2024年，AI大模型技术持续突破，成为推动各行各业数字化转型的核心驱动力。从开源与闭源的竞争到多模态AI与自监督学习的创新，AI大模型的应用场景不断扩展，展现出跨行业融合的无限潜力。

开源与闭源：技术路径的竞争与互补

开源与闭源的竞争一直是AI领域的热点话题。开源模式通过开放共享加速了技术创新，而闭源模式则更注重商业化和安全性。两者并行发展，为不同行业提供了多样化的技术选择。例如，在金融信创领域，建投数据科技股份有限公司通过自主研发的高可靠、高安全解决方案，为银行客户提供了强有力的技术支持，体现了闭源模式在特定场景下的优势。

多模态AI：打破行业壁垒

多模态AI技术的成熟，使得AI能够同时处理文本、图像、音频等多种数据类型，为跨行业融合提供了技术基础。在医疗、教育、交通等领域，多模态AI的应用显著提升了效率与用户体验。例如，在医疗行业，AI大模型通过分析医学影像和病历数据，辅助医生进行精准诊断；在教育领域，多模态AI技术为学生提供了个性化的学习体验。

自监督学习：推动AI的自主进化

自监督学习技术使得AI系统能够从海量数据中自主学习，减少对人工标注的依赖。这一技术在金融、能源、制造业等行业展现出巨大潜力。以建投数据为例，其通过大数据和人工智能技术，为超过20个重点行业提供了智能化解决方案，帮助企业实现降本增效。

跨行业融合：AI+X的未来图景

AI大模型的应用已渗透到政府、金融、能源、医疗、教育、交通、电力、制造业等多个领域，推动了跨行业融合的加速发展。以金融行业为例，AI大模型不仅提升了风控能力，还优化了客户服务体验；在制造业，AI技术助力智能制造，实现了生产流程的全面优化。

展望未来：AI大模型的持续进化

随着算力和数据的倍数增长，AI大模型将在更多行业落地生根，带来颠覆性变革。决策式AI和生成式AI的技术路径并行发展，将进一步推动跨行业融合与数字化转型。建投数据等科技企业将继续以创新为驱动，为各行业提供智能化解决方案，共同开创数字未来。

2024年，AI大模型的发展将继续引领跨行业融合，为各行各业带来更多可能性。无论是开源与闭源的竞争，还是多模态AI与自监督学习的创新，都将为AI技术的广泛应用奠定坚实基础，推动社会经济的全面数字化转型。