“元年”之后，生成式AI將走向何方？

科技云報(bào)道原創(chuàng)。

近兩年，以大模型為代表的生成式AI技術(shù)，成為引爆數(shù)字原生最重要的技術(shù)奇點(diǎn)，人們見證了各類文生應(yīng)用的進(jìn)展速度。Gartner預(yù)測，到2026年，超過80%的企業(yè)將使用生成式AI的API或模型，或在生產(chǎn)環(huán)境中部署支持生成式AI的應(yīng)用，這也將為產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來巨大的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

未來十年里，所有企業(yè)在戰(zhàn)略里將充分利用三個(gè)原生（云原生、數(shù)字原生、AI原生）來顛覆自己的業(yè)務(wù)，來構(gòu)造自己的第二、第三增長曲線，重新編寫自己的業(yè)務(wù)，在數(shù)字化時(shí)代實(shí)現(xiàn)企業(yè)跨越式的增長。

當(dāng)智能數(shù)字業(yè)務(wù)走向深水區(qū)

從應(yīng)用變化的角度來看，生成式AI之所以觸發(fā)科技的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，遵循的是“大模型摩爾定律”。雖然，新世界還沒有到來，但生成式AI的未來已至。之后，企業(yè)IT基礎(chǔ)架構(gòu)也會(huì)跟著發(fā)生化學(xué)反應(yīng)。巨大算力增長背后其實(shí)是底層服務(wù)器、芯片、數(shù)據(jù)等重要能力的升級(jí)，而云正在重塑一切。

大模型如火如荼背后，底層的芯片、到中間的平臺(tái)再到上層的應(yīng)用，都與過去不同。如果企業(yè)繼續(xù)采用傳統(tǒng)的IT架構(gòu)，CPU和加速器之間的接口會(huì)限制產(chǎn)品的性能水平，也就無法更好地支持生成式AI時(shí)代的新需求。與此同時(shí)，由AI模型帶來的大量資源消耗，也是企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)問題。所以，滿足未來需求的企業(yè)架構(gòu)設(shè)計(jì)，一定會(huì)充分考慮到成本和可持續(xù)發(fā)展問題。

進(jìn)一步講，生成式AI不能單獨(dú)創(chuàng)造價(jià)值，其工作負(fù)載的計(jì)算密集程度非常高，它需要底層更強(qiáng)大的硬件支持。因此，具有擁有高性價(jià)比的基礎(chǔ)設(shè)施，是應(yīng)用成功構(gòu)建的關(guān)鍵要素之一。

另外，智能化系統(tǒng)之所以更具顛覆性，是因?yàn)樵诟兄?、理解、學(xué)習(xí)、推理、交互等方面具有更廣泛的適應(yīng)性，以及更友好的多模交互能力。所以，在架構(gòu)設(shè)計(jì)上要充分考慮到可行性、可控性和通用性，才能滿足多場景、多需求、多任務(wù)之間的快速切換。

智能化系統(tǒng)并不是只有一個(gè)大模型，架構(gòu)設(shè)計(jì)者需要在根據(jù)不同業(yè)務(wù)場景的需求進(jìn)行偏好對齊，具備多模索引、模型選擇、模型算力調(diào)度和模型推理的能力。比如：有的大模型是和員工的生產(chǎn)力、工作效率相關(guān)。有的大模型則和智能化水平相關(guān)，包括營銷、客服、HR、財(cái)務(wù)。有的是專屬應(yīng)用場景，比如金融領(lǐng)域的欺詐、醫(yī)療領(lǐng)域的病例生成，以及供應(yīng)鏈管理等。企業(yè)要根據(jù)不同需求，以及不同技術(shù)支撐能力，選擇適合的智能化架構(gòu)升級(jí)路線。

AI交互的用戶友好性、大模型開源及API價(jià)格的降低、插件服務(wù)帶來的應(yīng)用生態(tài)繁榮等，都使得AI技術(shù)或?qū)⒊蔀橄袼?、電、網(wǎng)絡(luò)一樣的基礎(chǔ)設(shè)施，滲透并改變千行萬業(yè)。

根據(jù)《2024年AIGC發(fā)展趨勢報(bào)告》顯示，在醫(yī)療領(lǐng)域，AI應(yīng)用已能夠精準(zhǔn)輔助診斷，例如Google Health的深度學(xué)習(xí)模型，在乳腺癌篩查中的準(zhǔn)確率已超越人類專家。利用強(qiáng)大的圖像識(shí)別和模式分析能力，這些模型可以從成千上萬的X光片中識(shí)別出極易被人眼忽視的細(xì)微變化。

