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Gartner發(fā)布2024年中國數(shù)據(jù)、分析和人工智能技術成熟度曲線
2024-09-30   網(wǎng)絡安全和運維

  Gartner于近日最新發(fā)布2024年中國數(shù)據(jù)、分析和人工智能技術成熟度曲線,該曲線顯示,未來兩到五年,大量具有顛覆性或較高影響力的創(chuàng)新技術可能會實現(xiàn)主流采用。其中AI相關的創(chuàng)新包括復合型AI、決策智能、國產AI芯?、LLM和多模態(tài)GenAI。

  Gartner研究總監(jiān)閆斌表示:“到2027年,超過60%的企業(yè)機構將把AI素養(yǎng)納入數(shù)據(jù)和分析戰(zhàn)略,而目前這一比例還不到 5%。到2028年,50%構建于2023年之前的中國數(shù)據(jù)和分析平臺,將因為與生態(tài)系統(tǒng)脫鉤而過時。 到2028年,30%的企業(yè)機構將把數(shù)據(jù)變現(xiàn)或數(shù)據(jù)?表納入其數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。”

  (圖一、2024年中國數(shù)據(jù)、分析和人工智能技術成熟度曲線)

  與AI相關的幾項創(chuàng)新技術

  復合型AI

  復合型AI是指組合利?(或融合)不同AI技術來提高學習效率、生成層次更豐富的知識表示。復合型AI提供了更豐富的AI抽象機制,并最終提供了?個能夠以更有效?式解決更廣泛業(yè)務問題的平臺。復合型AI可為中國企業(yè)帶來兩?益處。第?,將AI的?量推廣至無法訪問大量歷史或標簽數(shù)據(jù)、但擁有大量?類專業(yè)知識的企業(yè)機構。第二,擴大AI應用的范圍,提升此類應用的質量,這也意味著能夠應對更多類型的推理挑戰(zhàn)。根據(jù)所應用的具體技術,還可產生其他一系列益處,包括提高可解釋性、韌性,以及支持增強智能。

  國產AI芯片

  由于美國對高性能AI芯?的限制,中國企業(yè)不得不自行研發(fā)AI芯?,以滿足本?AI快速發(fā)展的需求。

  最新的生成式??智能(GenAI)技術需要使?數(shù)千個AI加速器來訓練基礎模型和支持推理工作負載。由于先進制造工藝的限制,國產AI芯?的性能落后于全球領先供應商產品的性能。因此,中國企業(yè)需要對AI基礎設施進?更多投資。IT領導者應將重點放在AI應?上,?不是使?針對推理工作負載優(yōu)化的國產AI芯片來訓練基礎模型上。

  LLM

  大語言模型(LLM)是?種使用大量無標簽文本數(shù)據(jù)進行訓練的AI基礎模型。借助大語言模型,應用可以完成?系列任務,包括回答問題、內容?成、內容摘要、檢索增強?成 (RAG)、代碼?成、語言翻譯和會話聊天。

  此類模型擁有廣泛的應用場景,包括文本生成、問答系統(tǒng)構建、文檔總結和分類、文本翻譯和編輯等。

  多模態(tài)GenAI

  多模態(tài)?成式??智能(GenAI)能夠在生成式模型中組合利用多種類型的數(shù)據(jù)輸?和輸出,例如圖像、視頻、音頻、文本和數(shù)值型數(shù)據(jù)。多模態(tài)功能允許模型與不同模態(tài)下的輸出進行交互,并生成相應的輸出,有效提升了GenAI的可用性。

  多模態(tài)GenAI支持添加以往難以實現(xiàn)的新特性和功能,將對企業(yè)應用產?顛覆性影響。目前,多模態(tài)模型通常僅限于兩種或三種模態(tài),但未來幾年內,將涵蓋數(shù)量更多 的模態(tài)。

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