在市場(chǎng)環(huán)境瞬息萬(wàn)變的背景下，企業(yè)之間的角逐不再單純局限于產(chǎn)品的品質(zhì)與功能，以及服務(wù)的質(zhì)量與效率，創(chuàng)新能力已然成為企業(yè)角逐市場(chǎng)的關(guān)鍵要素。

當(dāng)我們把目光聚焦到2024年的科技圈時(shí)，如果要探尋這一年最引人矚目的焦點(diǎn)所在，那么生成式AI無(wú)疑會(huì)在眾多答案中脫穎而出。回首剛剛過(guò)去的2024年，諸多行業(yè)紛紛探索如何利用該技術(shù)提升運(yùn)營(yíng)效率、創(chuàng)新能力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

試水AI遭遇困境

據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)發(fā)布的《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》預(yù)測(cè)，?2025年全球企業(yè)在AI解決方案上的支出將達(dá)到3070億美元，并且到2028年將增長(zhǎng)至6320億美元，復(fù)合年均增長(zhǎng)率為29.0%。這一系列數(shù)據(jù)清晰地展現(xiàn)出，人工智能所蘊(yùn)含的巨大市場(chǎng)需求與發(fā)展?jié)摿Γ瑫r(shí)也預(yù)示著在未來(lái)幾年，該技術(shù)將在各個(gè)領(lǐng)域扮演更加重要的角色。

在人工智能飛速發(fā)展的當(dāng)下，一群特殊的參與者值得關(guān)注——初創(chuàng)企業(yè)，正面臨著諸多挑戰(zhàn)。由于技術(shù)儲(chǔ)備不足、資金相對(duì)匱乏，以及業(yè)務(wù)場(chǎng)景適配困難等因素，它們?cè)诓捎肁I技術(shù)方面進(jìn)展緩慢，大多仍停留在測(cè)試階段，或是僅開(kāi)展一些孤立的項(xiàng)目，也難以將其全面、深入地融入自身業(yè)務(wù)體系，從而導(dǎo)致AI技術(shù)的潛力未能在其業(yè)務(wù)中得到充分釋放。

一面是市場(chǎng)壓力如影隨形，另一面是采用AI面臨困境。初創(chuàng)企業(yè)亟需找到破局之法，借助AI技術(shù)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中謀得發(fā)展契機(jī)。

把握AI未來(lái)趨勢(shì)

值得一提的是，F(xiàn)orrester?Research的2024年AI現(xiàn)狀調(diào)查，為我們帶來(lái)了新的思路與啟示。調(diào)研顯示，三分之二的受訪者認(rèn)為其組織的AI項(xiàng)目投資回報(bào)率即使未達(dá)到50%，也可以認(rèn)為是成功的。對(duì)于初創(chuàng)企業(yè)而言，無(wú)疑是一個(gè)積極的信號(hào)。

不僅如此，NVIDIA在各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的專家在前不久對(duì)未來(lái)一年進(jìn)行了預(yù)測(cè)。他們指出，下一個(gè)即將到來(lái)的重要趨勢(shì)是代理式AI，這種自主或“推理型”AI需要使用多樣化的語(yǔ)言模型、精密復(fù)雜的檢索增強(qiáng)生成堆棧以及先進(jìn)的數(shù)據(jù)架構(gòu)。這一預(yù)測(cè)或許能為正在探索AI破局之路的初創(chuàng)企業(yè)提供新的方向和可能。具體來(lái)看：

第一，多樣化的語(yǔ)言模型

NVIDIA?AI智能體高級(jí)研究科學(xué)家LINXI(JIM)FAN認(rèn)為，推理是AI智能體的核心能力。以O(shè)penAI在2024年9月發(fā)布的新型大語(yǔ)言模型OpenAI?o1(又稱?“Strawberry”)為例，該模型經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，可執(zhí)行復(fù)雜推理任務(wù)。在回復(fù)用戶前，會(huì)先生成一條長(zhǎng)內(nèi)部思維鏈，糾正錯(cuò)誤同時(shí)，將復(fù)雜步驟拆解為簡(jiǎn)單步驟，最后再響應(yīng)用戶。

