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人工智能在中國: 首席執(zhí)行官如何駕馭快速演化的生態(tài)

特刊
2024-12-25

人工智能(AI)正在全球范圍內(nèi)改變各個行業(yè),并且開啟了企業(yè)釋放潛力的新時代。 從企業(yè)的角度來看,這場變革不僅影響了AI的提供方,也同樣影響了使用方。

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在全球范圍內(nèi),不同的AI體系正處于不同的推廣和部署周期階段。深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和計算機(jī)視覺技術(shù)已經(jīng)在企業(yè)和公眾中已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用,而生成式AI(GenAI)則正在全球的企業(yè)中迅速崛起。

對于在中國運(yùn)營的企業(yè)、無論是全球還是本地企業(yè),其商業(yè)領(lǐng)袖們必須認(rèn)識到,中國活躍的AI技術(shù)生態(tài)、嚴(yán)格的監(jiān)管環(huán)境、行業(yè)特定需求等因素對人工智能的敘事、路線圖和戰(zhàn)略方面產(chǎn)生一些獨特的影響,他們因此必須對這些特點予以關(guān)注,方才能夠在其業(yè)務(wù)和IT戰(zhàn)略方面更好地適應(yīng)中國的AI生態(tài)。

中國AI生態(tài)的特性

我們在中國舉辦的每一次高層對話中,人工智能(AI)都是議程的首要議題,尤其是那些將其績效與總部標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對齊的全球跨國公司、以及希望以AI驅(qū)動生產(chǎn)力的中國企業(yè)。對這些企業(yè)而言,中國的AI生態(tài)獨具特色,其特征是:監(jiān)管環(huán)境快速進(jìn)化、供應(yīng)商和應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)日益壯大。這一獨特的本地生態(tài)系統(tǒng)給他們的AI解決方案同時帶來了復(fù)雜性和和獨特的機(jī)遇。

另一個特征在于AI應(yīng)用的目標(biāo)市場的不同。例如,在美國等國家,大多數(shù)AI應(yīng)用面向公眾,而中國的AI應(yīng)用則更多地面向細(xì)分市場、面向特定的行業(yè)應(yīng)用場景。這就使得這些相關(guān)的企業(yè)有機(jī)會在中國延展他們細(xì)分的解決方案,例如,利用AI進(jìn)行市場需求的預(yù)測、并提高其生產(chǎn)協(xié)同的自動化程度。

此外,人工智能生態(tài)系統(tǒng)的二元性正在出現(xiàn),這是由于中美主導(dǎo)了世界人工智能的發(fā)展、同時參與者所處的不同的法律和經(jīng)濟(jì)環(huán)境卻存在差異所決定的。隨著生成式AI用例在各行各業(yè)的不斷發(fā)展,這種分化變得越來越明顯。雖然這種二元性增加了在中國運(yùn)營的外國公司的復(fù)雜性,但許多公司已經(jīng)采取了合適的方法、適應(yīng)了數(shù)字世界的現(xiàn)實、甚至享受了二元性帶來的益處。

綜上所述,隨著中美主導(dǎo)人工智能發(fā)展,在中國運(yùn)營的企業(yè)——包括跨國公司和中國民營企業(yè)——正在開啟一個嶄新和獨特的機(jī)遇之門。

挑戰(zhàn)與未來

我們首先要了解有哪些挑戰(zhàn)。考慮在中國國內(nèi)部署AI應(yīng)用的企業(yè)主要面臨三大挑戰(zhàn):

1. 了解相對復(fù)雜的、快速跟進(jìn)的法律體系

中國早在2017年便開始建立AI治理和監(jiān)管框架。發(fā)布于2017年的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確了到2030年成為全球AI領(lǐng)導(dǎo)者的目標(biāo)。此后,政府發(fā)布了一系列相關(guān)的通知、指南和標(biāo)準(zhǔn)。最近的一次是2024年7月由工業(yè)和信息化部發(fā)布的《國家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南》。到目前為止,其中引起最多關(guān)注的法規(guī)是2023年8月發(fā)布的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》。

此外,涵蓋網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)傳輸?shù)确矫娴姆ㄒ?guī)陸續(xù)出現(xiàn),其中包括《網(wǎng)絡(luò)安全法》(CSL)、《數(shù)據(jù)安全法》(DSL)、《個人信息保護(hù)法》(PIPL)以及《促進(jìn)和規(guī)范數(shù)據(jù)跨境流動規(guī)定(CBDT)》。

