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    回答2024:中國(guó)生成式AI的未來(lái)在哪?

    2023年11月08日 15:24:31 來(lái)源:產(chǎn)業(yè)家

      當(dāng)全民化意味著低成本,生成式AI意味著生產(chǎn)力的提升時(shí),“云”和“開源”也就注定成為了繞不開的兩大話題。

      透過(guò)Gartner的報(bào)告,我們嘗試重新分析中國(guó)的AI時(shí)代生成式AI究竟意味著什么?云計(jì)算的第三次浪潮又代表了什么?

      作者|思杭

      編輯|皮爺

      出品|產(chǎn)業(yè)家

      AIGC、大模型、AGI、MaaS,已然成為2023年的幾大關(guān)鍵詞。其火熱程度讓人不由得回想起當(dāng)年的“元宇宙”,但與之不同的是,大模型和AIGC背后蘊(yùn)藏的產(chǎn)業(yè)密碼,撼動(dòng)的不僅是整個(gè)To B界,更是對(duì)信息技術(shù)底層的顛覆。

      所以,AI不僅會(huì)是2023年到2024年的主題詞,它更將是未來(lái)十年都繞不開的話題。

      8月末,首批大模型通過(guò)備案,最先全面開放的是百度文心一言,接著是智譜AI、百川智能、字節(jié)跳動(dòng)、商湯等等。時(shí)間再快進(jìn)兩個(gè)月,到了11月初,第二批AI大模型也陸續(xù)通過(guò)備案,其中包括美團(tuán)、昆侖萬(wàn)維、螞蟻集團(tuán)、面壁智能、知乎等11個(gè)大模型應(yīng)用。

      兩批大模型應(yīng)用備案,加在一起共22家。從3月27日,國(guó)內(nèi)第一個(gè)大模型百度“文心一言”的正式上線,到11月4日,第二批大模型備案通過(guò),在過(guò)去的222天里,國(guó)內(nèi)大模型已然脫虛向?qū)崳瑥腃端走向B端,走向產(chǎn)業(yè)落地。而目前大模型正在經(jīng)歷的是,商業(yè)化探索階段。

      可以說(shuō),這22家大模型備案的通過(guò),既是為2023年所有籌備大模型的企業(yè)劃上一個(gè)完美的句號(hào),也是為未來(lái)2024年整個(gè)To B行業(yè)、云計(jì)算行業(yè)帶來(lái)的一個(gè)良好開端。

      10月16日,全球IT研究與顧問(wèn)咨詢公司Gartner發(fā)布了“2024年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)報(bào)告”。而這十大趨勢(shì)的主題詞只有一個(gè),即人工智能,或者更準(zhǔn)確的說(shuō)是生成式AI。但任何新興技術(shù)的爆發(fā),必然會(huì)帶來(lái)一定的風(fēng)險(xiǎn)。所以,Gartner在2024年十大趨勢(shì)報(bào)告中,將這些趨勢(shì)分為三大類別:價(jià)值、風(fēng)險(xiǎn)和資產(chǎn)保護(hù)。

      2024年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì),圖源:Gartner

      Gartner對(duì)于未來(lái)生成式AI的預(yù)測(cè)是,到2026年,超過(guò)80%的企業(yè)都會(huì)接入生成式AI或大模型,然而這一比例在2023年初還不到5%。

      在國(guó)內(nèi),生成式AI也是大模型的同義詞。而大模型在阿里云的口中,是“云計(jì)算的第三次浪潮”。這家對(duì)大模型開源貢獻(xiàn)頗多的企業(yè)為大模型賦予的概念,言外之意也一定程度上揭示了生成式AI的未來(lái)。

      Gartner研究副總裁高挺(Arnold Gao)對(duì)此的態(tài)度是,“這些趨勢(shì)很多時(shí)候也不是一個(gè)單獨(dú)的技術(shù),而是一種架構(gòu)上的變化。”

      這些答案或許書寫在2024年的產(chǎn)業(yè)答卷上,又或許在更長(zhǎng)的時(shí)間才能浮出水面。

      透過(guò)Gartner的報(bào)告,我們嘗試重新分析中國(guó)的AI時(shí)代生成式AI究竟意味著什么?云計(jì)算的第三次浪潮又代表了什么?

