首頁(yè) 資訊專訪AWS生成式AI全球副總裁Vasi Philomin：生成式AI正逐漸從“炒作”轉(zhuǎn)向?qū)嶋H價(jià)值

專訪AWS生成式AI全球副總裁Vasi Philomin：生成式AI正逐漸從“炒作”轉(zhuǎn)向?qū)嶋H價(jià)值

來(lái)源：泰然健康網(wǎng) 時(shí)間：2024年12月24日 00:38

（原標(biāo)題：專訪AWS生成式AI全球副總裁Vasi Philomin：生成式AI正逐漸從“炒作”轉(zhuǎn)向?qū)嶋H價(jià)值）

21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者倪雨晴西雅圖、深圳報(bào)道

近期，云計(jì)算巨頭AWS（亞馬遜云科技）幾乎在以日更的速度上新AI服務(wù)。

12月的re:Invent全球大會(huì)上，AWS發(fā)布了新款基礎(chǔ)大模型Amazon Nova系列，目前包括6款大模型，涵蓋語(yǔ)言、圖像生成和視頻生成模型。

此前，AWS已經(jīng)有Titan模型，現(xiàn)在更多的模型正在路上，不論自家模型還是第三方模型，都將在AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)Bedrock上提供。同時(shí)，AWS還推出了新一代AI芯片Trainium3，將采用3納米工藝制造。

可見(jiàn)，AWS正在AI基建上全面投入，除了模型和芯片之外，亞馬遜整體也在生成式AI上進(jìn)一步發(fā)力，不久前再次豪擲40億美元投資Anthropic，并持續(xù)在數(shù)據(jù)中心建設(shè)上大舉開(kāi)資。

AWS開(kāi)始發(fā)起攻勢(shì)，而場(chǎng)上的博弈早已火熱。同樣在AI上“氪金”的不只有AWS，微軟、谷歌、字節(jié)紛紛“一擲千金”；OpenAI剛剛連開(kāi)了12天發(fā)布會(huì)，預(yù)告了新一代AI推理模型o3和o3-mini。

從訓(xùn)練到推理，從大模型到AI Agent（AI代理），生成式AI來(lái)到了新的階段，面臨新的賽點(diǎn)。

近日，亞馬遜云科技生成式AI全球副總裁兼總經(jīng)理Vasi Philomin接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者專訪時(shí)談道：“現(xiàn)在客戶更關(guān)心的是如何將AI工具實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用，大家已經(jīng)逐漸理解這項(xiàng)技術(shù)的真正價(jià)值，并且開(kāi)始有選擇地應(yīng)用它，而不是盲目跟風(fēng)。這也說(shuō)明了’炒作’階段正在逐漸過(guò)去?！?/p>

在他看來(lái)，之前生成式AI引發(fā)了大量炒作，尤其是當(dāng)AI代理成為熱門話題時(shí)，進(jìn)一步加劇了這種現(xiàn)象。但現(xiàn)在客戶變得更加理性，開(kāi)始思考實(shí)際應(yīng)用，這是一種積極的變化。

如果從業(yè)界有名的技術(shù)發(fā)展曲線（Gartner Hype Cycle，也被稱為“炒作周期”）來(lái)對(duì)照，Vasi Philomin認(rèn)為，生成式AI的發(fā)展剛剛越過(guò)了第二階段峰值期（Peak of Inflated Expectations），開(kāi)始有了規(guī)?；膽?yīng)用。

但是他也指出，未來(lái)也會(huì)有一個(gè)階段，大家發(fā)現(xiàn)生成式AI無(wú)法解決所有問(wèn)題而感到失望，但這都是技術(shù)發(fā)展的必然過(guò)程。隨著越來(lái)越多應(yīng)用落地，生成式AI正逐漸從“炒作”轉(zhuǎn)向?qū)嶋H價(jià)值。

眼下，大模型的纏斗還在持續(xù)。Vasi Philomin告訴記者：“我認(rèn)為最終只有少數(shù)公司，大概五到十家，能夠負(fù)擔(dān)得起從頭構(gòu)建大模型。這些公司將擁有最強(qiáng)大的模型，但這些模型也會(huì)逐漸趨同，差距會(huì)逐漸縮小?！?/p>

