独家专访:2024年GenAI理性回归,企业如何驾驭AI性能与成本的黄金平衡?
每经记者:李卓 每经实习记者:张梓桐 每经编辑:董兴生
您是否好奇AI浪潮背后的真实挑战?亚马逊云科技全球客户技术支持与服务副总裁Uwem Ukpong在专访中直言:“生成式AI的核心命脉是数据,但数据孤岛正成为企业创新的最大拦路虎。企业内部数据散落各处,格式杂乱、标准不一,缺乏高效整合与共享,这直接拖慢了AI落地的步伐。”
回望2024年,生成式AI已跨越训练与推理的边界,从大模型迈向智能体,正全速驶入规模化应用的新阶段。
技术飞跃固然激动人心,但正如Uwem Ukpong所指出,企业应用生成式AI仍面临多重关卡:研发成本持续飙升、市场竞争白热化,以及模型可解释性、数据隐私等技术硬骨头,都考验着每一位参与者的智慧与韧性。
在12月的亚马逊云科技re:Invent全球大会上,全新Amazon Nova系列基础大模型震撼登场,成为焦点。该系列已囊括6款大模型,全面覆盖语言、图像及视频生成领域,大幅扩充了AI模型矩阵。
亚马逊云科技的强势出击,让本就火热的AI战场竞争升级。微软、谷歌等巨头倾力押注,OpenAI更是连开12天发布会,预告新一代推理模型o3系列。所有玩家都在重仓AI,巨头们轮番加码,这场关乎未来科技主导权的“无限战争”,谁都不愿掉队。
图片来源:视觉中国-VCG41N1472123004
2024年的Gen理性回归
生成式AI曾一度被过度炒作,尤其在AI代理概念爆火时,市场泡沫急剧膨胀。但Uwem Ukpong指出,客户心态已悄然转变。
“如今,客户更趋理性,专注AI工具的规模化落地。他们开始精准筛选契合业务的AI技术,并全力找寻性能与成本的最优解,而非盲目追风。”Uwem Ukpong强调。
当潮水退去,理性回归,隐忧也随之浮现。
根据云安全报告,超半数企业将安全视为云迁移的首要考虑。数据泄露或安全事故一旦出现,损失不可估量。
企业选择云服务商时,不仅看技术实力,更需审视其安全防护与合规认证。数据加密、访问控制、安全审计等,都是关键指标。
打破数据孤岛是另一大难题。Uwem Ukpong分析,数据碎片化与部门壁垒是主要障碍。“企业数据分散在各系统,格式、标准、质量参差不齐,缺少统一整合机制。”
在他看来,破解之道在于建立统一的数据规范流程,清洗、治理并集中管理数据,确保准确一致。随后构建数据模型,挖掘价值。但这过程耗时耗力,对中小企业而言,资源限制往往让推进举步维艰。
在大模型赛道上,最终能承担天价构建成本的公司寥寥无几。此时,发挥独特优势就成为获客关键。
Uwem Ukpong表示,亚马逊云科技凭借全球基础设施与伙伴网络,助力客户实现跨国部署与协作,提升业务效率。同时,与全球伙伴合作,共推解决方案。
在国内市场,亚马逊云科技也面临挑战。一方面,法规与需求差异要求灵活调整策略;另一方面,本土厂商在价格、响应速度与本地化支持上占优,带来竞争压力。
对此,Uwem Ukpong称,亚马逊云科技更聚焦贴近需求的服务。“在助力客户构建生成式AI方案时,我们看到企业应用场景正快速迭代——从简单的聊天机器人,升级到内容、图像、视频生成,乃至数据洞察与决策。”
“行业应用”成为云厂商市场竞逐的关键
按技术成熟度曲线衡量,生成式AI已越过炒作峰值,稳步迈入规模化应用阶段。
尽管未来可能经历期望落差,但这正是新技术发展的常态。随着AI应用在各行业扎根,生成式AI正褪去泡沫,展现真实价值与商业潜力。
实战中的行业应用成为云厂商竞逐市场的核心。
Uwem Ukpong透露,在中国,亚马逊云科技已针对汽车、制造、生命科学、零售电商、媒体娱乐、游戏、软件服务、金融八大行业组建专项团队。
以汽车为例,Priority Research数据显示,2022年全球汽车行业生成式AI市场达3.12亿美元,预计2032年将飙升至26.9亿美元,年复合增长率24.03%。
Uwem Ukpong指出,生成式AI与汽车业融合,正重塑营销、客户服务等环节。在营销与服务领域,AI驱动内容智能生产,通过AI代理实现高效多角色协作,提升效率。在智能座舱,生成式AI持续增强语言理解、响应速度与情绪感知,缩短创新周期,降低成本。
“自动驾驶领域同样被生成式AI深刻变革。合成仿真训练数据与多模态数据管理需求激增,AI通过场景模拟加速自动驾驶创新,开拓全新商业模式与盈利途径,助推全自动驾驶愿景实现。”Uwem Ukpong说。
在设计制造环节,生成式AI能依据客户个性化偏好,从外观、内饰到驾驶动态,实现全方位汽车定制,提升消费者满意度与忠诚度。
在制造业,亚马逊云科技聚焦流程改造,降低生成式AI应用构建门槛,针对工业设计、知识库、营销加速等场景,为依赖人工的复杂业务开发定制方案。
随着大模型演进,通向通用人工智能的道路虽远,但已渐清晰。
技术迭代与信息流通加速,大模型差距或将缩小、趋向同质化。未来巨头之争,将不止于模型性能,更在于基于大模型构建差异化应用生态与商业模式。
每日经济新闻
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