展望2025年，大量計(jì)算將開(kāi)始向邊緣推理轉(zhuǎn)移，這意味著數(shù)據(jù)的處理和分析將更多地在靠近數(shù)據(jù)源的設(shè)備或邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行。在這種情況下，應(yīng)用程序可能需要成千上萬(wàn)個(gè)的token來(lái)處理單次查詢，由于小語(yǔ)言模型能夠在微秒內(nèi)連續(xù)進(jìn)行多次查詢直至生成答案，因此變得更加節(jié)能，對(duì)機(jī)器人技術(shù)的重要性也日益凸顯。借助小型模型，能創(chuàng)造出協(xié)助人類完成日常工作的人形機(jī)器人和普通機(jī)器人，進(jìn)而推動(dòng)移動(dòng)智能應(yīng)用的發(fā)展。

由此可見(jiàn)，大、小模型協(xié)同發(fā)展已成為人工智能領(lǐng)域的重要趨勢(shì)。在此背景下，初創(chuàng)企業(yè)可借助這一趨勢(shì)，精準(zhǔn)錨定自身業(yè)務(wù)方向，在不同應(yīng)用場(chǎng)景中充分發(fā)揮大、小模型各自優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)差異化競(jìng)爭(zhēng)。

第二，精密復(fù)雜的檢索增強(qiáng)生成堆棧

隨著企業(yè)對(duì)AI應(yīng)用的深度與廣度不斷拓展，如何進(jìn)一步提升AI的效率、增強(qiáng)其分析洞察能力以及優(yōu)化數(shù)據(jù)利用，成為了亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

在NVIDIA生成式AI軟件副總裁KARI?BRISKI看來(lái)，AI編排器、多步推理及AI查詢引擎這三項(xiàng)功能，有望精準(zhǔn)解鎖當(dāng)前AI發(fā)展困境。

1、AI編排器：企業(yè)將部署大量AI智能體，這些智能體是經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的半自主模型，能夠在企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行客戶服務(wù)、人力資源、數(shù)據(jù)安全等任務(wù)。為了更大限度提高這些任務(wù)的效率，預(yù)計(jì)數(shù)量不斷增加的AI編排器能夠?qū)⑷祟惒樵兞鲿车匾龑?dǎo)至多個(gè)智能體，綜合結(jié)果并加以解釋，從而為用戶提供建議并采取行動(dòng)。

編排器能夠深入理解內(nèi)容、具備多語(yǔ)言能力，并能夠流暢處理包括PDF、視頻流等多種數(shù)據(jù)類型。BRISKI表示，在自學(xué)數(shù)據(jù)飛輪的驅(qū)動(dòng)下，AI編排器將持續(xù)完善對(duì)特定業(yè)務(wù)的洞察。以制造業(yè)這一具有代表性的領(lǐng)域?yàn)槔瑢?shí)時(shí)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確分析對(duì)于企業(yè)的決策制定和運(yùn)營(yíng)效率提升至關(guān)重要，AI編排器憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，能夠?qū)ζ髽I(yè)生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、精準(zhǔn)且全面地分析，根據(jù)生產(chǎn)計(jì)劃和供應(yīng)商談判提出建議來(lái)優(yōu)化供應(yīng)鏈。

2、多步推理：隨著加速計(jì)算和新模型架構(gòu)的發(fā)展，AI模型將應(yīng)對(duì)越來(lái)越復(fù)雜的問(wèn)題，并以更高的精準(zhǔn)度且更深入的分析作出回答。

借助“多步推理”的功能，大而復(fù)雜的問(wèn)題可以被分解為較小的任務(wù)，有時(shí)甚至還會(huì)進(jìn)行多次模擬，以便從多個(gè)角度解決問(wèn)題。并且，多步推理還會(huì)整合來(lái)自各種來(lái)源的知識(shí)，使AI能夠建立邏輯聯(lián)系，并合成不同領(lǐng)域的信息。