當(dāng)然，隨著大模型進(jìn)化得更加強(qiáng)大，通向AGI的道路也更進(jìn)一步。對(duì)于場(chǎng)上的玩家而言，現(xiàn)在似乎是一場(chǎng)“無(wú)限戰(zhàn)爭(zhēng)”，所有人都在押注AI，在FOMO（Fear of missing out，錯(cuò)失恐懼）的氛圍中，誰(shuí)都不想錯(cuò)失下一個(gè)時(shí)代。格局未定之際，巨頭們正在一次又一次加注。

AWS進(jìn)擊生成式AI：“一個(gè)模型無(wú)法解決所有問(wèn)題”

《21世紀(jì)》：AWS在生成式AI市場(chǎng)中的定位是什么？與其他云廠商相比，AWS有哪些競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)？

Vasi Philomin：AWS真正擅長(zhǎng)的是將生成式AI等技術(shù)大規(guī)模應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界的業(yè)務(wù)中，我們之所以能夠做到這一點(diǎn)，是因?yàn)槲覀儚亩说蕉耍╡nd to end）進(jìn)行思考。

舉例來(lái)說(shuō)，20世紀(jì)90年代，亞馬遜還是一家書店，當(dāng)時(shí)就有推薦功能，這其實(shí)是大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用；快進(jìn)到現(xiàn)在，看看Alexa，它已經(jīng)進(jìn)入了超過(guò)一億個(gè)家庭；在物流中心，里面有機(jī)器人和人類并肩工作；Bedrock上有很多模型，能幫助人們構(gòu)建應(yīng)用程序的工作流，此外，我們還有定制硬件，降低運(yùn)行模型的成本。

我認(rèn)為公司的DNA就在于此，會(huì)幫助我們繼續(xù)成功。因此，我們不太在意競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手在做什么，而是專注于客戶的需求，同時(shí)聚焦現(xiàn)實(shí)世界的業(yè)務(wù)問(wèn)題，并將解決方案大規(guī)模地推廣。

《21世紀(jì)》：目前生成式AI在哪些領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛，有哪些典型案例？

Vasi Philomin：如果你在18個(gè)月前問(wèn)我，我可能不會(huì)猜到，以下兩個(gè)領(lǐng)域會(huì)是最早大規(guī)模采用生成式AI的領(lǐng)域。第一是金融科技服務(wù)，第二是醫(yī)療健康生命科學(xué)。傳統(tǒng)上，這些行業(yè)更加保守，通常發(fā)展較慢，然而它們卻以驚人的速度采用了生成式AI。

原因在于，這些公司早已習(xí)慣了監(jiān)管的要求，因此必須確保數(shù)據(jù)保持在非常良好的狀態(tài)。大多數(shù)情況下，它們已經(jīng)將所有數(shù)據(jù)遷移到云端，并且在數(shù)據(jù)治理方面有著非常嚴(yán)格的實(shí)踐。

生成式AI的核心在于推動(dòng)創(chuàng)新，而生成式AI與高質(zhì)量數(shù)據(jù)的結(jié)合，才真正讓創(chuàng)新成為可能。因此，這些公司因?yàn)橐呀?jīng)擁有完備的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，所以能夠非常迅速地采用這些技術(shù)。

比如，在金融科技領(lǐng)域，納斯達(dá)克的數(shù)字業(yè)務(wù)運(yùn)行在AWS上，有一個(gè)業(yè)務(wù)部門的重點(diǎn)是識(shí)別金融犯罪，比如內(nèi)幕交易等，分析員需要整合大量數(shù)據(jù)，而生成式AI幫助分析員的工作效率提高了33%；在醫(yī)療領(lǐng)域，輝瑞目前有大約17個(gè)生成式AI的用例，如果這些用例能夠成功落地，他們預(yù)計(jì)每年將節(jié)省7.5億到10億美元。

《21世紀(jì)》：AWS最初是什么時(shí)候關(guān)注到生成式AI，如何建立AI團(tuán)隊(duì)？

Vasi Philomin：十年來(lái)，亞馬遜一直在各個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域廣泛使用AI，無(wú)論是在零售業(yè)務(wù)，還是在AWS中。2016年底，我們開(kāi)始將AI能力開(kāi)放給客戶，當(dāng)時(shí)AWS成立了一個(gè)專門的AI業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，核心使命是“讓AI民主化”，讓客戶輕松地獲取和使用AI功能，可以將AI整合到他們的工作流程中。

