AIGC应用赋予个性化的“灵魂”。作为基于IDPAI平台发展起来的B端AIGC引擎，出现了致力于降低预训练大模型微调、应用和计算能力门槛的技术，加快企事业单位对AIGC的创新和探索。基于这一目标，出现了三大优势:。

1.数据驱动的个性化：将AIGC系统与用户自己的数据系统连接起来，实现数据访问和标记-模型培训和发布-个性化内容生成的闭环，快速构建个性化内容生成模型，为自己量身定制。

2.基于并行计算的高性能：基于深度优化的大规模深度学习框架IDPWind，实现AIGC模型的高性能训练。

3.高效的跨团队合作:基于白海科技AI开发生产平台IDP，算法团队在统一平台上与零代码AIGC应用团队高效合作。

合成数据牵引着人工智能的未来。

合成数据为人工智能模型训练开发提供了强大的助推器，促进了人工智能2.0的实现。

人工智能的发展和应用离不开数据，但现实世界中的数据面临着许多问题，如难以获取、质量差、标准不一致等。因此，计算机模型技术或算法生成的合成数据作为真实数据的廉价替代品，越来越被用来创建准确的人工智能模型。

2.合成数据有助于解决人工智能“深水区”的数据问题，不断扩大工业互联网应用空间。

Gartner将合成数据背后的生成式AI评为2022年银行和投资服务领域越来越流行的三大技术之一，因为它可以通过合成数据提供接近现实世界的数据，成本更低，规模更大，隐私保护合规。

3.合成数据产业加速成为数据要素市场的新轨道，科技大厂和创新型企业率先布局。

合成数据对人工智能未来发展的巨大价值加速了人工智能领域的新产业轨道。一方面，外国主流技术公司瞄准合成数据领域，增加投资和布局。

另一方面，合成数据作为人工智能领域的一个新产业，相关创新创业蓬勃发展，合成数据创业公司不断涌现。