      趨勢(shì)一:全民化生成式AI

      回顧2023年,幾個(gè)有代表性的大會(huì),如世界人工智能大會(huì)、中國(guó)國(guó)際服務(wù)貿(mào)易交易會(huì),以及剛剛過(guò)去的阿里云云棲大會(huì),它們都闡釋了一個(gè)重要的主題——生成式AI。

      在這里,Gartner所預(yù)測(cè)的第一大趨勢(shì)“全民化生成式AI”,與阿里云口中的“云計(jì)算的第三次浪潮”有著異曲同工之處。

      “未來(lái)生成式人工智能平臺(tái)的入門門檻會(huì)變得非常低,幾乎可以為所有人提供‘生成、創(chuàng)造、編寫數(shù)字內(nèi)容’的能力。”這是Gartner研究副總裁高挺對(duì)于“全民化生成式AI”趨勢(shì)的解讀。所以,當(dāng)全民化意味著低成本,生成式AI意味著生產(chǎn)力的提升時(shí),“云”和“開源”也就注定成為了繞不開的兩大話題。

      其中,云計(jì)算為生成式AI提供了底層技術(shù)。這也是“云計(jì)算的第三次浪潮”被提出的大背景。生成式AI對(duì)云計(jì)算行業(yè)帶來(lái)的影響可謂是顛覆性的。阿里云王堅(jiān)對(duì)“云計(jì)算第三次浪潮”的詮釋是,AI與云計(jì)算結(jié)合帶來(lái)的第三次浪潮并不會(huì)在一年、兩年完成,可能會(huì)給我們十年、幾十年的時(shí)間,才會(huì)讓真正把更多東西在云計(jì)算時(shí)代發(fā)明出來(lái)。

      從短期來(lái)看,云計(jì)算與AI產(chǎn)業(yè)或大模型形成的是聯(lián)動(dòng)關(guān)系,因?yàn)樗写竽P投紩?huì)長(zhǎng)在云上,以“云”的方式提供服務(wù)。但具體來(lái)理解“第三次浪潮”,將其放在更遠(yuǎn)的未來(lái),它不僅會(huì)給云計(jì)算帶來(lái)顛覆,更是對(duì)整個(gè)SaaS市場(chǎng)和To B行業(yè)的商業(yè)模式等都帶來(lái)影響。

      眾所周知,云計(jì)算行業(yè)在國(guó)內(nèi)興起和發(fā)展的時(shí)間并不算長(zhǎng),到2024年也只有近十年的歷程。在這期間,市場(chǎng)對(duì)云計(jì)算的理解從陌生到熟悉,但迄今為止,還并未迎來(lái)高速發(fā)展期。目前我國(guó)云計(jì)算行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局已成定局,在走過(guò)“分蛋糕”的時(shí)代之后,接下來(lái)云計(jì)算企業(yè)所面臨的是,如何在存量市場(chǎng)做到更優(yōu)秀。

      目前國(guó)內(nèi)云計(jì)算市場(chǎng)面臨的問(wèn)題是,上層的SaaS行業(yè)并不成熟,并且缺乏行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)。而在云計(jì)算行業(yè)的高速發(fā)展期,SaaS行業(yè)的成熟對(duì)其至關(guān)重要。市場(chǎng)接受度低、付費(fèi)習(xí)慣差、產(chǎn)品能力等等諸多弊病也正在拖累著SaaS行業(yè)前進(jìn)的步伐。

      然而,2023年,事情的轉(zhuǎn)機(jī)就出現(xiàn)在生成式AI上。生成式AI這波熱潮的興起,不僅會(huì)催生新一批SaaS應(yīng)用,更會(huì)助力曾經(jīng)的SaaS應(yīng)用,將其重新帶入到大眾視野中。在提升軟件生產(chǎn)力的同時(shí),市場(chǎng)接受度也在悄然發(fā)生變化。

      生成式AI應(yīng)用遍布各行各業(yè),因此對(duì)于云計(jì)算和上云趨勢(shì)帶來(lái)的影響也更為直觀。從市場(chǎng)規(guī)模的角度看,據(jù)中國(guó)信通院數(shù)據(jù)預(yù)測(cè),到2025年全球云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)6000億美元,5年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到23.56%;其中我國(guó)云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模在2025年將突破1萬(wàn)億元。