那時(shí)我正好加入了AWS，之后我們推出了很多AI服務(wù)，比如語(yǔ)言服務(wù)（Amazon Translate用于文檔翻譯、Amazon Polly用于語(yǔ)音合成），Alexa的語(yǔ)音其實(shí)就是Polly的聲音，Alexa之所以能“說(shuō)話”，是因?yàn)樗蕾囉赑olly的技術(shù)。此外，我們還推出了視覺(jué)服務(wù)、工業(yè)服務(wù)、醫(yī)療保健相關(guān)服務(wù)等。

然后，我們注意到“Transformer架構(gòu)”逐漸流行起來(lái)了，這種架構(gòu)是所有新一代生成式AI模型的核心。三年前，我們推出了一項(xiàng)服務(wù)，名叫CodeWhisperer，可以被視為生成式AI的一種早期形態(tài)。隨著技術(shù)的進(jìn)步，模型變得越來(lái)越大，功能也越來(lái)越復(fù)雜，我們自然地進(jìn)入了生成式AI領(lǐng)域。

我認(rèn)為ChatGPT的推出是一個(gè)重要的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，他們抓住了全世界消費(fèi)者的想象力，向大家展示了AI的強(qiáng)大力量。但AWS的關(guān)注點(diǎn)不同，我們始終專注于真實(shí)世界的業(yè)務(wù)用例，以及如何將技術(shù)應(yīng)用于規(guī)?；膱?chǎng)景中。

《21世紀(jì)》：在推進(jìn)生成式AI的過(guò)程中，早期的工作重點(diǎn)是什么？

Vasi Philomin：我們的客戶包括初創(chuàng)企業(yè)、中小型企業(yè)以及大型企業(yè)，他們依賴AWS來(lái)保證安全性、隱私保護(hù)和操作穩(wěn)定性，我們不能出任何差錯(cuò)。

生成式AI需要大量數(shù)據(jù)，而保持?jǐn)?shù)據(jù)的私密性和安全性至關(guān)重要。所以我們沒(méi)有倉(cāng)促推出產(chǎn)品，而是與客戶深入溝通，了解他們的挑戰(zhàn)和需求。

我們得出的第一個(gè)結(jié)論是，客戶需要的不僅僅是一個(gè)AI模型，而是多個(gè)模型，因?yàn)橐粋€(gè)模型無(wú)法解決所有問(wèn)題。第二個(gè)挑戰(zhàn)是，客戶需要一種簡(jiǎn)單的方法來(lái)構(gòu)建應(yīng)用程序，并實(shí)現(xiàn)差異化，確保他們的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。第三個(gè)挑戰(zhàn)是成本，客戶希望能夠以較低的成本大規(guī)模應(yīng)用這些技術(shù)。

基于這些洞察，我們?cè)谌ツ?月推出了Bedrock服務(wù)，全力加速開(kāi)發(fā)，最終在9月完成了正式發(fā)布。自那以后，Bedrock的發(fā)展非常迅速，目前已有超過(guò)一萬(wàn)家企業(yè)組織在使用這項(xiàng)服務(wù)。Bedrock是AWS歷史上增長(zhǎng)最快的服務(wù)之一，我們幾乎每天都在推出新功能。

Bedrock的核心在于，AWS不僅提供自己的模型，也匯集了其他領(lǐng)先AI公司的模型。這種開(kāi)放的策略讓客戶有更多選擇，根據(jù)自己的需求找到最合適的解決方案。

《21世紀(jì)》：但是一些分析人士認(rèn)為，AWS在推出自己的生成式AI工具方面可能慢了一些？

Vasi Philomin：我們的行動(dòng)更加謹(jǐn)慎和深思熟慮。我們并不急于推出產(chǎn)品，而是確保我們提供的服務(wù)真正滿足客戶的需求。舉個(gè)例子，我們是第一家推出“Guardrails”（護(hù)欄機(jī)制）的公司。想象一下，在沒(méi)有這個(gè)機(jī)制的情況下，企業(yè)客戶急于推出一個(gè)AI聊天機(jī)器人，結(jié)果用戶可能會(huì)問(wèn)這個(gè)機(jī)器人關(guān)于政治或其他敏感話題，這些問(wèn)題可能會(huì)讓企業(yè)陷入被動(dòng)，而沒(méi)有任何控制。