金融領(lǐng)域也經(jīng)歷了由AI推動(dòng)的變革。金融機(jī)構(gòu)利用復(fù)雜的算法來預(yù)測市場趨勢、管理風(fēng)險(xiǎn)，甚至自動(dòng)執(zhí)行交易。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠分析大規(guī)模的歷史數(shù)據(jù)，識(shí)別出人類難以察覺的模式。例如，通過深度學(xué)習(xí)，AI可以在高頻交易中捕捉到微小的市場變化，并在毫秒級(jí)做出反應(yīng)，這是任何人類交易者所無法比擬的。

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的AI應(yīng)用，展示了AI能夠在高度復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)的能力。特斯拉Autopilot、谷歌Waymo，這些自動(dòng)駕駛系統(tǒng)使用了先進(jìn)的傳感器陣列和AI算法，實(shí)現(xiàn)了車輛的自主導(dǎo)航和決策。它們的表現(xiàn)日益接近人類駕駛者，甚至在某些情境下超越了人類。

? 生成式AI何去何從？

IT研究與顧問咨詢機(jī)構(gòu)Gartner發(fā)布的《生成式AI對企業(yè)的重要性》預(yù)測，明年大型企業(yè)機(jī)構(gòu)30%的對外營銷信息將由合成數(shù)據(jù)生成。市場研究機(jī)構(gòu)Canalys預(yù)測，到2028年，生成式AI的市場規(guī)模將達(dá)到1580億美元。

精彩紛呈的2023年被普遍視為“生成式AI元年”，科技產(chǎn)業(yè)的圖景已經(jīng)被深刻改變。今年，AI行業(yè)將迎來巨大的變革。

從生成式AI發(fā)展脈絡(luò)看，多模態(tài)模型、視頻生成、AI智能體、開源等內(nèi)容將是下一階段發(fā)展的重心。而隨著AI前所未有的發(fā)展態(tài)勢以及在各大領(lǐng)域的滲透，如何保障和監(jiān)管其可持續(xù)、負(fù)責(zé)任的發(fā)展也是接下來的重大課題之一。

AI領(lǐng)域一個(gè)關(guān)鍵性的創(chuàng)新是多模態(tài)生成式AI，此類系統(tǒng)能處理文本、聲音、旋律和視覺信號(hào)等各種輸入信息，并將其融合起來進(jìn)行綜合理解。隨著多模態(tài)技術(shù)的不斷發(fā)展，AI模型將迎接更加復(fù)雜多樣化的交互場景，有望在智能家居、智慧城市、醫(yī)療診斷、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域打開全新的應(yīng)用空間。

視頻生成也是今年值得關(guān)注的熱點(diǎn)。除AI初創(chuàng)企業(yè)外，谷歌也在這一領(lǐng)域迅速跟進(jìn)，先是與美國國家工程院院士、斯坦福大學(xué)教授李飛飛及其團(tuán)隊(duì)合作推出AI視頻生成模型W.A.L.T，后又發(fā)布了一個(gè)全新的視頻生成模型VideoPoet，而且無需特定數(shù)據(jù)便可生成視頻。

雖然生成式AI沿著生成文字、圖像再到視頻不斷升級(jí)，但它與人類互動(dòng)還停留在輸入和輸出內(nèi)容的階段，而還無法真正幫人類在現(xiàn)實(shí)生活中做出行動(dòng)，比如預(yù)定餐廳、購買物品等。

比爾·蓋茨在去年11月也曾撰文指出，AI智能體將在未來五年里徹底改變我們使用計(jì)算機(jī)的方式。在他的暢想中，用戶只需用自然語言告知自己的需求，計(jì)算機(jī)就會(huì)自動(dòng)跨越不同軟件程序完成任務(wù)，AI智能體將成為每個(gè)人都能擁有的“遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出當(dāng)今技術(shù)的AI驅(qū)動(dòng)個(gè)人助理”。實(shí)際上，OpenAI在開發(fā)者大會(huì)上推出的定制GPTs和一系列輔助開發(fā)工具被視為打造AI智能體的先行部署。未來，人們將看到更加復(fù)雜的AI智能體，可以代替用戶做出行動(dòng)。

