這次的AI狂潮,和之前的炒作有什麼不同?企業若想發揮價值,專家點出3大挑戰

發表於 2023-08-09 09:45 作者: 林彥呈

AI題材是推升今年股市行情的重要功臣,但面對千載難逢的技術革命浪潮中,企業若要充分發揮生成式AI的價值和潛力,必須解決三大核心挑戰。(美聯社)

近年AI技術與應用發展突飛猛進,自從ChatGPT問世之後,眾人對於AI的關注、創新和投資達到了空前的熱度。VMware執行長Raghu Raghuram認為,面對千載難逢的技術革命浪潮中,企業若要充分發揮生成式AI的價值和潛力,必須解決三大核心挑戰,透過導入AI應用提升工作者的生產力並加快全球經濟發展。

如今的大型語言模型(LLM)讓英語、漢語等母語變成了真正的程式設計語言,人們在這些模型中輸入的提示詞,基本上就是它們用來運算答案的程式碼,這是有史以來距離實現程式設計真正普及化最近的一次。

Raghu Raghuram認為,這一切都在告訴人們,我們正處在一次千載難逢的革命浪潮中,這將為軟體發展、客戶支援、銷售、市場等主要的業務部門帶來轉型機遇。新一輪AI創新浪潮的加快將對整個全球經濟產生深遠影響。

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只不過,猶如以往此類大規模創新突破的早期階段一樣,人們在更加廣泛採用AI方面遇到了一些重大的障礙,而且若要在企業中充分發揮生成式AI的價值和潛力,必須共同解決三大核心挑戰。

挑戰一:將天價變成平價

Raghu Raghuram指出,訓練和管理當今的生成式AI模型既複雜又昂貴,需要耗費大量專用算力和高速網路以及無數記憶體。當前AI模型的效能與運算基礎設施的實際比例為1:1,在這種情況下既無法擴展,也不可持續。

看到這些令人瞠目結舌的費用,許多人便得出結論:全球將只會有極少數像ChatGPT這樣的「超大型LLM」。但其實還有另一條出路,未來一般企業都將能以可承受的價格構建並運行自己的定制化AI模型,這條路的關鍵在於靈活性和選擇性,儘管大多數資訊長都計畫使用超大型LLM來處理各種案例,但他們也想要構建大量較小的AI模型,以便針對特定任務進行優化,這些模型通常基於開源軟體。

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