此外，我們也是第一家推出企業(yè)級(jí)代理框架（agents framework）的公司。去年6月的紐約峰會(huì)上，我們發(fā)布了這個(gè)框架，幫助客戶構(gòu)建更強(qiáng)大的AI代理。

所以，那些認(rèn)為AWS行動(dòng)較慢的分析人士可能沒(méi)有全面了解數(shù)據(jù)。事實(shí)上，我們?cè)诤芏囝I(lǐng)域都是行業(yè)的第一，我們率先提出“一個(gè)模型無(wú)法解決所有問(wèn)題”，并將多個(gè)模型整合到一個(gè)平臺(tái)上，讓客戶可以自由選擇、快速切換。

推出生成式AI工具并不只是發(fā)布一個(gè)聊天機(jī)器人或一個(gè)模型那么簡(jiǎn)單，我們需要確保這些工具能夠被企業(yè)客戶在真實(shí)世界中大規(guī)模應(yīng)用。這需要深思熟慮和大量的準(zhǔn)備工作，而我們一直在這么做。

《21世紀(jì)》：AWS已經(jīng)推出了自己的模型Titan，也投資了其他大型模型公司，接下來(lái)計(jì)劃如何進(jìn)行整合？

Vasi Philomin：首先，我們始終專注于客戶需求。很明顯，客戶需要多個(gè)模型，而不是單一模型。在特定的模型類別內(nèi)，比如文本模型或大語(yǔ)言模型，客戶需要在成本、延遲和準(zhǔn)確性之間做出權(quán)衡和選擇。有些模型特別大、功能強(qiáng)，但成本較高，而有些模型更適合速度更快但不一定那么強(qiáng)大的任務(wù)。

例如，Anthropic的Claude模型就有三種不同版本：Haiku、Sonnet和Opus。Haiku非?？焖?，但在推理能力上不如Sonnet，Opus則更加強(qiáng)大，但成本相對(duì)較高。這些不同的選擇滿足了不同客戶的需求，這就是為什么我們強(qiáng)調(diào)“開(kāi)放策略”，我們不僅僅提供自己的模型，也匯聚合作伙伴的模型。

Titan模型方面，我們已經(jīng)推出了Titan圖像生成模型，日本的Denso公司，就在他們的業(yè)務(wù)中使用了該模型。

談生成式AI“泡沫”：已過(guò)“炒作”階段大模型差距在縮小

《21世紀(jì)》：如何看待未來(lái)AI大模型公司之間的競(jìng)爭(zhēng)格局？未來(lái)只有少數(shù)公司會(huì)留下嗎？

Vasi Philomin：首先，我們要看到，18個(gè)月前，市場(chǎng)上可能只有一兩個(gè)大模型，而現(xiàn)在，模型的數(shù)量已經(jīng)迅速增長(zhǎng)，數(shù)百種模型已經(jīng)問(wèn)世，而且這些新模型的性能也在迅速追趕甚至超越早期的大模型，這說(shuō)明創(chuàng)新的步伐非?？臁?/p>

但是，它們之間的差距正在逐漸縮小。當(dāng)然，目前還有少數(shù)幾個(gè)模型確實(shí)更出色一些。我本不該這么說(shuō)，但事實(shí)確實(shí)如此，但這種差距會(huì)慢慢彌合。

關(guān)鍵的問(wèn)題在于構(gòu)建這些大模型的成本，從零開(kāi)始訓(xùn)練一個(gè)大模型，需要的不僅僅是大量的資金，還需要頂尖的人才，這是大部分公司無(wú)法承受的門檻。但使用現(xiàn)有的模型進(jìn)行微調(diào)要容易得多，成本也低很多。你只需要一到兩周的時(shí)間，投入少量的資源，就可以對(duì)一個(gè)現(xiàn)成的模型進(jìn)行調(diào)整，讓它為你完成任何任務(wù)。

因此，我相信最終只有少數(shù)公司，大概五到十家，能夠負(fù)擔(dān)得起從頭構(gòu)建這些大型模型。這些公司將擁有最強(qiáng)大的模型，但這些模型也會(huì)逐漸趨同，并可以互換使用，這將是一個(gè)明顯的趨勢(shì)。