這可能會(huì)影響金融、醫(yī)療健康、科研和娛樂(lè)等多個(gè)領(lǐng)域。例如，具備多步推理能力的醫(yī)療健康模型可以根據(jù)患者的診斷、用藥情況和對(duì)其他治療的反應(yīng)，提出一系列建議供醫(yī)生參考。

可以肯定的是，多步推理能力必然會(huì)在諸多領(lǐng)域掀起一場(chǎng)變革的浪潮。以醫(yī)療健康領(lǐng)域?yàn)槔邆涠嗖酵评砟芰Φ南冗M(jìn)模型，能夠全面綜合考慮患者的詳細(xì)診斷結(jié)果、過(guò)往用藥情況，以及對(duì)其他相關(guān)治療手段的反應(yīng)等多方面信息。通過(guò)對(duì)這些復(fù)雜信息的深度分析與多步推理，提出一系列具有針對(duì)性的建議，為醫(yī)生的臨床決策提供重要參考。

3、AI查詢引擎：對(duì)于擁有PB級(jí)數(shù)據(jù)的企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，他們所面臨的挑戰(zhàn)是如何快速訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)并提供可操作的洞察。而AI查詢引擎的出現(xiàn)，將為企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)的方式帶來(lái)了革命性的變化。基于AI查詢引擎，企業(yè)可篩選結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括文本、圖像和視頻等，利用自然語(yǔ)言處理以及機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)理解用戶意圖，并提供更加相關(guān)且全面的結(jié)果。

這將推動(dòng)更智能的決策流程，增強(qiáng)客戶體驗(yàn)并提高各行業(yè)的生產(chǎn)力。依靠自身持續(xù)學(xué)習(xí)的能力，AI查詢引擎將創(chuàng)造出能進(jìn)行自我改進(jìn)的數(shù)據(jù)飛輪，幫助應(yīng)用程序變得更加有效。

總的來(lái)說(shuō)，初創(chuàng)企業(yè)應(yīng)積極探索如何將這些先進(jìn)的AI功能融入自身的業(yè)務(wù)流程中，以實(shí)現(xiàn)更高的運(yùn)營(yíng)效率和更優(yōu)質(zhì)的客戶服務(wù)。此外，利用好這些工具還可以幫助他們?cè)诟?jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中找到自己的獨(dú)特定位，并加速其成長(zhǎng)和發(fā)展。

第三，先進(jìn)的數(shù)據(jù)架構(gòu)

算力和網(wǎng)絡(luò)作為AI發(fā)展的兩大關(guān)鍵支柱，缺一不可。它們相互依存、相互促進(jìn)，共同為AI的蓬勃發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)和有力的保障。

在算力方面，NVIDIA?DGX平臺(tái)副總裁CHARLIE?BOYLE預(yù)測(cè)，液冷AI數(shù)據(jù)中心正成為新趨勢(shì)。當(dāng)下，大規(guī)模設(shè)計(jì)、部署與運(yùn)營(yíng)智能制造會(huì)帶來(lái)沉重財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)，因此，越來(lái)越多企業(yè)放棄自建AI基礎(chǔ)設(shè)施，轉(zhuǎn)而選擇在托管設(shè)施中部署，或按需租用容量。如此一來(lái)，企業(yè)無(wú)須自行安裝與運(yùn)營(yíng)，就能充分利用最新的基礎(chǔ)設(shè)施。

而在另一邊，AI工作負(fù)載持續(xù)增長(zhǎng)，為實(shí)現(xiàn)性能與能效的最大化，企業(yè)紛紛將目光投向液冷技術(shù)。這一技術(shù)轉(zhuǎn)向，無(wú)疑會(huì)加速液冷技術(shù)在行業(yè)內(nèi)的廣泛應(yīng)用，使其更快成為AI數(shù)據(jù)中心的主流解決方案。

