目前的数据中心，尤其是其中的AI服务器，已经成了带宽无底洞。何况对于处理AI/ML训练模型来说，以快制胜可以说是一条市场铁则。更快的带宽意味着生成式AI的并发响应更快，给到更短的文本、图形生成时间，从而进一步提升用户体验。而对于大部分托管/租用服务器的应用开发者来说，这也意味着运营成本大幅降低。
生成式AI技术热潮，让AI成为影响数字化转型进程的重要推手，更让AI拉大了数字化转型“领先者”和“落后者”之间的距离。
当周鸿祎与傅盛冰释前嫌，当马云蔡崇信增持阿里巴巴，越来越多的迹象开始表明，沉寂已久的互联网大佬们，开始有了新的动作。从本质上看，真正驱使互联网大佬们再度活跃的一个重要引擎，便是以AI为主导的新发展浪潮的来临。
量子计算仍是不少科学应用的首选，比如量子化学模拟、药物设计等等。而且目前的量子计算虽然不适用于大规模的AI计算中，但随着量子算力的增加和扩展性增强，未来也能大规模运用于复杂的机器学习中。与此同时，量子计算的算法优化也可以靠AI来完成。
调研机构Canva日前进行的一项调查显示，随着生成式AI工具的兴起，近一半（45%）的求职者利用这些工具来帮助生成和改进他们的简历。
AI变脸源于深度伪造技术，利用“对抗生成网络”模型，以生成模型和判别模型之间的持续对抗博弈，不断自我演进优化，实现快速迭代的“无监督学习”。AI变脸具有高度真实性、泛在普适性和快速演化性等特征。