這些公司要么是專注于將AI模型作為商業(yè)核心的企業(yè)，擁有清晰的商業(yè)計(jì)劃，要么是那些具備基礎(chǔ)設(shè)施投資能力的大公司，他們才能夠持續(xù)開(kāi)發(fā)這些模型。

AWS的目標(biāo)是讓這些技術(shù)變得觸手可及，這與我們當(dāng)初推廣云計(jì)算的目標(biāo)是一樣的。當(dāng)時(shí)，我們使計(jì)算和存儲(chǔ)資源變得高度可訪問(wèn)，而這徹底改變了整個(gè)行業(yè)。所以，即使未來(lái)只有十個(gè)最頂級(jí)的模型，這些模型也會(huì)通過(guò)AWS等平臺(tái)對(duì)所有人開(kāi)放，人人都可以使用它們。

《21世紀(jì)》：現(xiàn)在大家非常關(guān)注生成式AI的投資回報(bào)，應(yīng)該如何平衡AI投資與盈利？

Vasi Philomin：我始終告訴客戶，首先要從高價(jià)值的業(yè)務(wù)問(wèn)題開(kāi)始，而不是從技術(shù)出發(fā)。比如，有些公司看到其他人都在客服領(lǐng)域使用AI，他們也想嘗試。但更好的方式是，深入分析你的業(yè)務(wù)，找出那些能夠帶來(lái)最大增值的機(jī)會(huì)。

你可以思考兩個(gè)方向：一是如何創(chuàng)造新的產(chǎn)品和服務(wù)，推動(dòng)業(yè)務(wù)達(dá)到一個(gè)全新的高度；二是如何提升生產(chǎn)力，降低運(yùn)營(yíng)成本。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，你要么提高收入（top line），要么降低成本（bottom line）。大多數(shù)業(yè)務(wù)都會(huì)圍繞這兩個(gè)目標(biāo)展開(kāi)。因此，找到一個(gè)高價(jià)值的業(yè)務(wù)問(wèn)題，然后判斷生成式AI是否是解決該問(wèn)題的合適工具。

現(xiàn)在，AI 推理的成本仍然較高，但如果你從高價(jià)值問(wèn)題入手，就能負(fù)擔(dān)得起實(shí)驗(yàn)和實(shí)施的成本。如果只是解決一個(gè)低價(jià)值的問(wèn)題，那么當(dāng)前的成本可能讓你覺(jué)得不值得使用生成式AI。

我們也在努力降低AI的使用成本。隨著技術(shù)的進(jìn)步，訓(xùn)練和推理的成本將不斷下降，而這正是AWS 的目標(biāo)之一。最終，我們希望讓生成式AI成為所有人都能負(fù)擔(dān)得起、并廣泛應(yīng)用的技術(shù)。

《21世紀(jì)》：有觀點(diǎn)認(rèn)為現(xiàn)在AI有泡沫，你怎么看待？

Vasi Philomin：從“技術(shù)發(fā)展曲線”（Gartner Hype Cycle）的角度，我認(rèn)為可能已經(jīng)看到了峰值期（Peak of Inflated Expectations），這個(gè)判斷是基于我與許多客戶的接觸。

過(guò)去，當(dāng)客戶聽(tīng)到生成式AI時(shí)，他們甚至不知道這是什么，他們迫切地想理解這種技術(shù)。而現(xiàn)在的問(wèn)題變成了：我如何將它應(yīng)用到我的業(yè)務(wù)中？我們能否真正跨過(guò)試點(diǎn)階段，并將其成功部署到實(shí)際應(yīng)用中？

客戶已經(jīng)開(kāi)始理解，現(xiàn)階段應(yīng)該將生成式AI應(yīng)用于哪些合適的場(chǎng)景。所以，我覺(jué)得“炒作”階段可能過(guò)了，并已經(jīng)略微回落了。之前確實(shí)存在大量炒作熱潮，特別是隨著AI代理的興起，更是加劇了這種現(xiàn)象。但我現(xiàn)在認(rèn)為，客戶對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的理解比以前更深入了。

我認(rèn)為現(xiàn)在剛剛越過(guò)了峰值，可能處于曲線上略低于峰值的地方。人們開(kāi)始認(rèn)識(shí)到生成式AI確實(shí)有實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景，開(kāi)始出現(xiàn)一些真正規(guī)模化的應(yīng)用，并且它們逐漸開(kāi)始發(fā)揮作用。