      而從企業(yè)的上云趨勢(shì)來(lái)看,據(jù)方正證券研究報(bào)告,目前我國(guó)民營(yíng)企業(yè)上云滲透率為49.2%,國(guó)資企業(yè)上云滲透率為33.7%。相較美國(guó)85%以及歐洲70%的企業(yè)上云率,我國(guó)企業(yè)在上云趨勢(shì)方面仍有較大發(fā)展空間。未來(lái)隨著生成式AI應(yīng)用的普及,上云滲透率也將迎來(lái)更快的增長(zhǎng)。

      然而,“全民化”的背后不僅需要云計(jì)算行業(yè)的支持,在大模型遍地開花的時(shí)代,“開源”也逐漸成為當(dāng)下的熱議話題。開源的本質(zhì)是降低大模型開發(fā)成本,打開生成式AI技術(shù)創(chuàng)新的源頭。一些優(yōu)秀企業(yè)將底層的代碼能力貢獻(xiàn)出來(lái),以免費(fèi)開源的方式供其他企業(yè)進(jìn)行二次開發(fā),這樣一來(lái)就極大程度地降低了模型成本,也提高了生成式AI的普及性。

      在國(guó)際測(cè)試委員會(huì)Bench Council所公布的世界開源系統(tǒng)貢獻(xiàn)榜中,除了學(xué)術(shù)界的參與外,在企業(yè)里,微軟、谷歌、IBM、甲骨文、英偉達(dá)、阿里巴巴、百度等公司也被列入其中。這些頭部企業(yè)的參與,也恰恰說(shuō)明了開源的可靠性。以國(guó)內(nèi)大模型企業(yè)為例,阿里云已成為國(guó)內(nèi)首個(gè)加入大模型開源行列的大廠。

      趨勢(shì)二:AI信任、風(fēng)險(xiǎn)、

      安全管理(AI TRiSM)

      任何新技術(shù)的出現(xiàn)都伴隨著未知的風(fēng)險(xiǎn)。

      Gartner所提出的“AI TRiSM”機(jī)制,翻譯成中文是對(duì)AI的信任(Trust)、風(fēng)險(xiǎn)(Risk)和安全(Security)管理。

      具體而言,人類對(duì)AI的信任問(wèn)題可追溯到“Siri時(shí)代”,當(dāng)智能語(yǔ)音助手剛進(jìn)入到日常生活中時(shí),關(guān)于AI的信任危機(jī)也隨之而來(lái)。比如最常聽到的,Siri是否會(huì)“監(jiān)聽”我們的生活,用于商業(yè)等用途。

      而這一問(wèn)題放大到如今的大模型時(shí)代,信任危機(jī)則更加嚴(yán)重。在大模型時(shí)代,AI信任危機(jī)可以以多種形式存在,比如“訓(xùn)練數(shù)據(jù)投毒”,或者生成式AI涉及到的“提示詞攻擊”等等。

      其次,AI風(fēng)險(xiǎn)則更多的被放在醫(yī)療、金融、法律等關(guān)鍵領(lǐng)域。比如在醫(yī)療行業(yè),8月中旬北京市衛(wèi)健委發(fā)布了《北京市互聯(lián)網(wǎng)診療監(jiān)管實(shí)施辦法(試行)》,其中規(guī)定了嚴(yán)禁使用AI自動(dòng)生成處方。而這一擔(dān)憂的背后是生成式AI浪潮下,互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療所埋下的重大安全隱患。

      再比如在金融行業(yè),銀行、證券等機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)安全,也正是生成式AI發(fā)展過(guò)程中必須要解決的一大問(wèn)題。

      實(shí)際上,Gartner所提出的“AI TRiSM”框架則更多是基于人工智能模型的公平性、透明度和數(shù)據(jù)保護(hù)等方面,所提供的一套治理機(jī)制。而實(shí)現(xiàn)AI治理的方式可以是國(guó)家政策、也可以是一些針對(duì)大模型時(shí)代下的新安全應(yīng)用,再或者是企業(yè)基于自身安全考慮的私有部署方式。

      在政策方面,歐盟、美國(guó)、英國(guó)和中國(guó)等多個(gè)國(guó)家都已推出生成式AI監(jiān)管規(guī)定。隨著生成式AI的快速發(fā)展,國(guó)際上對(duì)生成式AI風(fēng)險(xiǎn)的重視也提到了一定高度。

