本月,中國的人工智能領域,再一次因來自大洋彼岸的玩家而震撼。
5月14日,OpenAI舉辦春季發(fā)布會,繼今年2月份刷屏的Sora之后,帶來效果堪稱“炸場”的GPT-4o,其可進行跨文本、音頻、圖像與視頻的實時推理與無延遲對話,而且向所有用戶免費!
次日,另一“滿級玩家”谷歌,在I/O開發(fā)者大會上火力全開,推出自家多模態(tài)大模型“全家桶”,包括由Gemini模型驅(qū)動的AI助手Project Astra、對標Sora的文生視頻模型Veo等數(shù)十款產(chǎn)品。
面對海外廠商不斷甩出的“王炸”,降價,是國內(nèi)大部分廠商給出的應對之道。就在今天,阿里云通義千問宣布降價97%,1塊錢買200萬Tokens,相當于5本《新華字典》的文字量。前不久,智譜AI、字節(jié)跳動的大模型也都宣布降價,以進一步搶占市場。
雖然“價格戰(zhàn)”已經(jīng)打響,但道路千萬條,并不是只有“降價”才能保持領先身位。在近日神州控股、神州信息、神州數(shù)碼集團共同舉辦的數(shù)云原力大會2024開幕式上,神州數(shù)碼副總裁、CTO李剛在接受記者采訪時表示,我國在大模型的企業(yè)應用端具有很大優(yōu)勢,通過大模型賦能各行各業(yè),是中國AI產(chǎn)業(yè)形成競爭優(yōu)勢的有效路徑。
AI技術(shù)落地企業(yè)場景,需克服三大障礙
中國IT技術(shù)發(fā)展至今已有20余年時間,歷經(jīng)多次變遷,中國企業(yè)早已將擁抱變化、適應變化視為常態(tài),積累了強大的主動采納新技術(shù)的意識和能力。如今面對以AI大模型為代表的新一輪技術(shù)變遷,中國企業(yè)客戶也顯露出更加積極主動的態(tài)度,以期新技術(shù)能在業(yè)務場景中快速應用,實現(xiàn)企業(yè)運營效能提升。
態(tài)度雖好,但落地不易。李剛表示,一項新技術(shù)落地企業(yè)場景,需要先克服三大障礙。
一是“眼界”。企業(yè)需要不斷擴充自己的視野,用“AI Native”的視角,去看待企業(yè)業(yè)務如何真正通過AI的方式去創(chuàng)新。
二是“認知”。ChatGPT的出現(xiàn)顛覆了以前大家對AI的理解,每個人都能感受到這項新技術(shù)在日常工作的應用,但認知往往是碎片化的。企業(yè)的認知應該從碎片化變成體系化、系統(tǒng)化,才能避免AI應用過程中“踩坑”。
最后是“場景”。企業(yè)部署AI落地場景時,往往傾向于一上來就瞄準大的、關(guān)鍵的業(yè)務場景,設定宏大的目標和整體的規(guī)劃,但實際上有些微小的場景反而更有應用價值。
就目前來看,面對大模型技術(shù)帶來的革命性影響,中國企業(yè)已逐漸回歸理性。“我們觀察到,很多企業(yè)已經(jīng)基本理解了模型落地企業(yè)的難度、要點、關(guān)鍵點在什么地方。”李剛表示。
小場景著手,拼裝超級Agent
當視野得到拓展,認知得到深化,接下來的重點便是精準地解決場景應用問題。
李剛認為,生成式AI企業(yè)場景落地應從“小處著手”。不一定是“崗位級”的,或者是“業(yè)務流程級”的,往往“任務級”的場景就很容易產(chǎn)生價值。當這些“任務級”場景做多了以后,就會積累出大量任務型工具,在生成式AI的加持下一步步將其編排起來,就可以在一個框架下完成更復雜的任務。“不過從小場景出發(fā),需要有一個平臺持續(xù)沉淀和積累企業(yè)能力,再在平臺上進行不斷拼裝,最終形成適合企業(yè)場景的復雜工具或者超級Agent。”
這也是神州問學AI原生賦能平臺產(chǎn)生的背后思考。作為神州數(shù)碼的戰(zhàn)略級AI產(chǎn)品,神州問學最新推出的AI原生賦能平臺版本包含Agent工程、企業(yè)知識治理、模型訓練與管理三個相互協(xié)同的功能模塊,幫助IT部門搭建一個能夠不斷積累AI能力的平臺,以支撐企業(yè)內(nèi)部不同業(yè)務部門的需求,不斷去構(gòu)建AI應用。企業(yè)部署了神州問學平臺,可以在此基礎上對企業(yè)內(nèi)部知識、私域知識進行很好的治理,進行小場景的快速開發(fā)、迭代,不斷積淀大的場景。“當用的小模型越來越多,會涌現(xiàn)出大模型的場景。”李剛表示。
不僅如此,面對企業(yè)在AI落地過程中存在的模型選擇、管理等問題,神州問學打造的“模型市場”,讓企業(yè)客戶可以非常方便的在平臺上選擇、使用、管理第三方模型。“我們在其中嵌入評估框架,設置相應的指標,在特定業(yè)務場景下對模型進行評測,找到最合適的模型工具。”李剛說,“未來神州問學平臺上會沉淀越來越多的AI工具,使得平臺變得越來越厚,用這個平臺的企業(yè)用戶越多,工具積累越多,形成一個正向循環(huán)。未來我們可以把這些工具再做行業(yè)切分,形成不同行業(yè)的版本出現(xiàn)。”
生成式AI尚未進入下半場
經(jīng)歷了前期跑馬圈地式的拼參數(shù)、拼算力,如今行業(yè)普遍認為,接下來AI產(chǎn)業(yè)會更加強調(diào)落地應用。基于此,有觀點認為生成式AI進入拼落地的“下半場”。而在李剛看來,追求AI落地固然是大勢所趨,但說“下半場”還為時過早。
“大模型技術(shù)本身還沒有成熟,比如多模態(tài)技術(shù)、MOE技術(shù)、推理技術(shù)等還在不停發(fā)展,往場景中更多的滲透,”李剛說,“接下來會出現(xiàn)一個更加百花齊放的場景,最終的殺手級應用會出現(xiàn)在什么場景下還不好說。”
“在李剛看來,AI接下來的發(fā)展走向,可能會是一條“陡峭的曲線”。“這次的AI有一個特別大的特點,就是它的泛化能力。這導致它的增長剛開始會很緩慢,是因為有很多問題要解決掉,然而一旦解決掉某些問題,它的增長曲線會非常陡。”
對于廣大謀求AI商業(yè)化的從業(yè)者來說,最重要的可能就是抓住機遇期,堅持“不下牌桌”。“對于AI的發(fā)展,我們不要太高估未來一年的變化,也不要低估了未來三五年的變化。”李剛說。
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