對于AI提供商、包括大型語言模型(LLM)的開發(fā)人員,最需要關(guān)注AI模型的注冊和合規(guī)性測試方面的強(qiáng)制要求。合規(guī)的LLM名單由中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會辦公室(CAC)發(fā)布,可在CAC網(wǎng)站上查閱。

這些法規(guī)給人工智能的提供商帶來了一些挑戰(zhàn):

- 挑戰(zhàn)之一,合規(guī)和監(jiān)管導(dǎo)致解決方案的難度:企業(yè)必須進(jìn)行額外關(guān)注以確保遵守新法規(guī)。嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全、處理和處理要求解決方案必須滿足嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn),特別是對于那些依賴多樣化的、廣泛的數(shù)據(jù)集的企業(yè)。例如:一家企業(yè)在位于新加坡的總部部署了一套基于OpenAI的智能客戶情報分析和智能響應(yīng)系統(tǒng),這家企業(yè)在中國開展業(yè)務(wù)時,就必須考慮在中國境內(nèi)重新部署經(jīng)過國家權(quán)威部門認(rèn)證的新模型,以避免敏感數(shù)據(jù)的出境、以及使用合規(guī)的AI模型的問題。

- 挑戰(zhàn)之二,選擇正確的技術(shù)路徑:這些要求可能會限制技術(shù)選擇的范圍,要求企業(yè)在合規(guī)的框架以內(nèi)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的競爭。例如,某家跨國醫(yī)藥公司在國外成功開發(fā)了一套先進(jìn)的腫瘤診斷AI系統(tǒng),該系統(tǒng)基于第三方的最新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,能夠?qū)颊叩尼t(yī)療影像進(jìn)行高精度的分析,可以識別早期、尤其是細(xì)小而難以辨識的癌細(xì)胞。當(dāng)需要在國內(nèi)應(yīng)用時,由于模型是第三方所有,該公司無法直接驅(qū)動其認(rèn)證過程,這樣就迫使這家公司基于國內(nèi)合規(guī)的模型重新進(jìn)行開發(fā),這表明,該公司在構(gòu)建技術(shù)治理框架時,沒有充分考慮合規(guī)性的問題。

盡管如此,對于使用AI服務(wù)的企業(yè)而言,了解這些法規(guī)有助于明確每個項目的合規(guī)性需求。我們強(qiáng)調(diào):經(jīng)過大型模型標(biāo)準(zhǔn)合規(guī)性評估授權(quán)和模型注冊是安全合規(guī)性的重要保障。企業(yè)部署的AI如果是向公眾提供服務(wù),其監(jiān)管會更加嚴(yán)格,但是對于企業(yè)內(nèi)部使用的限制相對會小一些,這就造成了當(dāng)前在企業(yè)內(nèi)部AI部署增長得更快的事實,其用途包括優(yōu)化工作流程、提高生產(chǎn)力和重塑內(nèi)部企業(yè)職能等。這是業(yè)界的一個顯著的特點,同樣應(yīng)當(dāng)予以關(guān)注。

2. AI服務(wù)供應(yīng)商及其LLM的可用性問題

一方面,由于政府設(shè)置了嚴(yán)格的網(wǎng)安措施,一些AI服務(wù)無法從國內(nèi)訪問,加之OpenAI等公司對中國等國家的用戶也采取了限制,中國用戶無法訪問許多知名的全球性AI服務(wù),例如,GPT-4、LLaMA(Facebook)、Gemini(Google)和Claude等平臺對中國國內(nèi)的用戶是無法使用的,其中也包括了知名的AI源碼社區(qū)Hugging Face。

另一方面,中國國內(nèi)也發(fā)展出了足夠的模型可供廣泛使用,形成了一個與國外平行的生態(tài)系統(tǒng),類似于中美之間更廣泛的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)中的雙棧結(jié)構(gòu)。眾多的通用模型,例如阿里巴巴的通義千問(110B參數(shù),10M上下文長度)、智譜的ChatGLM(130B參數(shù),128K上下文長度)、零一萬物的YiLarge、商湯科技的SenseNova等都得到了廣泛的應(yīng)用。機(jī)構(gòu)們會根據(jù)全球常見的評估模型(例如MMMU基準(zhǔn))不斷進(jìn)行評估,我們看到這些模型正在被快速改進(jìn)。

此外,如前所述,中國在垂直、行業(yè)特定模型方面具有明顯優(yōu)勢。羚羊(制造業(yè)大模型)、Sensenova(醫(yī)療和法律等)和零一(生命科學(xué))等模型現(xiàn)已越來越廣泛地用于商業(yè)用途。

