矢量，也叫向量，具有大小和方向两重属性。简单来说，矢量是有方向的线段，线段始点到终点的距离决定矢量大小、线段始点到终点的方向决定矢量方向，虽然矢量是一个简单的数学概念，但它却是人工智能发展中最基础和必要的开发条件； 人工智能是基于概率相关性通过存在数据对比衍生成智能答案(包括语音、文本、图片以及视频等数据文件)，其中概率以及概率值的距离和相关性是通过数据矢量运算完成的，尽管不同的大模型使用的参数值和逻辑方法会影响智能输出结果，但矢量运算是所有人工智能必须使用的数学方法。简单来说，在一个模型数域中，每个数据都与最近的数据相连，不同矢量方向上有不同的数据。通过多次计算所有矢量夹角余弦值、就可以依次排序最高概率的语言或数据，当然了，真正的人工智能比这复杂得多，这就如同汽车是靠发动机带动曲轴连接车轮驱动汽车行走一样，听起来原理不难、但实际上要造汽车可就没有那么简单了，不过懂得了其运行原理后、人们就不会盲目努力，而是可以有的放矢的准备有效工作；
人工智能最先被应用到的领域是根据使用者的问题给出答案或输出结果。目前，只有搜索引擎这类具有巨大数据资源和大模型开发能力的公司能提供数据生成人工智能答案。不过随着如手机等移动终端嵌入人工智能服务、人工智能的结果不再是原来Google这样以页面检索框的形式出现、而是直接在手机上输出结果，这已经存在了，苹果已将人工智能嵌入iPhone16中，未来人工智能将嵌入不同操作系统和各种数据输出终端。
人工智能是通过大模型在取值数域中对数据计算处理后生成答案。数据是人工智能答案的基材、被人工智能使用的数据是经过“对正”过的逻辑数据（因为人工智能生成答案时存在与真理客观性、逻辑性、真实性对比过程）、因此被人工智能使用的数据不仅是智能答案的佐证数据、也是被人工智能推荐的数据；
对于企业来说，如果要参与人工智能并从中获得收益、企业产品数据被人工智能引用是前提条件、因此，矢量数据开发是企业能否参与人工智能的关键条件之一，矢量数据并不是说数据数量有多少、我们从中学数学中学过、斜率相同的矢量是同一个矢量、在线性代数中计算相关性时会做消项处理。所以说，开发矢量数据并不仅仅是数据数量的积累，而是包含数据的方向和质量。如果数据只是大量斜率相同的这种同质化的数据，但没有足够的量和质量，就无法在人工智能数据处理中获得理想的结果。
人工智能由算力、大模型、数据三部分构成，其中，算力需要芯片等技术支撑、大模型靠的是数学知识。对中国出口企业来说，在人工智能领域能做的，只有参与大模型处理数据时的收敛计算数域和矢量数据开发，以适合人工智能的使用需求，因此，利用人工智能更多的是了解人工智能运行原理和计算过程的相关知识，而不是技术本身！
英媒：今年上半年美科技巨头大幅增加AI领域投资
来源: 环球网
英国《金融时报》近日梳理微软、亚马逊、Meta和谷歌母公司Alphabet等美国科技巨头最新财报数据发现，今年上半年美国科技巨头大幅增加人工智能领域投资，上述企业的投资总额高达1060亿美元。
一段时间以来，华尔街投资者对如此“史无前例的巨额投资”如何取得回报收益质疑声不断，但上述几家美国科技巨头却纷纷表示，“砸1000多亿美元只是开始，未来18个月内还将进一步加大人工智能投资”。
Meta公司首席执行官扎克伯格上周的表态更是直接反映了这几家美国科技巨头的心态和对人工智能的预判。他说：“目前我宁可在实际需要到来之前多做投资，也不愿冒太晚了赶不上趟的风险！”
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