      8月,歐盟《人工智能法案》成為AI監(jiān)管領(lǐng)域的全球標(biāo)準(zhǔn),其中參與商談的國(guó)家包括歐盟成員國(guó)、印度、日本、韓國(guó)、新加坡和菲律賓;同時(shí)在2023年8月15日,國(guó)家網(wǎng)信辦等七部門聯(lián)合公布的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》也正式生效;10月末,美國(guó)也推出了首個(gè)生成式AI監(jiān)管規(guī)定。

      然而,除了國(guó)家層面的政策保護(hù),企業(yè)自身也會(huì)基于數(shù)據(jù)安全和隱私等層面,將一些涉及隱私的應(yīng)用進(jìn)行私有云部署,把數(shù)據(jù)放在本地上保存,從而來(lái)保證數(shù)據(jù)在生成式AI應(yīng)用上的安全性。

      但未來(lái)隨著生成式AI應(yīng)用的普及,更多的大模型和應(yīng)用都會(huì)長(zhǎng)在公有云上。屆時(shí),關(guān)于AI的信任和風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題又會(huì)被重新提出來(lái)。所以,在新的時(shí)代下,基于企業(yè)生命周期管理的安全類應(yīng)用也會(huì)變得更加重要。

      趨勢(shì)三:AI增強(qiáng)開發(fā)

      “生成式AI所帶來(lái)的生產(chǎn)力提升將波及到數(shù)十億的人工勞動(dòng)力,而這項(xiàng)技術(shù)所創(chuàng)造的價(jià)值是,提升至少10%的效率和創(chuàng)造力。”紅山的兩位合伙人在《生成式AI,一個(gè)新世界》一文中表達(dá)了上述觀點(diǎn)。

      而生成式AI背后所蘊(yùn)藏的機(jī)遇與挑戰(zhàn)也正在于此,它雖有數(shù)萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)潛力,但同時(shí)也為數(shù)萬(wàn)人帶來(lái)了失業(yè)焦慮。

      最先感受到焦慮的職業(yè)也恰好是生成式AI最擅長(zhǎng)應(yīng)用的領(lǐng)域。在ChatGPT漂洋過(guò)海剛來(lái)到國(guó)內(nèi)之時(shí),人們對(duì)它還并不熟悉,因此誤以為客服行業(yè)將最先感受到危機(jī)。實(shí)則不然,真正能與生成式AI結(jié)合,并帶來(lái)生產(chǎn)力提升的是“代碼”。

      Gartner研究副總裁高挺對(duì)“AI增強(qiáng)開發(fā)”的解讀是,被AI開發(fā)替代的測(cè)試任務(wù),主要集中在3個(gè)方面:編寫測(cè)試代碼、生成測(cè)試數(shù)據(jù)、生成單元測(cè)試中的“測(cè)試樁”。

      雖然目前來(lái)看,從設(shè)計(jì)到代碼,AI還不能參與整個(gè)全生命周期的開發(fā)過(guò)程,但未來(lái)卻很有希望。從原理上看,生成式AI可以根據(jù)用戶輸入的數(shù)據(jù),自動(dòng)生成代碼,從而簡(jiǎn)化并加速開發(fā)流程。

      而且從用戶的角度來(lái)看,生成式AI與代碼的結(jié)合,也更方便人機(jī)交互。硬幣的一面是,用戶不再需要編寫大量代碼來(lái)處理問(wèn)題。而硬幣的另一面是,生成式AI也可以幫助企業(yè)在短時(shí)間內(nèi)開發(fā)出更優(yōu)秀的應(yīng)用程序,從而在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中實(shí)現(xiàn)降本增效。

      將生成式AI與代碼的結(jié)合放在更大的層面,這對(duì)于低代碼和無(wú)代碼行業(yè)都將帶來(lái)變革性影響。對(duì)此,IDC研究經(jīng)理Michele Rosen也認(rèn)為,如果低代碼和無(wú)代碼供應(yīng)商所提供的產(chǎn)品,與生成式AI相結(jié)合,那么理想條件下的結(jié)果就是,用戶可以用自然語(yǔ)言或可視化組件的方式來(lái)進(jìn)行交互。

      實(shí)際上,國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有類似應(yīng)用出現(xiàn)。比如微軟的GitHub Copilot編程助手,再比如百度近日發(fā)布的Comate代碼助手。后者正是基于代碼層面推出的SaaS應(yīng)用,這也是國(guó)內(nèi)首個(gè)與代碼結(jié)合的SaaS應(yīng)用的嘗試。

