來源：科技云報到

科技云報道原創(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，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)字化時代實現(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，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)也會跟著發(fā)生化學(xué)反應(yīng)。巨大算力增長背后其實是底層服務(wù)器,、芯片,、數(shù)據(jù)等重要能力的升級，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限制產(chǎn)品的性能水平，也就無法更好地支持生成式AI時代的新需求,。與此同時,，由AI模型帶來的大量資源消耗，也是企業(yè)關(guān)注的重點問題,。所以,，滿足未來需求的企業(yè)架構(gòu)設(shè)計，一定會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不能單獨創(chuàng)造價值,，其工作負(fù)載的計算密集程度非常高,，它需要底層更強大的硬件支持。因此,，具有擁有高性價比的基礎(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,，是因為在感知、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)并不是只有一個大模型，架構(gòu)設(shè)計者需要在根據(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)升級路線,。

AI交互的用戶友好性、大模型開源及API價格的降低,、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㈦?、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,。利用強大的圖像識別和模式分析能力，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推動的變革,。金融機構(gòu)利用復(fù)雜的算法來預(yù)測市場趨勢、管理風(fēng)險,，甚至自動執(zhí)行交易,。機器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠分析大規(guī)模的歷史數(shù)據(jù)，識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,，并在毫秒級做出反應(yīng),，這是任何人類交易者所無法比擬的。

自動駕駛領(lǐng)域的AI應(yīng)用,，展示了AI能夠在高度復(fù)雜和動態(tài)的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)的能力,。特斯拉Autopilot、谷歌Waymo，這些自動駕駛系統(tǒng)使用了先進(jìn)的傳感器陣列和AI算法,，實現(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,。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)隊合作推出AI視頻生成模型W.A.L.T，后又發(fā)布了一個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，但它與人類互動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)實生活中做出行動,，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算機的方式。在他的暢想中,，用戶只需用自然語言告知自己的需求,，計算機就會自動跨越不同軟件程序完成任務(wù)，AI智能體將成為每個人都能擁有的“遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出當(dāng)今技術(shù)的AI驅(qū)動個人助理”,。實際上,，OpenAI在開發(fā)者大會上推出的定制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。

正如歷史上所有的顛覆性技術(shù)一樣,，人類需要時間探索如何與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從實驗室研究走向現(xiàn)實場景這一過程的推進(jìn)，技術(shù),、法規(guī),、倫理以及社會接受度的挑戰(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,，增強人工智能的可解釋性。

全球技術(shù)合作交匯點

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,。神州泰岳運用亞馬遜云科技的Amazon SageMaker（全托管機器學(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)建客戶個性的具體實施方案,，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問答應(yīng)用落地實踐如知識庫構(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)計中心利用Amazon SageMaker打造了AIGC工業(yè)設(shè)計方案,，將歷史積累的海量設(shè)計方案數(shù)據(jù)沉淀到AI模型中，結(jié)合長期積累的內(nèi)部知識圖譜，提高設(shè)計工作的效率和質(zhì)量,，為新品設(shè)計,、改款升級、渠道定制化等工業(yè)設(shè)計業(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,、貼圖和動圖等多元素輸入內(nèi)容，創(chuàng)造更豐富有趣的輸入體驗,。

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,，“我們正處在一個技術(shù)變革的時代，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現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型,、升級和創(chuàng)新?！?/p>

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“實驗室”走向“產(chǎn)業(yè)化”,，通過融合不同系統(tǒng)，加強企業(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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