迭代，原生支持大模型，融合AI与HPC，在易用性、性能等方面全面提升，拥有丰富的生态。
- 应用案例：联合各方发布多个创新大模型，在科研、医疗、金融等领域有广泛应用，助力行业发展。
- 平台架构：大模型平台技术架构及技术分析
- 数字化基础：大模型时代的基础设施和工具包括更有效算力、网络和数据中心设施、开发工具链等，带来新的商业机会和竞争。
- 昇思大模型平台：打造开源生态，集多种功能于一体，支持多算力后端，为开发者提供丰富资源，推动行业模型应用生态建设。
- 中心思想
- 本演讲聚焦AI大模型开源生态及平台实践，阐述AI发展趋势与LLM的关键作用，以ChatGPT为例剖析其成功要素、商业模式及产业影响，展现AIGC产业链的发展态势。
- 重点介绍华为AI大模型全景架构，包括昇思MindSpore的技术升级、生态成果及在多领域的应用案例，体现其推动行业发展的能力。
- 深入探讨大模型平台技术架构，强调大模型时代数字化基础的重要性，突出昇思大模型平台在构建开源生态、赋能开发者和促进行业模型应用方面的价值，旨在推动AI大模型技术的创新与产业应用。
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