12月14日消息,在2023年末,戴尔科技集团全球首席技术官John Roese分享了2024年及未来影响科技行业的新兴趋势,以及戴尔科技如何与客户合作,把握趋势并抓住创新机遇。
“今年是生成式AI的元年,2024年将是生成式AI的次年,GenAI或者是整个AI会继续主导2024年的话题。”John Roese强调,但GenAI绝不是2024年唯一的重点科技趋势,在安全方面会更多地谈及到零信任,2024年零信任会更加落到实处,同时现代化边缘平台的出现和兴起也是重要趋势。
John Roese对 2024 年及未来技术行业发展趋势做出了4点展望:
第一、GenAI讨论重点将从理论转向实践
John Roese指出,今年Google、OpenAI、阿里巴巴都陆续推出了生成式AI的技术,但是还没有多少客户把GenAI系统投入到实用中,都还是在理论探讨的阶段。到2024年的时候会看到真正的转变的到来,GenAI将从今年的纯理论的探讨阶段进入到业务应用阶段。
GenAI从理论转向实践企业需要解决两大挑战。其一,要把GenAI投入到企业以及业务用例的过程当中,意味着GenAI将从构建训练基础架构转向构建推理基础架构。这时,企业必须要能更好地理解、搞清楚,除了训练的基础架构,如何打造一个推理的基础架构。这包括“把推理放在什么地方?”训练是在数据中心当中,推理可能会放在边缘,接近企业客户所在的位置。
同时,随着这一转变的发生,如何确保推理基础架构的安全将成为企业关注的重点。因为训练基础架构保护好数据中心就够了,但如果把推理的基础架构部署到现实的世界中,离开数据中心到边缘中,来到了工厂、制造中心和客户所在的地方,包括交通运输的网络中,这样的安全保护的模式就不同了,需要面对不同类型的风险、不同类型的攻击。
GenAI从理论走到实践要解决的第二大挑战是,明年企业CIO和领导者必须做一个决定,即选出几个需要优先实施的GenAI应用项目,这是很有风险的事情,对企业至关重要。正确的选择将确保企业在业务竞争中领先,如果选错了会出现大量的资源的浪费。“做出正确的选择”要求企业必须充分理解到GenAI的价值,对自己的企业而言GenAI在哪些方面能帮上最大的忙。
此外,John Roese指出,GenAI转向实践还将带来一个新趋势,即今年大家认为GenAI的成本就是训练成本,即在训练的时候构建模型需要用多少台服务器、需要有多少架构开发和维护的人员等。但是,到2024年,GenAI转向实践时,在企业的用例中,在应用阶段的主要成本将是运营成本。
第二、真正的零信任势在必行
John Roese认为:“整个2023年充斥着对零信任及其在全球网络安全工作中重要性的讨论。2024年,零信任不再只是一个热门话题,我们将更注重落实真正的技术、标准乃至认证,从而明确什么才是真正的零信任。”
“零信任不是一个新的概念,我们现在看到这个行业在不断地成熟“,John Roese表示,”我的预测是,今年更多关于安全是随意的讨论,而明年开始,政府机构因为有架构和技术方面的进展,在2024年初政府会在零信任方面来发力,鼓励这样的架构。“
“所以我认为,5年之后如果任何的IT架构没有采取零信任,那才奇怪。”John Roese强调。
第三、边缘平台蓬勃发展
John Roese分享认为,企业将认识到构建现代化边缘有两种方式:边缘孤岛的扩展和多云边缘平台的搭建。未来的发展方向将是后者,即采用“边缘平台”让现代化边缘成为多云基础架构的延伸。
“边缘平台”把边缘平台和边缘的工作负载分隔出来,它上面既有软件又有硬件的编排,就可以来运营以软件为定义的平台。
John Roese表示,对戴尔科技而言,我们认为还可以把它变得更安全、更自动化,建立一个共同的边缘平台,而不是针对每一个工作负载和应用的各自的不同平台。戴尔科技在2023年就开始有这样的远景,而且从明年开始将落实一些此前的概念和设想。
第四、未来量子计算与GenAI密不可分
展望更远的未来,John Roese 指出,量子计算与GenAI密不可分。量子计算解决了GenAI和大多数大规模AI对计算资源需求量极大这一主要问题。量子计算如果对GenAI进行优化之后,就能够让GenAI更加有效,运行得更好。
他预计量子计算将带来AI系统能力的巨大飞跃。混合量子系统将成为现代化AI的计算基础,AI工作将被分散于包括量子处理单元在内的一系列不同的计算架构中。
“量子计算和GenAI进行结合,不是说要重新发明生成式AI,而是让生成式AI极其高效、极其快速,那个时候产生的影响和刚出现ChatGPT的时候给大家带来的惊喜是一样的。“John Roese表示。
对于2024年的技术展望,John Roese总结道:“AI是未来世界发展的中心,它可以通过边缘投入到生产中,依靠零信任保障安全,并最终从量子技术处获取源源不断的动力,实现扩展到全球系统所需的性能和效率。我们需要密切关注AI,但也不能忽视其他架构。只有这样才能确保愿景与行动一致,从而取得长期成功。”
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