正如歷史上所有的顛覆性技術(shù)一樣，人類需要時(shí)間探索如何與AI相處。AI的安全性和監(jiān)管框架必將成為又一熱點(diǎn)話題。

AI在特定領(lǐng)域中的成功，也揭示了其所面臨的限制。隨著AI從實(shí)驗(yàn)室研究走向現(xiàn)實(shí)場景這一過程的推進(jìn)，技術(shù)、法規(guī)、倫理以及社會(huì)接受度的挑戰(zhàn)逐漸浮現(xiàn)。國際數(shù)據(jù)公司IDC指出，在法律法規(guī)的框架下，所有大模型和AI生態(tài)廠商都必須認(rèn)真對待新一代人工智能產(chǎn)業(yè)中的合法合規(guī)問題，特別是通過算法模型的優(yōu)化，增強(qiáng)人工智能的可解釋性。

全球技術(shù)合作交匯點(diǎn)

生成式AI的發(fā)展就像一場馬拉松，現(xiàn)在還處于非常早期的階段，不僅是一場長期競爭，更成為全球企業(yè)開展技術(shù)合作、攜手探索未來科技世界的橋梁。

近日，神州泰岳宣布成為中國首批獲得亞馬遜云科技生成式AI能力認(rèn)證的合作伙伴。神州泰岳運(yùn)用亞馬遜云科技的Amazon SageMaker（全托管機(jī)器學(xué)習(xí)）、Amazon Bedrock（全托管生成式AI）等技術(shù)，從架構(gòu)選型、模型選擇、模型調(diào)優(yōu)到云應(yīng)用的集成開發(fā)，助力企業(yè)釋放生成式AI的商業(yè)價(jià)值。

亞馬遜云科技作為生成式AI領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，對神州泰岳在多方面進(jìn)行賦能與支持。比如雙方共同探討構(gòu)建生成式AI應(yīng)用的關(guān)鍵路徑，亞馬遜云科技提供行業(yè)專家、技術(shù)專家和架構(gòu)師等專家資源支持和一系列培訓(xùn)，提升神州泰岳的技術(shù)能力。神州泰岳則充分利用亞馬遜云科技遍布全球的基礎(chǔ)設(shè)施與豐富全面的生成式AI產(chǎn)品包括算力、模型和框架以及應(yīng)用，為客戶提供工程化服務(wù)及“最后三公里”實(shí)施。

基于亞馬遜云科技的初步解決方案，雙方共同創(chuàng)建客戶個(gè)性的具體實(shí)施方案，例如云桌面生成式AI方案（Soca+Stable Diffusion）、基于Amazon EKS的Stable Diffusion圖像生成方案和基于大語言模型知識(shí)問答應(yīng)用落地實(shí)踐如知識(shí)庫構(gòu)建等。

目前，神州泰岳已成功幫助制造、互聯(lián)網(wǎng)、游戲等行業(yè)客戶利用生成式AI技術(shù)提高生產(chǎn)力和創(chuàng)新速度。比如神州泰岳幫助海爾設(shè)計(jì)中心利用Amazon SageMaker打造了AIGC工業(yè)設(shè)計(jì)方案，將歷史積累的海量設(shè)計(jì)方案數(shù)據(jù)沉淀到AI模型中，結(jié)合長期積累的內(nèi)部知識(shí)圖譜，提高設(shè)計(jì)工作的效率和質(zhì)量，為新品設(shè)計(jì)、改款升級(jí)、渠道定制化等工業(yè)設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)場景提供支持。

針對全球知名的輸入法公司Kika Tech，神州泰岳幫助其部署了Amazon SageMaker服務(wù)，其中的生成式AI模型能根據(jù)用戶的文字提示與語言理解，快速生成表情、貼圖和動(dòng)圖等多元素輸入內(nèi)容，創(chuàng)造更豐富有趣的輸入體驗(yàn)。

神州泰岳副總裁兼云事業(yè)部總經(jīng)理劉家歆關(guān)于生成式AI 的前景表示，“我們正處在一個(gè)技術(shù)變革的時(shí)代，生成式AI擁有顛覆產(chǎn)業(yè)格局的巨大潛力。我們將幫助客戶駕馭這一變革浪潮實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型、升級(jí)和創(chuàng)新。”

神州泰岳副總裁兼云事業(yè)部總經(jīng)理劉家歆（右）

如今，生成式人工智能已從“實(shí)驗(yàn)室”走向“產(chǎn)業(yè)化”，通過融合不同系統(tǒng)，加強(qiáng)企業(yè)間的協(xié)作，共同為各行各業(yè)提供量身定制的人工智能能力，并將其深度融入到各類應(yīng)用解決方案之中，這也將進(jìn)一步激發(fā)新的生產(chǎn)力形態(tài)，為生成式人工智能的未來發(fā)展創(chuàng)造更多可能。

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