接下來(lái)，人們可能會(huì)感到失望的一個(gè)階段是，他們?cè)酒谕@項(xiàng)技術(shù)非常偉大，但最終意識(shí)到AI并不能應(yīng)用于所有場(chǎng)景。但在那之后，技術(shù)會(huì)進(jìn)入一個(gè)穩(wěn)定的階段，最終真正成為一項(xiàng)成功且實(shí)用的技術(shù)，進(jìn)入“實(shí)際應(yīng)用”階段。

《21世紀(jì)》：AI Agent今年成為熱門話題，如何看待發(fā)展趨勢(shì)？

Vasi Philomin：在我看來(lái)，AI代理是一種可以自主地接受目標(biāo)并利用所提供的工具和資源完成任務(wù)的技術(shù)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，它就像一個(gè)自動(dòng)化的數(shù)字工作者，能夠幫助我們完成工作。

基于這個(gè)定義，今天的AI代理能做什么？目前，我們可以創(chuàng)建非常簡(jiǎn)單的代理，它們可以處理有限數(shù)量的工具和資源。但如果你給它成千上萬(wàn)種工具，它們會(huì)“迷失方向”，不知道如何選擇最合適的工具。因此，我們需要不斷為代理添加新的功能，提升它們的能力，讓它們變得更加強(qiáng)大。

舉個(gè)例子，最近我們?cè)贐edrock的代理框架中新增了兩個(gè)重要功能。一是長(zhǎng)期記憶，這意味著它可以記住與用戶的多次互動(dòng)，理解用戶的需求和偏好，從而提供更個(gè)性化的服務(wù)。二是代碼生成與運(yùn)行，AI代理現(xiàn)在可以生成代碼、運(yùn)行代碼，并將結(jié)果反饋給用戶，這讓代理能夠解決更復(fù)雜的問(wèn)題。

未來(lái)，AI代理將變得更加智能。研究人員認(rèn)為，未來(lái)的AI代理將能有效地利用大量工具，并找到解決問(wèn)題的最佳路徑。此外，我們還會(huì)看到“代理之間的協(xié)作框架”逐漸興起，這意味著不同的AI代理將能夠相互通信、協(xié)作完成更復(fù)雜的任務(wù)。

想象一下，每個(gè)AI代理都具備不同的技能，就像人類一樣。某個(gè)代理擅長(zhǎng)預(yù)訂航班，另一個(gè)代理擅長(zhǎng)預(yù)訂酒店，這些代理可以協(xié)作，為用戶提供一站式服務(wù)，比如完成度假套餐的預(yù)訂。

這也與我們現(xiàn)實(shí)世界中的公司運(yùn)作模式類似，擁有不同技能的人協(xié)同工作，共同解決問(wèn)題。未來(lái)，AI代理將成為一種真正重要的技術(shù)，它的潛力巨大。

《21世紀(jì)》：在生成式AI領(lǐng)域，你認(rèn)為未來(lái)幾年最值得關(guān)注的技術(shù)趨勢(shì)是什么？

Vasi Philomin：之前提到的AI代理是一個(gè)很好的答案，它會(huì)成為一個(gè)重要的發(fā)展方向。同時(shí)我還想強(qiáng)調(diào)幾個(gè)趨勢(shì)，其一是成本的下降，AI推理和訓(xùn)練的成本將持續(xù)下降，使更多企業(yè)能夠負(fù)擔(dān)得起并大規(guī)模應(yīng)用生成式AI。

其二是多模態(tài)模型的興起，未來(lái)，AI將能夠同時(shí)處理文本、圖像、音頻等不同類型的數(shù)據(jù)，并將它們結(jié)合起來(lái)，提供更強(qiáng)大的功能。

其三是超個(gè)性化應(yīng)用，生成式AI將推動(dòng)超個(gè)性化應(yīng)用的發(fā)展。舉個(gè)例子，假設(shè)您是一家游戲公司，您可以為每個(gè)玩家提供完全不同的游戲體驗(yàn)。AI可以根據(jù)玩家的偏好和行為，動(dòng)態(tài)調(diào)整游戲內(nèi)容，使同一款游戲在不同玩家眼中變得截然不同。

這些趨勢(shì)將推動(dòng)生成式AI進(jìn)入一個(gè)全新的發(fā)展階段，為各行各業(yè)帶來(lái)更多創(chuàng)新和機(jī)遇。

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