11月23日消息(赵婷婷)日前,Omdia在北京召开全球ICT行业观察与展望研讨会。期间,Omdia人工智能首席分析师苏廉节接受C114采访时表示,生成式人工智能软件技术收入在2023-2028年期间将从62亿美元增长到585亿美元,复合年增长率(CAGR)为56%。大模型将渗透到不同日用场景,产生更加拟人化的交互模式,而同时,“小而美”的大模型则更加适合电信行业。
苏廉节指出,大模型并不是在任何基础架构环境下都部署,企业必须采用云原生架构;不能重复使用现有数据库基础设施,需要矢量和图形数据库;也并不是必须使用OpenAl解决方案,大多数大模型都可以;硬件的选择和供应是主要问题,建议开始评估国内供应商。
大模型将日渐渗透到不同日用场景
据Omdia调查结果显示,有66%受访者表示人工智能的实施产生了积极影响,搜索和聊天机器人是最受欢迎的人工智能生成应用程序。
苏廉节指出,随着人工智能的快速发展,技术门槛相对较低、重复性较高的工作岗位容易被取代,但是需要人类“温度”的工作岗位及行业,是离不开人类的。“我相信未来会有AI革命的出现,带动一些新的企业和新的产业,衍生更多新的工作岗位需求。”
对于AI的应用领域,苏廉节认为,目前AI主要应用集中在虚拟助理,不论是搜索还是文本分析,以语音为基础的应用是较为主流的。接下来会出现以图像为基础的应用,比如美图秀秀,但是美图秀秀目前能力还是有限,通用程度不够,涉及到的数据有一定局限性,还可以用生成式AI做更进一步质和量的提升。
“未来,大模型会出现在不同的设备上,可能会走进汽车、摄像头、智能家居,大模型会慢慢渗透到不同的日用场景,可能会有更加拟人化的交互模式,更灵活的体验过程。”他说道。
同时他也指出,虚拟助理将于2028 年成为最重要的应用案例,价值达44亿美元,GAI技术可扩大虚拟助理的知识面,使其更加准确,并提高其对话能力,从而改善虚拟助理的能力。第二大用例是建立现实世界的生成模型,主要为开发高精度地图和定位,赋能目前蓬勃发展的自动驾驶汽车、无人机和机器人市场;写作助手将成为第三大市场,能够用于起草电子邮件和信函。
“小而美”的大模型更适合电信行业
苏廉节认为,人工智能芯片算力并非一切,数据和算法也同样重要。数据方面,高质量数据能调教出更好的人工智能;算法方面,较小的基础模型效率更高、针对性更强,非常适合企业使用。GPT-3.5-turbo比GPT-4 便宜50倍速度却快得多,Anthropic 和A121Lab 等供应商提供了可靠的替代方案,开源基础模型正在大幅度进步。
“目前大模型偏向通用性,以便解决各类问题。但如果针对垂直行业的应用,例如电信行业采用的模型是针对内部的应用和开发的,所以无论是参数还是数据,不需要海量,反而要有针对性,需要构建‘小而美’的模型。”
苏廉节指出,在电信领域,生成式人工智能主要有五类应用,包括客户服务、网络优化、代码生成、网络运维、以及数码服务。
对于生成式AI在电信领域的未来,他认为,在0-1年(2023--24),预测对更好的网络性能和成本优化的需求将不断加强,人工智能将在网络功能自动化中发挥更大作用;运营商应该与合作伙伴合作,整合并扩展人工智能功能,供应商也在IT和管理服务中纳入更多人工智能;
在2-3年(2024-26),预测大部分现有网络功能将实现完全自动化,人工智能开始通过外部应用产生利润;运营商需要开始在云端和边缘为人工智能推出专用硬件和软件;
在3-5年(2026-28),预测生成式AI进入电信运营领域,低代码/零代码生成是人工智能,客户服务将变得更加自主;基于差异化的考量,运营商应研究开发自身的人工智能大模型。
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