      “一個(gè)聊天界面,通過(guò)聊天界面創(chuàng)建簡(jiǎn)單的應(yīng)用程序。”這樣簡(jiǎn)單的無(wú)代碼操作步驟已經(jīng)在微軟的低代碼產(chǎn)品PowerApps上實(shí)現(xiàn)。這是在PowerApps添加了Copilot之后,基于ChatGPT功能的無(wú)代碼生成應(yīng)用。

      趨勢(shì)四:智能應(yīng)用

      “ChatGPT可能已經(jīng)出現(xiàn)了自我意識(shí)”,Open AI首席科學(xué)家Ilya Sutskever發(fā)出警告。類似AI有意識(shí)的發(fā)現(xiàn)已經(jīng)不是第一次在海外傳出。但一個(gè)更加唯物主義的問(wèn)題是,AI怎么會(huì)產(chǎn)生意識(shí)?

      Sutskever發(fā)出這樣警告的背景是,他在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多年學(xué)習(xí)研究后,發(fā)現(xiàn)了模式識(shí)別方面的驚人功效,即只需要足夠多的數(shù)據(jù)和非常強(qiáng)大的算力便可以實(shí)現(xiàn)其預(yù)期功能。這也正是Sutskever口中的AI的“自我意識(shí)”。

      高挺對(duì)于智能應(yīng)用的解讀是,其目標(biāo)是最終成為可以像人類一樣去思考、判斷和適應(yīng)環(huán)境的應(yīng)用。而這種智能應(yīng)用自適應(yīng)的學(xué)習(xí)能力,背后正是包含當(dāng)前生成式AI所展示出的底層能力,即機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)意引擎、連接數(shù)據(jù)等。

      未來(lái),這樣的底層能力也將遍布至所有的智能應(yīng)用設(shè)備,比如物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、自動(dòng)駕駛等等。或者換一種角度,未來(lái)的所有智能設(shè)備都將建立在生成式AI底層能力的基礎(chǔ)上。

      趨勢(shì)五:增強(qiáng)型互聯(lián)員工隊(duì)伍

      “到2027年底,25%的首席信息官(CIO)將使用增強(qiáng)型互聯(lián)員工隊(duì)伍計(jì)劃將關(guān)鍵崗位的勝任時(shí)間縮短50%。”這是Gartner針對(duì)“增強(qiáng)型互聯(lián)員工隊(duì)伍”進(jìn)行的預(yù)測(cè)。從這樣的預(yù)測(cè)可以看出,增強(qiáng)型互聯(lián)員工隊(duì)伍的本質(zhì)是保證關(guān)鍵崗位的人才流失率。

      而從技術(shù)的角度來(lái)看,高挺對(duì)此的解讀則是,通過(guò)終端應(yīng)用知識(shí)庫(kù)提出數(shù)據(jù),對(duì)員工情緒進(jìn)行分析,從而得出“員工的離職傾向”數(shù)據(jù)。

      一個(gè)更為真切的例子是,企業(yè)從員工在線工作的時(shí)間,包括郵件里的措詞、訪問(wèn)各個(gè)應(yīng)用的數(shù)據(jù),分析出員工目前的工作狀態(tài)和壓力。這些數(shù)據(jù)可以是員工在某些系統(tǒng)里逗留的時(shí)間、所做的操作。

      然而,這類技術(shù)所涉及到的數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題是技術(shù)落地前不得不考慮的一大因素。雖然本質(zhì)上體現(xiàn)的是對(duì)員工的關(guān)懷,但從另一種角度,人工智能也可能演變成對(duì)人類的“監(jiān)控”。因此目前,國(guó)內(nèi)這類技術(shù)的應(yīng)用落地還需要很長(zhǎng)的時(shí)間。

      趨勢(shì)六:持續(xù)威脅暴露面管理(CTEM)

      生成式AI的未來(lái),一定建立在解決AI風(fēng)險(xiǎn)的前提之下。在此背景下,安全應(yīng)用的重要性再一次被提到一定高度。

      而所謂的“威脅暴露面”是指網(wǎng)絡(luò)安全漏洞。實(shí)際上,新型的網(wǎng)絡(luò)攻擊始終都在不斷變化,隨著各種安全應(yīng)用的升級(jí),網(wǎng)絡(luò)攻擊者的攻擊途徑也在進(jìn)化。

