从前,古人用(yòng)算筹计算着千里万里。如今,AI大模型却能(néng)在分(fēn)秒(miǎo)中(zhōng)容纳下时空日月。
2023年,是AI大模型爆发元年,乘AIGC(生成式人工(gōng)智能(néng))之风而来,大模型浪潮席卷全球,并持续火热。科(kē)技(jì )大厂、中(zhōng)小(xiǎo)企业、科(kē)研院所纷纷入局,试图在这块已成“兵家必争之地”的新(xīn)蓝海市场占据有(yǒu)利位置。
回顾2023年,自3月份ChatGPT-4上線(xiàn)后,國(guó)内科(kē)技(jì )企业纷纷跑步入场。百度“文(wén)心一言”、阿里巴巴“通义千问”、华為(wèi)“盘古”、360“智脑”、昆仑万维“天工(gōng)”、京东“灵犀”、科(kē)大讯飞“星火”、腾讯“混元”、商(shāng)汤“日日新(xīn)”等大模型先后登场,AI终端百花(huā)齐放。截至2023年10月初,國(guó)内公(gōng)开的AI大模型数量已经达到238个,从“一百模”升级至“二百模”。
“百模大战”渐渐步入下半场,“群模乱舞”时代来临。
AI商(shāng)业化的难题
然而,要想将AI大模型成功商(shāng)业化,仅仅依赖商(shāng)业模式的探索尝试是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不够的。实际上,成功商(shāng)业化的关键在于解决大模型发展的底层问题。
首先,大模型的商(shāng)业化需要深刻理(lǐ)解并解决技(jì )术挑战。这包括提高模型的训练效率、降低计算成本、优化模型的泛化能(néng)力等方面。技(jì )术研发是大模型商(shāng)业化的基础,只有(yǒu)不断推动技(jì )术创新(xīn),才能(néng)更好地满足市场需求。
其次,数据质(zhì)量和隐私问题也是大模型商(shāng)业化过程中(zhōng)不可(kě)忽视的难题。在收集、存储和处理(lǐ)海量数据的过程中(zhōng),必须建立健全的数据安(ān)全體(tǐ)系,确保用(yòng)户隐私得到充分(fēn)保护。同时,高质(zhì)量的训练数据是保障模型性能(néng)的关键,因此建立可(kě)持续的数据采集和管理(lǐ)机制至关重要。
除了技(jì )术和数据层面的挑战,商(shāng)业生态的建设也是AI大模型商(shāng)业化的重要环节。厂商(shāng)需要与不同行业的合作(zuò)伙伴建立紧密联系,深入了解各领域的实际需求,根据市场反馈调整模型的优化方向。同时,推动标准化和产(chǎn)业化进程,使得大模型能(néng)够更广泛地应用(yòng)于各个领域。
此外,政策和法规的制定也是AI大模型商(shāng)业化的关键因素。在不同國(guó)家和地區(qū),对于AI的监管政策可(kě)能(néng)存在差异,因此在商(shāng)业化过程中(zhōng)需要与政府相关部门积极合作(zuò),确保业務(wù)的合法性和合规性,避免潜在的法律风险。
综合而言,AI大模型的商(shāng)业化之路需要在技(jì )术、数据、商(shāng)业生态和法规等多(duō)个方面取得平衡。只有(yǒu)全面解决底层问题,才能(néng)确保大模型在商(shāng)业应用(yòng)中(zhōng)发挥最大的潜力,推动人工(gōng)智能(néng)技(jì )术不断迈向新(xīn)的高度。在这一进程中(zhōng),各个环节的参与者都需要通力合作(zuò),共同推动AI大模型商(shāng)业化迈向成功。
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