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        IDC:十問GPT與AIGC真實現狀與未來發展

        人工智能市場正式開啟了全新的時代——大模型驅動的AI時代。

        智通財經APP獲悉,IDC發文稱,近日OpenAI陸續發布ChatGPT,GPT-4,引發了AI界的全民狂歡,文生圖類應用如StableDiffusion、Midjourney以及DALL·E2也開始快速流行。百度則于3月16日召開文心一言發布會,展示了中國廠商的大模型以及生成式AI能力。人工智能市場正式開啟了全新的時代——大模型驅動的AI時代。對此,IDC十問GPT與AIGC真實現狀與未來發展。

        大模型、ChatGPT以及AIGC的關系

        IDC定義的AI應用均是指基于機器學習算法的AI決策系統。大模型則是指讀取海量數據、參數規模巨大的算法模型。業界一般認為超過千億級參數即為大模型,其訓練過程中可能使用了上千張以上的GPU/CPU芯片。ChatGPT與AIGC均為大模型的應用場景之一。ChatGPT可以類比原有的對話式AI應用、AI賦能的搜索類應用。AIGC則可以分為生成文本、生成圖像、生成視頻,也可以歸為大模型的應用場景之一。

        GPT-4為代表的大模型的變革所在

        OpenAI自發布GPT1.0模型之后,一直在持續迭代,陸續發布GPT2.0、GPT3.0和GPT 3.5,本次發布GPT4.0是其持續投入AI大模型的必然階段。相比前幾個模型,GPT-4的參數量更大,模型迭代時間更長,也能夠給出更準確的結果。IDC認為,新版本的發布是大模型循序漸進發展的必然成果。正如百度集團首席執行官李彥宏所說:“公司每一年都會發布大模型的新版本,是多年努力的自然延續”。

        ChatGPT可能帶來的產業影響

        ChatGPT實質是對話式AI的應用,對話式AI的落地已經非常廣泛。根據IDC追蹤的人工智能市場規模數據,對話式AI市場規模在2022年達到54.6億元人民幣,其市場滲透率相對已經飽和。ChatGPT引發的浪潮促使主流廠商在其對話式AI應用中引入大模型,將帶動對話AI相關市場新一輪增長。此外,在搜索、營銷場景中,ChatGPT類型的應用則可能衍生出全新的產品形態。

        市面上可用的產品

        關于AIGC,除了大眾所熟知的StableDiffusion, Midjourney以及DALL·E2之外,也有些商業公司對此提供云端支持。目前亞馬遜云科技通過IndustryAI以及SageMaker提供了Stable Diffusion的支持。百度的文心一言已于3月16日開啟邀測,提供文學創作、商業文案創作、數理邏輯的推算、自然語言理解以及多模態生成五大功能。此外,還有很多數字人的公司也采用了AIGC相關技術。從技術的角度,當前市面上的產品大多只能做到文生圖,文生視頻類產品的發布則還需要時間,值得期待。

        關于大模型,在開源社區已經發布的大模型之外,目前提供商用的大模型包括微軟Azure上整合的GPT大模型、百度智能云以及百度飛槳支持的文心大模型、華為云盤古大模型、阿里云M6大模型。由本土廠商研發的大模型,大多支持本地化部署。

        引發的AI行業變革

        過去幾年部署的AI應用,接下來幾年都有可能被基于大模型的AI所替代。升級迭代可能會從優先具備海量數據的場景開始。當大模型支撐的AI應用成為主流,不能利用大模型能力的廠商將失去競爭優勢。

        未來的工作中,AI助理將替代更多人類的工作。諸如文生圖的應用,諸如各領域初級內容的搜索,均可以借助AI生成的內容。

        可能的投資規模

        目前已經公開的大模型諸如GPT系列、Bert系列所耗費的算力根據公開資料可以查到。而真正落地到產業界,具體的投資規模要視應用場景決定。投資成本與所需的算力,是否部署完整的大模型,以及要推理的數據流量相關。

        帶動的市場機會

        純AI算力市場:在這一波AI熱潮中最先最直接受益的即AI算力提供商,包括芯片廠商、AI服務器廠商,以及支撐大模型訓練和推理的AI算力云服務商。

        大模型與算力的結合:即AIaaS+AIPaaS。為市場提供大模型與算力結合后高度優化的方案,以幫助用戶降低硬件使用門檻、提高開發效率、降低整體投資成本。典型的解決方案如百度的“AI大底座”,商湯的“AI大裝置”。

        大模型即服務:開放大模型開發平臺供外部用戶使用。這一市場屬于高度創新的市場,但仍存在較高的進入壁壘。

        從何處著手跟隨本次AI浪潮

        大模型廠商都在著手將現有的AI軟件升級為大模型支撐的AI應用??梢愿鶕脠鼍皟炏燃壟c合作伙伴聯系引入大模型支持的AI。而在MaaS(模型即服務)產品層面,市場上可選的成熟產品并不多,預計今年下半年會有數十家廠商的產品上線??梢月氏冗x擇數據隱私要求不高的領域在公有云上測試大模型能力。

        新一代AI需要注意的問題

        生成式AI生成內容的版權需提前規劃。生成式AI讀取海量數據后生成的圖片等內容有可能會引起版權問題,需要提前從規則上加以控制。

        對原有流程的改變:一方面生成式AI生成的內容還需要人類審核才能發布,另一方面可能會要求工作流程上做出改變以適配AIGC的加入。

        鑒于其仍處于技術成熟度的早期階段,在傳統行業應用場景不十分清晰,投入產出比目前也難以評估。

        跳出今天的AIGC看未來AI應用

        借鑒今天的文生圖、文生視頻類應用,其實大多是基于過去幾年已有的小模型通過各種技術路線實現的AI應用。類似的、各行各業的應用場景,都可以基于現有的AI模型,以低代碼的形式拼接出人人可上手的AI應用,甚至未來的AI應用,都可能是輸入自然語言直接輸出結果的形式。

        IDC中國研究總監盧言霞表示,新一代AI熱度持續走高,然而由于其較低的技術成熟度、較高的部署成本,實際落地還需謹慎。但宏觀趨勢上,以大模型、生成式AI為代表的快速迭代的技術必然會催生全新的AI時代。

        智通聲明:本內容為作者獨立觀點,不代表智通財經立場。未經允許不得轉載,文中內容僅供參考,不作為實際操作建議,交易風險自擔。更多最新最全港美股資訊,請點擊下載智通財經App
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