      比如,從過(guò)去的攻擊事件本身,到攻擊路徑。具體來(lái)理解,攻擊路徑就是網(wǎng)絡(luò)攻擊者站在當(dāng)事人的角度思考,事情的發(fā)展路徑,從而從路徑上去突破,從而采用相對(duì)應(yīng)的攻擊戰(zhàn)術(shù)和實(shí)施手段。

      在此背景下,2022年中,Gartner發(fā)布了《實(shí)施持續(xù)威脅暴露面管理(CTEM)計(jì)劃》,提出了CTEM這種主動(dòng)式安全防御新思路。然而,企業(yè)不可能找到一套十分嚴(yán)密的防御機(jī)制,因?yàn)樗皇且环N單一的技術(shù)。

      對(duì)此,企業(yè)更為正確的做法應(yīng)該是,安全團(tuán)隊(duì)把大部分時(shí)間花在集成故障排除上,而不是管理攻擊面。實(shí)際上,國(guó)內(nèi)已經(jīng)有相關(guān)應(yīng)用正在根據(jù)Gartner所提出的CTEM框架,對(duì)企業(yè)物理資產(chǎn)和數(shù)字資產(chǎn)進(jìn)行保護(hù)。

      未來(lái),隨著生成式AI進(jìn)入深水區(qū),安全應(yīng)用的市場(chǎng)規(guī)模和應(yīng)用場(chǎng)景也將進(jìn)一步擴(kuò)大。

      趨勢(shì)七:機(jī)器客戶

      “機(jī)器客戶”是一個(gè)較為陌生的名詞。它的意思也正是字面意思。換言之,全球超過(guò)70億部手機(jī)、平板電腦、個(gè)人電腦、智能手表等智能設(shè)備都有學(xué)習(xí)和記憶功能,隨著生成式AI時(shí)代的到來(lái),智能應(yīng)用的學(xué)習(xí)能力和記憶能力也會(huì)隨之增強(qiáng)。到最后,這些設(shè)備都將具備決策能力。

      一個(gè)關(guān)于機(jī)器客戶的預(yù)測(cè)是,到2030年,所有消費(fèi)者的購(gòu)買至少有25%將大量委托給機(jī)器。

      實(shí)際上,機(jī)器客戶的演變是分階段的。目前,所有的設(shè)備并沒有能力幫助人類做決策。它所處的階段是第一階段,在這一階段,由人類主導(dǎo)做出決策,AI只會(huì)根據(jù)規(guī)則記住人類所做的決定。第二階段,AI將學(xué)習(xí)輔助人類做決策,而AI學(xué)習(xí)的規(guī)則正是上一階段留下的。到2036年,AI將擁有“自主意識(shí)”,可以根據(jù)人類的偏好和前兩階段的“規(guī)則”,替代人類做出決策。

      機(jī)器客戶演變的三個(gè)階段,圖源:Gartner

      一個(gè)更加超現(xiàn)實(shí)的例子是,2036年,AI可以像人類一樣自己讀新聞、分析數(shù)據(jù),進(jìn)行學(xué)習(xí),根據(jù)市場(chǎng)趨勢(shì)進(jìn)行判斷,從而代替人類做出決策。

      等到這一天真的到來(lái),機(jī)器客戶所帶來(lái)的改變將影響整個(gè)商業(yè)世界。C端消費(fèi)者的改變,不僅會(huì)影響到C端的商業(yè)模式,比如銷售和營(yíng)銷方式,也更會(huì)影響到B端的商業(yè)邏輯。

      趨勢(shì)八:可持續(xù)技術(shù)

      近兩年,ESG的重要性一再得到提升。從各大企業(yè)披露的ESG報(bào)告數(shù)量即可看出,國(guó)內(nèi)ESG的發(fā)展呈極速上升趨勢(shì)。

      截至2023年7月,共有1761家A股上市公司披露了2022年ESG相關(guān)報(bào)告,占全部A股上市公司的34%。而在過(guò)去的5年時(shí)間里,A股公司的披露率從25.98%提升到了35.85%,增長(zhǎng)超過(guò)10%。