羚羊是為制造業(yè)量身定制的,支持工業(yè)文檔(如報告和PLC代碼),以及價值鏈活動(如維護(hù)、故障診斷、材料檢查和統(tǒng)計分析)。同樣,來自京東的九書針對在線零售,提供個性化推薦、產(chǎn)品銷售預(yù)測、日志和點擊行為分析、內(nèi)容創(chuàng)建、通過圖像匹配進(jìn)行SKU分析等功能。這些垂直模型正在獲得廣泛的采用和使用。

對于人工智能的實施,這些在本地數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的本地化模型通常是更好的選擇。它們提供相關(guān)的本地環(huán)境、更具成本效益,并通過輕量Transformer、檢索增強(qiáng)生成(RAG)等實施方法進(jìn)行部署,能夠提供更集中和滿意的產(chǎn)出。

另外,像始智社區(qū)這樣的線上社區(qū)正在成為Hugging Face的本土替代品,主要應(yīng)用于技術(shù)研究與應(yīng)用開發(fā)。但在這一領(lǐng)域仍需要更多的進(jìn)步。

例如,我們曾經(jīng)為一個大型的電商公司設(shè)計了一個跨國的解決方案,在一定程度上解決了合規(guī)性的挑戰(zhàn)、同時也充分利用了國內(nèi)的技術(shù)生態(tài)。這家公司需要采集用戶數(shù)據(jù)優(yōu)化其用戶體驗、供應(yīng)鏈效率、通過客戶的溝通記錄監(jiān)控服務(wù)及產(chǎn)品質(zhì)量、以及發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新和改進(jìn)的需求等等。由于其業(yè)務(wù)、產(chǎn)品、供應(yīng)鏈橫跨了不同的國家,包括中國在內(nèi),在部署AI模型時就遇到了上述多個問題。我們通過分部式部署、分別采取了四項主要的措施(參見圖1),既滿足了合規(guī)性要求、又充分利用了國內(nèi)外不同AI模型的優(yōu)勢。

3. 硬件和GPU的可用性問題

另一項AI部署中討論最多的限制之一是高性能AI專用GPU的禁運(yùn),同時,高端芯片技術(shù)的限制也對自行研制用于先進(jìn)GPU的能力施加了進(jìn)一步的限制。像英偉達(dá)的A100和H100這樣的GPU的缺乏在一定程度上限制了大型語言模型的訓(xùn)練能力。

這些限制迫使企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新和不斷適應(yīng)。在硬件方面,中國制造商正在大力投資研發(fā),新的GPU不斷出現(xiàn),如Ascend 9x0(華為)、Hugon GPU(Higon)和YunFe(i芯動科技)。英偉達(dá)還開發(fā)了中國專用的GPU,以緩解禁運(yùn)方面的影響。與此同時,業(yè)界也正在探索架構(gòu)的演化,例如橫向擴(kuò)展較低端的GPU,以滿足LLM訓(xùn)練需求。

此外,較小規(guī)模的業(yè)務(wù)集成模型的開發(fā)、以及能夠減少算力需求的低秩適應(yīng)(LoRA)等微調(diào)技術(shù)得到越來越多的應(yīng)用。這些垂直化模型迎合了特定的垂直領(lǐng)域和使用案例,減少了動輒數(shù)千億個參數(shù)的訓(xùn)練開銷。得益于廣泛的工業(yè)數(shù)字化、物聯(lián)網(wǎng)和5G部署,企業(yè)通過利用內(nèi)部的企業(yè)特有的上下文私有數(shù)據(jù)可以有效地訓(xùn)練這些模型,而無需高端GPU。

另一個重要的考慮因素是中國國內(nèi)模型的成本優(yōu)勢。就訓(xùn)練結(jié)果而言,高端GPU的不可用性對人工智能推斷的影響有限。而就成本而言,基于中國的模型的人工智能實施的持續(xù)推理成本只是全球流行模型的5-15%!

