商業(yè)與技術(shù)洞察公司Gartner預(yù)測(cè),在 AI 組合中納入中國(guó) LLM 和多模態(tài)模型的全球企業(yè)占比,將從 2025年的 5%上升至 2027年的50% 。中國(guó)本土 LLM 在能力和成本效率方面仍保持競(jìng)爭(zhēng)力,而其競(jìng)爭(zhēng)力因開(kāi)源戰(zhàn)略進(jìn)一步增強(qiáng)。
Gartner高級(jí)研究總監(jiān)閆斌表示:“大部分領(lǐng)先的開(kāi)源 LLM 都來(lái)自中國(guó)。企業(yè)可以選擇在合適的位置托管這些開(kāi)源模型,并通過(guò)額外的微調(diào)和防護(hù)措施來(lái)控制地緣政治風(fēng)險(xiǎn)。 此外,開(kāi)源模型還可用于合成數(shù)據(jù)生成,幫助國(guó)家構(gòu)建自主 AI 。 同時(shí),中國(guó)的多模態(tài)生成式 AI 模型在圖像和視頻生成等任務(wù)上也具全球競(jìng)爭(zhēng)力。”
基于此,企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者必須:
評(píng)估并集成中國(guó)生成式 AI模型:定期評(píng)估中國(guó)LLM和多模態(tài)模型的能力,并將其納入 AI 組合以發(fā)揮其戰(zhàn)略?xún)?yōu)勢(shì)。
擴(kuò)展模型用途:不僅在生產(chǎn)環(huán)境中使用中國(guó)的生成式 AI模型,還可將其用于合成數(shù)據(jù)生成、模型評(píng)估、護(hù)欄建立以及性能基準(zhǔn)測(cè)試等任務(wù)。
關(guān)注法規(guī)動(dòng)態(tài):持續(xù)關(guān)注 AI相關(guān)法規(guī)的最新變化,以確保合規(guī)并降低運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。
利用開(kāi)源機(jī)會(huì):參與開(kāi)源社區(qū),在快速創(chuàng)新、定制化和成本節(jié)約方面獲取收益。
確保互操作性:制定策略并發(fā)展技術(shù)能力,管理中國(guó)模型與全球 AI模型之間的集成。
團(tuán)隊(duì)技能提升:就中國(guó)生成式 AI模型的特性、部署實(shí)踐和法規(guī)要求提供培訓(xùn),建立內(nèi)部專(zhuān)業(yè)能力。
另外,Gartner還預(yù)測(cè),到2030年,超過(guò)80%的企業(yè)將在設(shè)計(jì)、制造、產(chǎn)品和服務(wù)環(huán)節(jié)采用物理AI,而目前采用率不足1%。
Gartner高級(jí)研究總監(jiān)閆斌表示:“物理 AI 為終端用戶(hù)提供超越數(shù)字世界的獨(dú)特產(chǎn)品體驗(yàn),通過(guò)現(xiàn)實(shí)世界的動(dòng)作和交互引入新的互動(dòng)形式。由中國(guó)的具身 AI和機(jī)器人技術(shù)推動(dòng)的邊緣計(jì)算發(fā)展,使 AI系統(tǒng)能夠在本地處理數(shù)據(jù), 從而降低延遲、提高響應(yīng)率,同時(shí)保持成本效率。通過(guò)將重復(fù)或危險(xiǎn)任務(wù)自動(dòng)化,物理 AI可以簡(jiǎn)化操作、減少人為錯(cuò)誤并降低長(zhǎng)期成 本,為自主業(yè)務(wù)模式和創(chuàng)新的 AI驅(qū)動(dòng)型服務(wù)交付鋪平道路。”
基于此,企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者必須:
在受控環(huán)境中開(kāi)始試點(diǎn)項(xiàng)目,測(cè)試并優(yōu)化物理 AI系統(tǒng)。基于這些實(shí)施的反饋,評(píng)估投資回報(bào)率,改進(jìn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和功能,然后再進(jìn)行全面部署。
建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系,與技術(shù)供應(yīng)商、研究機(jī)構(gòu)和行業(yè)專(zhuān)家合作,保持對(duì)最新進(jìn)展和最佳實(shí)踐的了解。
為 AI錯(cuò)誤和決策過(guò)程制定明確的指南和責(zé)任框架,同時(shí)與監(jiān)管機(jī)構(gòu)合作,確保符合區(qū)域法律和標(biāo)準(zhǔn)。
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