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2025年技術(shù)趨勢(shì)-構(gòu)建一個(gè)更加個(gè)性化和定制化的AI生態(tài)系統(tǒng)

來(lái)源:德勤      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2025/1/27      主題:其他   [加盟]

德勤發(fā)布《2025年技術(shù)趨勢(shì)》(Tech Trends 2025)報(bào)告,深入探討了人工智能在日常生活中逐步應(yīng)用的廣度與深度。

報(bào)告指出,未來(lái)人工智能將成為我們生活中的核心組成部分。屆時(shí),人工智能的存在將不再引起特別關(guān)注,而是被視為理所當(dāng)然的存在。我們也不再會(huì)主動(dòng)“操縱”人工智能,而是自然地生活在一個(gè)由人工智能深度賦能的智能世界里,一切都變得更為高效、精準(zhǔn)與直觀。背后支撐這一切的,是強(qiáng)大且精密的算法與技術(shù)架構(gòu)。

前,越來(lái)越多的企業(yè)在各類應(yīng)用場(chǎng)景中部署大規(guī)模語(yǔ)言模型(LLM)。盡管LLM展現(xiàn)出了巨大應(yīng)用潛力,但其并非適用于所有業(yè)務(wù)需求。為此,許多企業(yè)正在探索使用小型語(yǔ)言模型和開源解決方案,以便能夠在更小、更精確的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練,從而更好地滿足特定需求。

與此同時(shí),隨著多模態(tài)模型和基于AI的模擬技術(shù)的發(fā)展,企業(yè)正在構(gòu)建一個(gè)更加個(gè)性化和定制化的AI生態(tài)系統(tǒng),使得企業(yè)能夠根據(jù)具體任務(wù)選擇最合適的模型類型,從而實(shí)現(xiàn)更加精細(xì)化的應(yīng)用。這不僅限于傳統(tǒng)的“問(wèn)答型”AI,還包括能夠執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)、提供決策支持和優(yōu)化流程的智能系統(tǒng)。

隨著AI在執(zhí)行層面的應(yīng)用不斷深入,可能即將迎來(lái)代理AI(Agent-based AI)的新時(shí)代。在這一新時(shí)代,AI將不僅僅是一個(gè)輔助工具,而是充當(dāng)“副駕駛”角色,深度融入消費(fèi)者和企業(yè)的日常運(yùn)營(yíng)中,幫助他們更高效地決策、工作和生活。通過(guò)這種智能化的協(xié)同合作,AI有望徹底改變?nèi)祟惖墓ぷ鞣绞胶蜕铙w驗(yàn)。

在長(zhǎng)期由軟件主導(dǎo)的技術(shù)發(fā)展格局之后,硬件正在重新成為焦點(diǎn)。隨著人工智能對(duì)專用計(jì)算資源需求的急劇增加,企業(yè)開始依賴先進(jìn)的硬件,尤其是定制化的AI芯片,以滿足高負(fù)載的AI計(jì)算需求。嵌入AI芯片的個(gè)人計(jì)算設(shè)備,不僅能夠提供離線的AI模型支持,從而顯著提升知識(shí)工作者的生產(chǎn)力,還能夠通過(guò)“未來(lái)保障”的技術(shù)架構(gòu),降低對(duì)云計(jì)算的依賴,減少成本,同時(shí)增強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)。

盡管AI的計(jì)算需求帶來(lái)了可持續(xù)性方面的挑戰(zhàn),尤其是在能源消耗方面,但隨著硬件能效的不斷提升,AI硬件正變得越來(lái)越普及和高效。未來(lái),AI將深度集成到各類智能設(shè)備中,推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)器人技術(shù)的革新,尤其是在醫(yī)療、制造和服務(wù)等行業(yè),通過(guò)更加智能和自主的設(shè)備,推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和效率提升。

核心系統(tǒng)供應(yīng)商正在大力投資于AI技術(shù),重新構(gòu)建其產(chǎn)品和能力,以推動(dòng)AI驅(qū)動(dòng)或AI優(yōu)先的業(yè)務(wù)模式。這一趨勢(shì)標(biāo)志著AI與核心企業(yè)系統(tǒng)的深度融合,推動(dòng)了企業(yè)運(yùn)營(yíng)方式和技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的根本性轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)型不僅僅是實(shí)現(xiàn)常規(guī)任務(wù)的自動(dòng)化,更是從根本上重新審視并優(yōu)化業(yè)務(wù)流程,使其變得更加智能化、高效化和可預(yù)測(cè)。

然而,這一轉(zhuǎn)型的復(fù)雜性不可忽視,特別是在系統(tǒng)集成、技術(shù)投資和技能培養(yǎng)等方面,都需要進(jìn)行戰(zhàn)略性規(guī)劃。除此之外,建立健全的治理框架也是成功轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。因此,雖然這一過(guò)程帶來(lái)了顯著的效率提升,但也要求企業(yè)在規(guī)劃和實(shí)施過(guò)程中精心設(shè)計(jì),并在多個(gè)層面做好準(zhǔn)備。

需要特別注意的是“自動(dòng)化悖論”:隨著系統(tǒng)復(fù)雜性的增加,人類員工的角色可能變得更加重要。將人工智能添加到核心系統(tǒng)可能會(huì)簡(jiǎn)化用戶體驗(yàn),但也可能使它們?cè)诩軜?gòu)層面變得更加復(fù)雜。因此,管理AI驅(qū)動(dòng)的核心系統(tǒng)依然需要具備深厚的技術(shù)能力,以確保其穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性和長(zhǎng)期的有效性。



附件:2025年技術(shù)趨勢(shì)-構(gòu)建一個(gè)更加個(gè)性化和定制化的AI生態(tài)系統(tǒng)






2025年五大趨勢(shì):人智共創(chuàng)未來(lái)+點(diǎn)燃創(chuàng)新紀(jì)元-重塑AI藍(lán)圖的重大趨勢(shì),AI產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)模式變革

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,以ChatGPT的誕生為標(biāo)志的新一輪人工智能技術(shù)浪潮,將人機(jī)關(guān)系推向了新發(fā)展階段,科技行業(yè)應(yīng)當(dāng)深刻認(rèn)知AI對(duì)人類社會(huì)帶來(lái)的全面性影響,重新審視人機(jī)關(guān)系

大模型的異構(gòu)計(jì)算和加速:加速方法,包括XPU異構(gòu)計(jì)算,多個(gè)模型的精度,推理算法優(yōu)化

介紹了大模型的異構(gòu)計(jì)算和加速方法,對(duì)比了不同量化方式下多個(gè)模型的精度;還介紹了推理算法優(yōu)化,涵蓋Self - speculative decoding、KV Cache compression等多種方式

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人工智能+引爆新質(zhì)生產(chǎn)力革命,AI技術(shù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用變革

第二章提供全景式的 AI 產(chǎn)業(yè)鏈圖譜和 中美 AI 能力對(duì)比;第三章闡述了生成式 AI 的核心技術(shù)及發(fā)展趨勢(shì);展望 AI 商業(yè)化路徑和產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局演變
 
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