      在ESG標(biāo)簽愈加突顯的當(dāng)下,無(wú)論是投資人、企業(yè)本身,亦或是國(guó)家,ESG都是大眾所關(guān)注的焦點(diǎn)。而在ESG的所有標(biāo)簽中,被披露最多的指標(biāo)有碳減排、產(chǎn)品質(zhì)量管理、綠色辦公措施、支持鄉(xiāng)村振興等。

      來(lái)源:ESG卓望

      如今,在大模型時(shí)代,隨著AIGC技術(shù)的提升,算力的需求也在激增。未來(lái)會(huì)迎來(lái)一個(gè)“暴力計(jì)算”的時(shí)代,買卡、造芯片、建服務(wù)器、算力中心、訓(xùn)練大模型等等技術(shù),都會(huì)帶來(lái)更多的碳排放。同時(shí),這也意味著對(duì)對(duì)企業(yè)的IT運(yùn)維提出挑戰(zhàn)。

      未來(lái)既是算力時(shí)代、數(shù)據(jù)時(shí)代,同時(shí)也是節(jié)能減排的時(shí)代。在一些國(guó)家,如新加坡、愛爾蘭、荷蘭,已經(jīng)出現(xiàn)了電力緊缺等問(wèn)題。這些風(fēng)險(xiǎn)也正在伴隨著AIGC一同到來(lái)。而在能源急劇消耗的當(dāng)下,ESG的重任不僅落在了企業(yè)自己身上,更落在了數(shù)字化服務(wù)商的身上。

      碳排放的增加對(duì)IT運(yùn)維提出了更高要求。一種解題思路是,數(shù)字化服務(wù)商利用數(shù)字時(shí)代產(chǎn)生的數(shù)據(jù),幫助企業(yè)節(jié)能減排。在近兩年,數(shù)據(jù)智能也越來(lái)越多地被商業(yè)世界所關(guān)注。在未來(lái)ESG的時(shí)代,數(shù)據(jù)智能會(huì)獲得更大的增長(zhǎng)空間。

      趨勢(shì)九:平臺(tái)工程

      在所有企業(yè)為百模大戰(zhàn)、千模大戰(zhàn)忙碌的背后,總有一些企業(yè)來(lái)做“底座”和“基礎(chǔ)設(shè)施”。

      早在2022年11月,阿里云就上線了“魔搭”(ModelScope)社區(qū),并提出MaaS(Model as a Service,模型即服務(wù))。而阿里云的魔搭社區(qū)則是聚集了多個(gè)機(jī)構(gòu)開發(fā)的人工智能大小模型,以開放給更多人使用。其結(jié)果也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出預(yù)期,短短幾個(gè)月,上百萬(wàn)人下載了 1600 萬(wàn)次各類模型,模型數(shù)量也從最初的 300 多個(gè)擴(kuò)展到 800 多個(gè)。

      在阿里云的暢想中,消費(fèi)者甚至可以使用大模型改變電商購(gòu)物體驗(yàn):你在淘寶或天貓的搜索框里輸入問(wèn)題,它會(huì)為你生成一個(gè)購(gòu)物方案,并給出相應(yīng)的購(gòu)物列表。而當(dāng)場(chǎng)景切換到天貓精靈中,大模型則是一個(gè)更復(fù)雜的生成式對(duì)話系統(tǒng):用戶用一兩句話的需求,讓它來(lái)自動(dòng)生成一個(gè)故事、歌單或食譜。

      而這些所有的想象,都是“平臺(tái)”所給予的能力。

      在Gartner的“平臺(tái)工程”這一概念中,是指在生成式AI時(shí)代下,顛覆傳統(tǒng)的項(xiàng)目制開發(fā),讓開發(fā)人員可以以組裝、復(fù)用和配置的方式進(jìn)行平臺(tái)開發(fā)。這背后的思想是,將軟件開發(fā)的項(xiàng)目管理思維轉(zhuǎn)化到產(chǎn)品管理思維,讓開發(fā)項(xiàng)目流程模塊化和集中化。

      而MaaS也正是大模型時(shí)代下的“平臺(tái)工程”。在過(guò)去,傳統(tǒng)開發(fā)是以項(xiàng)目制進(jìn)行;而后來(lái)的云計(jì)算時(shí)代,開發(fā)可以半定制化進(jìn)行,即通過(guò)PaaS平臺(tái)以低代碼的形式搭建上層應(yīng)用。到了如今的大模型時(shí)代,過(guò)去的開發(fā)形式獲獎(jiǎng)?wù)甙l(fā)生徹底的改變,即通過(guò)模型來(lái)搭建,這也正是MaaS的核心理念。

