的统一发展  Agent向超级智能体进化，具备更强的学习和推理能力，处理更 复杂的任务  AI原生应用形成服务闭环，聚焦专业用户提升效率是中短期重要 方向  现存应用加速拥抱AI，利用LLM能力提升产品竞争力，不加AI就 淘汰  AIGC赋能IP全生态，延长优质IP生命周期，提升商业价值贡献  硬件全面AI化，教育与办公、生活的应用场景闭环率先实现落地 2025年AI产业发展十大趋势 的应用和探索。目前 多模态大模型主要有两种思路，具体如下： 多模态大模型语言模型 （MM-LLM） 大型多模态模型 （LMM） MLLM是在大型语言模型（LLM）的基 础上发展起来的，通过扩展LLM的能 力，使其能够处理和理解来自不同模 态（如图像、音频等）的数据。MLLM 的核心在于将LLM的强大文本处理能 力与其他模态的数据进行融合，实现 跨模态的任务处理 LMM是指从设计之初就专门针对多模 能够同时处理和理解多种模态的数据 （如文本、图像、音频、视频等）。 LMM的核心在于其原生多模态架构， 能够在多模态数据之间建立深层次的 关联和融合。如谷歌 Gemini模型、 OpenAI GPT-4V模型 利用现有LLM预训练成果，减少开发 成本和时间 灵活进行不同模型之间的组合，适用 于多种多模态任务 具备较强的多模态融合能力 处理复杂的多模态任务时表现更优异， 如视频分析等 模态对齐问题，可能导致模型在处理

加持下，光储充一体化等分布式 能源市场仍将火热，竞争将加剧，行业的整合也将加深。 在日益多元化的电力用户图谱中，数据中心无疑是最大的增长变量。生成式人工智能（GAI）的快速普 及以及大模型（LLM）的海量训练拉动中国智能算力需求以指数级增长，在难以快速通过最新GPU来59 罗兰贝格中国行业趋势报告 提升计算效率的情形下，电力需求的压力也将激增。数据中心面临着如何降低能源消耗(PUE)，如何