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戴爾科技集團(tuán)全球首席技術(shù)官John Roese表示，經(jīng)過一段時間的試水與經(jīng)驗(yàn)積累，企業(yè)廣泛采用AI成果的客觀基礎(chǔ)已經(jīng)落實(shí)到位。
戴爾科技集團(tuán)全球首席技術(shù)官兼首席AI官John Roese表示，得益于關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展成熟與現(xiàn)成工具的陸續(xù)涌現(xiàn)，企業(yè)人工智能（AI）市場有望在明年迎來增長。
在最近接受技術(shù)媒體Computer Weekly采訪時，Roese描繪了他心目中的AI格局，其中涵蓋三大截然不同但又相互關(guān)聯(lián)的市場：前生成式AI、AI模型訓(xùn)練與企業(yè)AI。
他指出，雖然其中前兩大市場已經(jīng)相當(dāng)成熟，但最為核心的潛力卻來自企業(yè)AI市場，只是采用曲線相對較緩。Roese解釋稱，“AI并非單一市場，而是囊括三大完全獨(dú)立但又相互關(guān)聯(lián)的市場。”他指出，計算機(jī)視覺與機(jī)器人等前生成式AI技術(shù)正是將數(shù)據(jù)提煉為生成式AI可用格式的關(guān)鍵一層。
第二部分市場專注于訓(xùn)練大規(guī)模AI模型，目前由超大規(guī)模企業(yè)以及爭奪搜索及社交網(wǎng)絡(luò)霸主地位的各大科技巨頭所主導(dǎo)。而戴爾在提供必要基礎(chǔ)設(shè)施方面則發(fā)揮著核心作用。
至于第三大市場，也就是企業(yè)AI業(yè)務(wù)，Roese認(rèn)為正處于轉(zhuǎn)型的邊緣。他指出，雖然訓(xùn)練市場在各科技巨頭對于“巨型集群”的大規(guī)模投入而屢屢登上頭條新聞，但企業(yè)市場其才是更專注于將AI科技應(yīng)用于業(yè)務(wù)流程的領(lǐng)域。
他表示，“企業(yè)AI的基本定位，在于體現(xiàn)那些負(fù)責(zé)支撐企業(yè)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的重要流程，并通過應(yīng)用AI技術(shù)以顯著改善這些流程。”換句話說，就是思考如何運(yùn)用AI以優(yōu)化供應(yīng)鏈、改善客戶服務(wù)并加強(qiáng)產(chǎn)品開發(fā)。
據(jù)Roese介紹，其中一大關(guān)鍵區(qū)別，在于企業(yè)更多關(guān)注推理環(huán)節(jié)——即通過現(xiàn)有模型運(yùn)行數(shù)據(jù)、而非訓(xùn)練自有模型。這對于基礎(chǔ)設(shè)施提出了完全不同的要求：需要一種分布式、針對推理進(jìn)行優(yōu)化并可能擴(kuò)展至邊緣的方法。Roese指出，“過去六個月以來，我們看到企業(yè)市場正日趨成熟”，現(xiàn)成的AI工具與功能正在興起。這些工具和功能更多面向企業(yè)，即通常更強(qiáng)調(diào)技術(shù)的消費(fèi)端、而非技術(shù)的生產(chǎn)端。
六大核心能力
Roese還概述了六大核心能力，這些能力可以解決大部分企業(yè)AI用例，并敦促首席信息官們專注于這些基礎(chǔ)要素，而非忙于構(gòu)建大量實(shí)用價值存疑的能力。這將有助于他們優(yōu)先在其核心競爭力與競爭的優(yōu)勢領(lǐng)域之上分配AI投資。
這六大能力包括基于檢索增強(qiáng)生成（RAG）的聊天機(jī)器人、編碼智能體、內(nèi)容AI引擎、數(shù)據(jù)管理智能體、分析智能體以及微調(diào)基礎(chǔ)設(shè)施。Roese表示，單憑這六種能力足以支撐起戴爾當(dāng)前實(shí)施的超過300種AI用例。
具體來講，AI智能體架構(gòu)的興起代表著一個重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)。這些架構(gòu)由體量更小但專業(yè)性更強(qiáng)的AI模型組成，它們就像一支“數(shù)字勞動力團(tuán)隊”，能夠執(zhí)行特定任務(wù)以提供更強(qiáng)的控制力、可解釋性以及通過微調(diào)整合專有數(shù)據(jù)的能力。
Roese解釋稱，“我們實(shí)際上是在建立一支由具有不同技能的成員共同組成的團(tuán)隊”，這意味著人類和AI之間得以建立一種更具協(xié)作性的方法，其中由人類負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)并監(jiān)督這些數(shù)字智能體的工作產(chǎn)出。
Roese預(yù)計，智能體架構(gòu)將逐步走向主流化和標(biāo)準(zhǔn)化，進(jìn)而推動企業(yè)從2025年年中開始部署面向智能體的AI系統(tǒng)。“屆時我們很可能將親眼見證企業(yè)AI的首輪顯著生產(chǎn)加速。”
而在談到對于數(shù)據(jù)泄露和智能體管理方面的擔(dān)憂時，Roese認(rèn)為不同類型的智能體將需要配合不同的生命周期管理方法。
例如，具有穩(wěn)定處理特定任務(wù)能力的智能體將可以像傳統(tǒng)軟件包一樣接受更新和管理；而與動態(tài)實(shí)時數(shù)據(jù)交互的智能體則應(yīng)使用RAG來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問，而不再將數(shù)據(jù)嵌入智能體本身。
為了更好地對企業(yè)AI進(jìn)行控制和解釋，組織還需要部署一組專門的智能體，這也與過往全功能集于一身的傳統(tǒng)智能體思路有所區(qū)別。集合中的每個智能體，可能都擁有針對其特定功能量身定制的不同管理生命周期。
舉例來說，在本地機(jī)器上運(yùn)行的通信智能體可以使用LangChain等工具與整體大語言模型或者能夠訪問組織庫存實(shí)時信息的智能體進(jìn)行對話。Roese具體解釋稱，“這兩個智能體之間的協(xié)作能夠?yàn)橛脩籼峁┰诟兄辖鯇?shí)時的答案，但從生命周期的角度看，其實(shí)真正實(shí)時的只是第二個智能體背后的數(shù)據(jù)庫。”
他也承認(rèn)，企業(yè)在應(yīng)對復(fù)雜AI課題時仍然面臨挑戰(zhàn)，并指出治理和“供應(yīng)商隨機(jī)性太強(qiáng)”確實(shí)大大影響了業(yè)務(wù)部門對多數(shù)AI項(xiàng)目的推動能力，尤其導(dǎo)致項(xiàng)目的成本可預(yù)測性難以捉摸。
不過Roese對于未來仍然抱持著樂觀態(tài)度，他建議企業(yè)應(yīng)專注于推進(jìn)符合自身核心競爭力的戰(zhàn)略性AI方案，并充分發(fā)揮現(xiàn)有技術(shù)工具的力量。他總結(jié)道，“隨著我們實(shí)施更好的治理方案以及更多現(xiàn)成技術(shù)解決方案的出現(xiàn)，后續(xù)的AI應(yīng)用速度只會越來越快。”