      “MaaS”在阿里云CTO周靖人的詮釋下,“模型會(huì)成為人工智能時(shí)代一個(gè)重要的生產(chǎn)元素,整個(gè)計(jì)算體系會(huì)圍繞模型重新升級(jí)。”

      在國(guó)內(nèi),MaaS的提供者不僅有阿里,還有騰訊和百度的參與。這些廠商在大模型時(shí)代扮演的角色,不僅是提供模型能力,更是“接住”其他廠商的模型能力。

      趨勢(shì)十:行業(yè)云平臺(tái)(ICP)

      “云和AI是不可分割的整體。”

      這是在大模型時(shí)代形成的一個(gè)新共識(shí)。

      在大模型產(chǎn)業(yè)鏈上,云計(jì)算就相當(dāng)于“發(fā)電機(jī)”一樣的存在。阿里云內(nèi)部的感受是,“最初我們想把幾百臺(tái)(GPU)服務(wù)器連起來(lái)做訓(xùn)練都很難。云優(yōu)化一點(diǎn),大模型才能發(fā)展一點(diǎn),模型發(fā)展到一定程度又遇到挑戰(zhàn),又需要云去升級(jí)。”而這樣緊密的關(guān)系,也讓周靖人看到了云計(jì)算行業(yè)在未來(lái)大模型時(shí)代的無(wú)限潛力。

      阿里巴巴集團(tuán)CEO吳泳銘也曾做出判斷,“AI 時(shí)代的云計(jì)算市場(chǎng)將更加集中,需要搶占先機(jī)”。

      在近期的云棲大會(huì)上,一份有關(guān)云和AI的答卷是:跑在阿里云的魔搭社區(qū)上的模型超過(guò)2300個(gè)。“一半大模型公司跑在阿里云上”,這句話的背后也詮釋出AI與云計(jì)算不可分割的關(guān)系。

      一組由Gartner給出的數(shù)據(jù)則更能說(shuō)明問(wèn)題:到2027年,將有超過(guò)70%的企業(yè)使用行業(yè)云平臺(tái)(ICP)加速其業(yè)務(wù)計(jì)劃,而2023年的這一比例還不到15%。這里的ICP也正是由IaaS、PaaS、SaaS組成的云計(jì)算行業(yè)。

      另外,在IDC最新發(fā)布的《中國(guó)公有云服務(wù)市場(chǎng)(2023上半年)跟蹤》報(bào)告中,IaaS+PaaS市場(chǎng)也正在提速。

      目前來(lái)看,2023年上半年中國(guó)公有云服務(wù)整體市場(chǎng)規(guī)模(IaaS/PaaS/SaaS)為190.1億美元。其中IaaS市場(chǎng)規(guī)模為112.9億美元,同比增速13.2%;PaaS市場(chǎng)規(guī)模為32.9億美元,同比增速為26.3%。

      上半年,AIGC、大模型需求的爆發(fā),帶動(dòng)了整個(gè)算力市場(chǎng)和PaaS層的市場(chǎng)熱度。對(duì)此,IDC分析師崔婷婷認(rèn)為,“PaaS市場(chǎng)在AIGC、AI行業(yè)模型和大模型的需求推動(dòng)下,進(jìn)入快速增長(zhǎng)賽道,結(jié)合當(dāng)前數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全等技術(shù)領(lǐng)域的不斷升級(jí),使得PaaS市場(chǎng)活力滿滿,預(yù)測(cè)未來(lái)3到5年內(nèi)仍會(huì)高速發(fā)展”。

      實(shí)際上,大模型對(duì)云計(jì)算的影響不僅限于擴(kuò)大市場(chǎng)規(guī)模,提高增速,更在于對(duì)于IaaS+PaaS市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局的改變。由于MaaS的出現(xiàn),以模型來(lái)構(gòu)建應(yīng)用的新型開發(fā)模式的出現(xiàn),正在對(duì)IaaS+PaaS的模式產(chǎn)生影響。

      未來(lái),在大模型市場(chǎng)的整個(gè)拼圖上,云計(jì)算企業(yè)也正在擁有越來(lái)越大的話語(yǔ)權(quán)。

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