勢不可擋:AI Everywhere掀起一場影響深遠的科技大變革
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科技行業遇到了一個開創性時刻：憑借企業高管和董事會的額外青睞、顯而易見的效果以及驚人的普及速度，生成式AI正在成為一種完全不同以往的新科技。
本文引用地址：http://www.j9360.com/article/202307/448376.htm本文將聚焦于生成式AI（GenAI）的迅速崛起及其對科技公司的影響以及與AI技術相關的基本問題。
GenAI——開創科技新未來
上線短短七個月，GenAI即令全球各地的科技和商業領袖們為之矚目，浮想聯翩，甚至擔心害怕。
為之矚目
這項技術將對生產力水平和利潤率產生怎樣的影響在高管們看來是顯而易見。布魯金斯學會預測，未來10年，GenAI有望將生產率和產出提高18%。
浮想聯翩
GenAI應用領域廣泛——從軟件開發和營銷內容創建等橫向應用到藥物發現和制造設計等行業特定場景，不一而足。各種場景所帶來的商業優勢非常明朗。所以，行業企業等不到商業案例開發出來就先行試驗了。
IDC的研究表明，知識管理、營銷和代碼生成是首批正在醞釀中的場景。
擔心害怕
高管們明白這項技術將如何迅速顛覆他們的業務模式。云支出用了20年將在核心IT支出中的比重上升到50%，而企業發展成數字企業用了10年，要與企業規模化落地生成式AI場景所需的時間相比，這兩者都顯得太漫長了。而且，在這種全新的業務模式下，還必須要充分考慮道德倫理、監管合規和治理等因素。
大象無形
一項影響如此之大的技術為什么像突然從地下冒出來一樣，令大多數商業領袖感到震驚？其實并不是這樣。過去十年來，支撐該技術的底層要素一直在不斷發展。
多重創新時代
IDC所說的“多重創新時代”主要是由云、移動和互聯網推動。低成本的半導體和虛擬化推動云的發展，賦予了計算彈性和豐富性。移動讓計算無處不在。互聯網將這些計算位的分發成本降低到了近乎于零。
平臺和社區
隨著豐富、無處不在且有彈性的基礎設施的部署，平臺、社區和數字生態系統應運而生。這些平臺使得數據整合蔚然成風，并推動了轉換器模型架構的誕生，進而為基本的AI模型，包括大型語言模型（LLM）的創建提供了基礎。
生成式AI利用無監督和半監督算法基于先前創建的內容（如文本、音頻、視頻、圖像和代碼）生成內容，是一種觸發技術，將開創一個全新的計算時代——AIEverywhere時代。這個新時代是一個從狹義AI向廣義AI邁進的過程，將徹底改變我們與數據的關系以及我們從結構化數據和非結構化數據中提取價值的方法。
生成式AI是這個新時代的第一縷曙光，它將大大減少為一系列自動化和智能化場景開發各種解決方案所需的時間和成本。生成式AI的快速普及使得AI不再只是萬千軟件中的一個新類別，而成為了一種關鍵技術，是平臺轉型的核心。市場一般認為這種類型的平臺轉型必須要有硬件升級換代做支撐，類似于從大型機遷移到客戶端-服務器結構，或從客戶端-服務器結構遷移到云。不過IDC認為，這一次不一樣了。這次平臺轉型的焦點是數據。其關鍵是我們如何以數據為投入（以訓練、微調和推導基礎模型），以數據為業務成果（新場景開發的一部分）。
GenAI和科技行業市場的大洗牌
從半導體到專業服務，大部分科技市場都將受到生成式AI的影響。所以，技術供應商正在迅速調整自己的產品路線圖，并重新思考自己的業務、定價和客戶服務模式。
基礎設施
當前，GenAI創造的價值許多都被半導體廠商收入囊中，因為基礎模型訓練和推導工作需要大量的GPU。半導體供應商需要推出專為AI工作負載設計的芯片，這為新的市場挑戰者帶來了機遇。AI模型訓練還將吸引更多的存儲和網絡投資，鑒于基礎模型的專用本地訓練成本不菲，所以，這將為公有云和混合云提供商搶占市場份額提供有利條件。
軟件
從中期來看，如果成熟的平臺和應用程序廠商能夠足夠快地調整自己的產品和業務模式，則將獲益不少。他們必須判斷哪些生成式AI場景可直接變現，以及從防御角度來看必須部署哪些場景。例如，生成式AI可能改變我們與企業軟件交互的方式。這可能是自鼠標點擊式交互誕生以來最大的用戶體驗設計變革，并很有可能被GenAI原生應用程序初創公司顛覆。
由于管理生成式AI模型擴展、安全和隱私的相關成本可能許多都將由軟件提供商負責，所以，為保護自己的利潤，軟件提供商需要著重考慮以下問題：
● 是自己訓練基礎模型還是與模型提供商合作？
● 為支持生成式AI功能，要采用什么樣的新定價模型？
● SLA是否需要包含某些場景的定位（grounding）？如果是這樣，是否應該增加支持級別以處理上下文和數據漂移？
● 以訓練模型為目的的客戶數據訪問是否要添加到新的許可條款和條件中？
● 是否需要對AI生成的資產給予補償？
服務
雖然服務公司們正忙于幫助他們的客戶判斷合適的GenAI場景，但同時他們也在研究GenAI將會對他們自己的服務的長期需求產生什么樣的影響，以及如何將軟件開發、會計和法律服務等的交付模式自動化。越來越多的服務公司將自己的AI軟件平臺應用到交互中，模糊了軟件和服務之間的界限。
安全與信任
由于生成的代碼、數據和圖像幾乎可以以假亂真，所以生成式AI可能會導致身份盜竊、欺詐和偽造案件的增加。LLM還很脆弱，可能成為攻擊和篡改的罪魁禍首。這將為安全供應商提供開發新解決方案以應對這些新挑戰的絕佳機會。
新市場
當然，任何顛覆性技術都會催生新的技術市場。初創企業已經開始聞風而動——提供模型個性化工具、實現模型情境化、提高LLM訓練速度、協調流程等。軟件公司將獲得滿足所在市場需求的重大機會。例如，這個機會可能是提供全棧翻譯服務，而不再是提供翻譯軟件。
盡管科技行業存在諸多未知因素，但有一點是肯定的，那就是要盡快了解與生成式AI相關的基本問題，以及它以后將如何提升您的業務模式。
如果您希望與IDC合作，更好地了解生成式AI將如何影響您關心的市場，請與IDC中國研究總監盧言霞（郵箱：ylu@idc.com)聯系
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