随着2024年下半年的到来，人工智能领域正在经历一场根本性的变革。OpenAI发布ChatGPT以来的激动人心的时刻正逐渐褪去，这款产品快速吸引了1亿用户，成为历史上增长速度最快的产品。现在，我们从过度宣传的时代逐渐步入现实，企业正努力探索如何在实际产品中落地AI技术。
OpenAI首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）所称的“空中的魔法智能”引发了硅谷开发者的狂热，许多人曾坚信我们即将实现普遍人工智能（AGI），即人类水平的机器智能。然而，随着2024年的深入，我们看到更复杂的局面浮现。面对现实问题，企业在实施AI技术时变得更加谨慎。虽然大型语言模型（LLMs），比如GPT-4o，确实强大，但生成式AI并没有满足硅谷人们的高期望。LLM的性能已经趋于平稳，而且在事实准确性上面临持续挑战。法律和伦理问题层出不穷，基础设施和业务应用案例的复杂性超出预期。显然，我们并未如某些人所希望的那样走上通往AGI的直接道路。即使是像自主AI代理这样的较小承诺也面临许多限制，而旨在用真实数据和准确性“扎根”AI的保守技术，如RAG（检索增强生成），依然有巨大的障碍。例如，LLMs仍然频繁出现幻觉。
相反，企业现在更注重如何利用现有LLMs的基本强大能力。这一从炒作到现实的转变反映在六个关键辩论中，这些辩论正在塑造AI的未来。这些讨论展现了对即将来临的超级智能的热衷信以为真的人与倡导务实AI采纳之间的裂痕。对于企业领导者而言，理解这些辩论至关重要，尽管这项强大的技术未必如最热心的支持者所声称的那样具备神级力量，但企业仍有很大的利益存在。
重要的是，大多数企业领导者依然相信该技术已经带来了深远的利益。在我们最近的AI影响考察中，与全国财富500强企业的会议上，企业领导者公开讨论了他们如何拥抱AI的承诺。
这六个辩论将在我们即将举行的VB Transform活动中中心讨论，活动定于7月9日至11日在旧金山的SOMA区举办。我们基于与AI最大玩家的高管进行深入对话而策划了这个活动。演讲者阵容包括OpenAI、Anthropic、Nvidia、Microsoft、Google和Amazon等行业巨头的代表，以及来自财富500强企业如Kaiser Permanente、沃尔玛和美国银行的AI领导者。
VB Transform的现场辩论和讨论将为参与者提供了解这些关键问题的独特机会，使他们能够与前沿的企业AI实施领导者进行互动。
接下来，让我们深入探讨六个辩论：
1. LLM竞争：视线中的平台期？
自OpenAI的GPT-3横空出世以来，开发最先进LLM的竞争已成为AI领域的一个显著特征。然而，随着2024年下半年的临近，一个问题逐渐浮出水面：LLM的竞争真的结束了吗？
答案似乎是，是的，至少目前如此。
这意味着，领先LLM之间的差异正变得越来越细微，企业现在可以根据价格、效率和特定用例的适用性进行选择，而不再仅仅追求“最佳”模型。
2. AGI炒作周期：巅峰还是谷底？
随着LLM突破的步伐减缓，一个更大的问题出现了：我们是否已经到达AGI炒作周期的巅峰？
我们的回答是：是的。
企业应专注于利用现有的AI能力，而不是追逐AGI的承诺。
3. GPU瓶颈：基础设施的现实
是否存在影响生成式AI扩展的GPU瓶颈？
我们的回答：是的，但这比新闻所暗示的更加复杂。
4. 内容权利与LLM训练：法律雷区即将来临
互联网上的所有内容是否都可以自由用于训练LLMs？
答案是：不可以，这带来了重大法律和伦理挑战。
5. 生成式AI应用：转型边缘，而非核心
生成式AI应用是否正在颠覆大多数企业的核心提供？
我们的回答是：不，还没有。
6. AI代理：未来的前沿还是被夸大的炒作？
AI代理会成为未来的AI吗？
我们的回答是：是的，但有条件。
结论：在2024年及以后驾驭AI格局
经过对2024年企业策略形成的六大关键AI辩论的探讨，我们可以看到一个明确的主题：从炒作到实际应用的转变。企业领导者需要记住的关键点包括：
- LLM竞争已趋于平稳：应基于特定用例、成本效率和容易集成的标准选择模型，而不是追逐“最佳”模型。
- AGI炒作正在降温，务实的AI正在升温：应立即专注于利用现有AI能力实现具体业务成果。
- 基础设施挑战需要创造性解决方案：探索替代硬件解决方案并优化AI工作流程，以最大化现有硬件的效率。
- 法律和伦理问题至关重要：仔细审查AI供应商并了解其训练数据的来源，以降低法律风险。
- 应专注于增强核心功能，而非替代：寻找机会将AI集成到客户支持、员工协助和运营效率的提升中。
- AI代理展现了潜力，但尚未成熟：建立支持代理框架的基础设施，但要为技术成熟留出时间。
真正的AI革命正在发生在世界各地的办公室中，AI被逐步整合到日常运作中。正如Capgemini的史蒂夫·琼斯（Steve Jones）所说：“AI更多的是一种组织性变革，而非技术性变革。”在即将到来的VB Transform活动中，我们将进一步探讨如何有效地驾驭未来的AI应用。
排行榜
