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Gartner发布2024年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线
2024-09-30   网络安全和运维

  Gartner于近日最新发布2024年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线,该曲线显示,未来两到五年,大量具有颠覆性或较高影响力的创新技术可能会实现主流采用。其中AI相关的创新包括复合型AI、决策智能、国产AI芯⽚、LLM和多模态GenAI。

  Gartner研究总监闫斌表示:“到2027年,超过60%的企业机构将把AI素养纳入数据和分析战略,而目前这一比例还不到 5%。到2028年,50%构建于2023年之前的中国数据和分析平台,将因为与生态系统脱钩而过时。 到2028年,30%的企业机构将把数据变现或数据⼊表纳入其数据战略。”

  (图一、2024年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线)

  与AI相关的几项创新技术

  复合型AI

  复合型AI是指组合利⽤(或融合)不同AI技术来提高学习效率、生成层次更丰富的知识表示。复合型AI提供了更丰富的AI抽象机制,并最终提供了⼀个能够以更有效⽅式解决更广泛业务问题的平台。复合型AI可为中国企业带来两⼤益处。第⼀,将AI的⼒量推广至无法访问大量历史或标签数据、但拥有大量⼈类专业知识的企业机构。第二,扩大AI应用的范围,提升此类应用的质量,这也意味着能够应对更多类型的推理挑战。根据所应用的具体技术,还可产生其他一系列益处,包括提高可解释性、韧性,以及支持增强智能。

  国产AI芯片

  由于美国对高性能AI芯⽚的限制,中国企业不得不自行研发AI芯⽚,以满足本⼟AI快速发展的需求。

  最新的生成式⼈⼯智能(GenAI)技术需要使⽤数千个AI加速器来训练基础模型和支持推理工作负载。由于先进制造工艺的限制,国产AI芯⽚的性能落后于全球领先供应商产品的性能。因此,中国企业需要对AI基础设施进⾏更多投资。IT领导者应将重点放在AI应⽤上,⽽不是使⽤针对推理工作负载优化的国产AI芯片来训练基础模型上。

  LLM

  大语言模型(LLM)是⼀种使用大量无标签文本数据进行训练的AI基础模型。借助大语言模型,应用可以完成⼀系列任务,包括回答问题、内容⽣成、内容摘要、检索增强⽣成 (RAG)、代码⽣成、语言翻译和会话聊天。

  此类模型拥有广泛的应用场景,包括文本生成、问答系统构建、文档总结和分类、文本翻译和编辑等。

  多模态GenAI

  多模态⽣成式⼈⼯智能(GenAI)能够在生成式模型中组合利用多种类型的数据输⼊和输出,例如图像、视频、音频、文本和数值型数据。多模态功能允许模型与不同模态下的输出进行交互,并生成相应的输出,有效提升了GenAI的可用性。

  多模态GenAI支持添加以往难以实现的新特性和功能,将对企业应用产⽣颠覆性影响。目前,多模态模型通常仅限于两种或三种模态,但未来几年内,将涵盖数量更多 的模态。

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