势不可挡:AI Everywhere掀起一场影响深远的科技大变革
科技行业遇到了一个开创性时刻：凭借企业高管和董事会的额外青睐、显而易见的效果以及惊人的普及速度，生成式AI正在成为一种完全不同以往的新科技。
本文引用地址： //m.amcfsurvey.com/article/202307/448376.htm本文将聚焦于生成式AI（GenAI）的迅速崛起及其对科技公司的影响以及与AI技术相关的基本问题。
GenAI——开创科技新未来
上线短短七个月，GenAI即令全球各地的科技和商业领袖们为之瞩目，浮想联翩，甚至担心害怕。
为之瞩目
这项技术将对生产力水平和利润率产生怎样的影响在高管们看来是显而易见。布鲁金斯学会预测，未来10年，GenAI有望将生产率和产出提高18%。
浮想联翩
GenAI应用领域广泛——从软件开发和营销内容创建等横向应用到药物发现和制造设计等行业特定场景，不一而足。各种场景所带来的商业优势非常明朗。所以，行业企业等不到商业案例开发出来就先行试验了。
IDC的研究表明，知识管理、营销和代码生成是首批正在酝酿中的场景。
担心害怕
高管们明白这项技术将如何迅速颠覆他们的业务模式。云支出用了20年将在核心IT支出中的比重上升到50%，而企业发展成数字企业用了10年，要与企业规模化落地生成式AI场景所需的时间相比，这两者都显得太漫长了。而且，在这种全新的业务模式下，还必须要充分考虑道德伦理、监管合规和治理等因素。
大象无形
一项影响如此之大的技术为什么像突然从地下冒出来一样，令大多数商业领袖感到震惊？其实并不是这样。过去十年来，支撑该技术的底层要素一直在不断发展。
多重创新时代
IDC所说的“多重创新时代”主要是由云、移动和互联网推动。低成本的半导体和虚拟化推动云的发展，赋予了计算弹性和丰富性。移动让计算无处不在。互联网将这些计算位的分发成本降低到了近乎于零。
平台和社区
随着丰富、无处不在且有弹性的基础设施的部署，平台、社区和数字生态系统应运而生。这些平台使得数据整合蔚然成风，并推动了转换器模型架构的诞生，进而为基本的AI模型，包括大型语言模型（LLM）的创建提供了基础。
生成式AI利用无监督和半监督算法基于先前创建的内容（如文本、音频、视频、图像和代码）生成内容，是一种触发技术，将开创一个全新的计算时代——AIEverywhere时代。这个新时代是一个从狭义AI向广义AI迈进的过程，将彻底改变我们与数据的关系以及我们从结构化数据和非结构化数据中提取价值的方法。
生成式AI是这个新时代的第一缕曙光，它将大大减少为一系列自动化和智能化场景开发各种解决方案所需的时间和成本。生成式AI的快速普及使得AI不再只是万千软件中的一个新类别，而成为了一种关键技术，是平台转型的核心。市场一般认为这种类型的平台转型必须要有硬件升级换代做支撑，类似于从大型机迁移到客户端-服务器结构，或从客户端-服务器结构迁移到云。不过IDC认为，这一次不一样了。这次平台转型的焦点是数据。其关键是我们如何以数据为投入（以训练、微调和推导基础模型），以数据为业务成果（新场景开发的一部分）。
GenAI和科技行业市场的大洗牌
从半导体到专业服务，大部分科技市场都将受到生成式AI的影响。所以，技术供应商正在迅速调整自己的产品路线图，并重新思考自己的业务、定价和客户服务模式。
基础设施
当前，GenAI创造的价值许多都被半导体厂商收入囊中，因为基础模型训练和推导工作需要大量的GPU。半导体供应商需要推出专为AI工作负载设计的芯片，这为新的市场挑战者带来了机遇。AI模型训练还将吸引更多的存储和网络投资，鉴于基础模型的专用本地训练成本不菲，所以，这将为公有云和混合云提供商抢占市场份额提供有利条件。
软件
从中期来看，如果成熟的平台和应用程序厂商能够足够快地调整自己的产品和业务模式，则将获益不少。他们必须判断哪些生成式AI场景可直接变现，以及从防御角度来看必须部署哪些场景。例如，生成式AI可能改变我们与企业软件交互的方式。这可能是自鼠标点击式交互诞生以来最大的用户体验设计变革，并很有可能被GenAI原生应用程序初创公司颠覆。
由于管理生成式AI模型扩展、安全和隐私的相关成本可能许多都将由软件提供商负责，所以，为保护自己的利润，软件提供商需要着重考虑以下问题：
● 是自己训练基础模型还是与模型提供商合作？
● 为支持生成式AI功能，要采用什么样的新定价模型？
● SLA是否需要包含某些场景的定位（grounding）？如果是这样，是否应该增加支持级别以处理上下文和数据漂移？
● 以训练模型为目的的客户数据访问是否要添加到新的许可条款和条件中？
● 是否需要对AI生成的资产给予补偿？
服务
虽然服务公司们正忙于帮助他们的客户判断合适的GenAI场景，但同时他们也在研究GenAI将会对他们自己的服务的长期需求产生什么样的影响，以及如何将软件开发、会计和法律服务等的交付模式自动化。越来越多的服务公司将自己的AI软件平台应用到交互中，模糊了软件和服务之间的界限。
安全与信任
由于生成的代码、数据和图像几乎可以以假乱真，所以生成式AI可能会导致身份盗窃、欺诈和伪造案件的增加。LLM还很脆弱，可能成为攻击和篡改的罪魁祸首。这将为安全供应商提供开发新解决方案以应对这些新挑战的绝佳机会。
新市场
当然，任何颠覆性技术都会催生新的技术市场。初创企业已经开始闻风而动——提供模型个性化工具、实现模型情境化、提高LLM训练速度、协调流程等。软件公司将获得满足所在市场需求的重大机会。例如，这个机会可能是提供全栈翻译服务，而不再是提供翻译软件。
尽管科技行业存在诸多未知因素，但有一点是肯定的，那就是要尽快了解与生成式AI相关的基本问题，以及它以后将如何提升您的业务模式。
如果您希望与IDC合作，更好地了解生成式AI将如何影响您关心的市场，请与IDC中国研究总监卢言霞（邮箱：ylu@idc.com)联系
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