六個要點:對企業(yè)的戰(zhàn)略建議

以下是對中國企業(yè)尋求主流人工智能技術(shù)時的一些建議:

1. 尋找機(jī)會利用AI生態(tài)的差異性進(jìn)行套利:在中國的跨國公司可以通過在全球數(shù)據(jù)中心和跨境數(shù)據(jù)傳輸?shù)膮?shù)化框架內(nèi)部署,在合規(guī)的前提下,獲取兩種AI生態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)勢組合:例如,同時利用中國的垂直模型和國外的通用模型(在合規(guī)的前提下)。

2. 采用與生態(tài)系統(tǒng)無關(guān)的架構(gòu):對于AI實踐者和企業(yè)消費(fèi)者來說,架構(gòu)必須與基礎(chǔ)的通用模型無關(guān),允許“即插即用”的方式。這樣一來,可以使相對穩(wěn)定的業(yè)務(wù)架構(gòu)能夠適應(yīng)生態(tài)的差異性和快速的發(fā)展。

3. 投資于人才和變革管理:為了在競爭環(huán)境中成功地實現(xiàn)AI轉(zhuǎn)型,為了適應(yīng)上述的挑戰(zhàn),持續(xù)投資于人工智能的人才至關(guān)重要。人才培養(yǎng)的重點方向應(yīng)該是在整個企業(yè)中嵌入人工智能的經(jīng)驗和能力。

4. 為亞太地區(qū)和全球南方國家的部署做好準(zhǔn)備:鑒于中國超級云廠商在全球欠發(fā)達(dá)國家的投資,評估和輸出中國AI生態(tài)系統(tǒng)是一個有吸引力的話題。

5. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:數(shù)據(jù)的合規(guī)性是保證解決方案合規(guī)性的前提,因此企業(yè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作是AI應(yīng)用的關(guān)鍵,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備不足、存在合規(guī)性風(fēng)險往往導(dǎo)致AI工業(yè)化進(jìn)程的延遲。

6. 負(fù)責(zé)任的人工智能:無論法律法規(guī)如何發(fā)展,無論中美生態(tài)的差異如何,負(fù)責(zé)任的人工智能是一重要的商業(yè)責(zé)任,是合規(guī)的基礎(chǔ)。它將道德融入運(yùn)營的核心,注重維護(hù)聲譽(yù)和提高透明度。在人工智能生態(tài)系統(tǒng)中進(jìn)行適當(dāng)?shù)臋z查和保障、維護(hù)信任和責(zé)任原則至關(guān)重要,通過設(shè)計實現(xiàn)負(fù)責(zé)任和安全的指導(dǎo)原則有助于減輕企業(yè)的運(yùn)營風(fēng)險。

結(jié)語

在計算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)方面,中國企業(yè)具有獨特的優(yōu)勢,眾多企業(yè)具有開發(fā)和運(yùn)用相關(guān)模型的豐富經(jīng)驗,取得了令人矚目的成就。通過利用數(shù)字化、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)體系、通過開發(fā)和管理數(shù)據(jù)核心資產(chǎn),企業(yè)可以專注于AI在特定行業(yè)的實施,專注于提高生產(chǎn)力并推動創(chuàng)新。特別是跨國公司,在利用生態(tài)系統(tǒng)和開發(fā)部署負(fù)責(zé)任的人工智能來可以形成潛在的生成式人工智能方面的優(yōu)勢。挑戰(zhàn)是真實的、但找到最先進(jìn)的解決方案也是可行的,關(guān)鍵是要從不同的信息和觀點中辨別出有價值的見解,采取行動,并開啟旅程。

關(guān)于作者

Rajnish Sharma沙睿杰

Infosys 中國區(qū)總裁

Rajnish Sharma沙睿杰是Infosys全球副總裁,中國區(qū)總裁,同時也是Infosys中國董事會成員,現(xiàn)常駐上海。

沙睿杰負(fù)責(zé)Infosys在華整體業(yè)務(wù)運(yùn)營和市場營銷,領(lǐng)導(dǎo)全球和本地客戶服務(wù)交付,提升客戶滿意度。憑借云計算、人工智能和自動化主導(dǎo)的數(shù)字服務(wù),他領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊致力于為客戶制定和實施數(shù)字化戰(zhàn)略,幫助客戶完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅。此外,他還負(fù)責(zé)Infosys大中華區(qū)團(tuán)隊的人才管理和能力建設(shè)。他重視團(tuán)隊合作,是工作場所多樣性和包容性的堅定倡導(dǎo)者。

在Infosys服務(wù)的23年中,沙睿杰曾率領(lǐng)團(tuán)隊為多個行業(yè)的全球大型客戶提供服務(wù),業(yè)務(wù)遍及美國、歐洲和亞太地區(qū)。沙睿杰擁有印度國家理工學(xué)院(National Institute of Technology, Kurukshetra, India)計算機(jī)工程學(xué)士學(xué)位。

特刊 | 該文章由Infosys提供,非《財富》(中文版)編輯內(nèi)容,文責(zé)自負(fù)。

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