在網(wǎng)絡(luò)方面，NVIDIA網(wǎng)絡(luò)高級(jí)副總裁GILAD?SHAINER預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)中心架構(gòu)正朝著統(tǒng)一計(jì)算網(wǎng)架構(gòu)(computing?fabric)演進(jìn)。在這一架構(gòu)下，統(tǒng)一計(jì)算網(wǎng)能夠讓成千上萬(wàn)的加速器借助橫向和縱向兩種通信擴(kuò)展方式，利用英里級(jí)長(zhǎng)度的線纜，實(shí)現(xiàn)多個(gè)數(shù)據(jù)中心設(shè)施之間的高效通信。

這種統(tǒng)一計(jì)算網(wǎng)涵蓋面向縱向擴(kuò)展通信的NVIDIA?NVLink網(wǎng)，以及面向橫向擴(kuò)展通信的智能交換機(jī)、SuperNIC和DPU。這些組件不僅有助于在加速器之間安全地傳輸數(shù)據(jù)，還能在傳輸過(guò)程中執(zhí)行計(jì)算，從而最大限度地減少數(shù)據(jù)移動(dòng)。尤其值得一提的是，跨越全網(wǎng)的橫向擴(kuò)展通信對(duì)于大規(guī)模AI數(shù)據(jù)中心的部署意義重大，能將AI數(shù)據(jù)中心從部署到開(kāi)機(jī)運(yùn)行的時(shí)間，從原本的數(shù)月乃至數(shù)年大幅縮短至數(shù)周。

此外，隨著代理式AI工作負(fù)載的不斷增長(zhǎng)，AI模型的運(yùn)行模式也發(fā)生了變化，不再依賴單一的本地化模型，而是需要多個(gè)相關(guān)的AI模型之間進(jìn)行通信并協(xié)同工作。在這種情況下，計(jì)算網(wǎng)將成為實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)生成式AI的關(guān)鍵所在。

因此，初創(chuàng)企業(yè)若要在AI領(lǐng)域立足并取得成功，就必須緊跟算力和網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢(shì)，重視液冷技術(shù)和統(tǒng)一計(jì)算網(wǎng)架構(gòu)的應(yīng)用，積極探索如何利用這些先進(jìn)技術(shù)來(lái)優(yōu)化自身的AI模型訓(xùn)練、部署和運(yùn)行，從而降本增效。

用好AI關(guān)鍵在人

眾所周知，人才是企業(yè)的第一資源，其重要性不言而喻。NVIDIA開(kāi)發(fā)者技術(shù)總監(jiān)NADER?KHALIL作出預(yù)測(cè)，到了2025年，提示詞(Prompt)工程師和AI個(gè)性設(shè)計(jì)師將變得廣為人知。隨著企業(yè)積極使用AI提高生產(chǎn)力，預(yù)計(jì)在初創(chuàng)企業(yè)和企業(yè)中將出現(xiàn)融合新技能和現(xiàn)有技能的新型骨干員工。

具體而言，提示詞工程師專注于為聊天機(jī)器人與代理式AI開(kāi)展提示設(shè)計(jì)的創(chuàng)建、測(cè)試及迭代工作，并在此基礎(chǔ)上，優(yōu)化AI訓(xùn)練流程、產(chǎn)出預(yù)期結(jié)果的精確文本字符串。另外，隨著AI智能體的不斷普及，企業(yè)和初創(chuàng)企業(yè)將越來(lái)越依賴AI個(gè)性設(shè)計(jì)師為智能體賦予獨(dú)特的個(gè)性。

與此同時(shí)，越來(lái)越多的初創(chuàng)企業(yè)在與投資者及商業(yè)伙伴進(jìn)行交流時(shí)，會(huì)將?“每位員工的收入貢獻(xiàn)”(RPE)納入重要的洽談話題。

這背后的原因在于，AI對(duì)員工工作的輔助作用，促使初創(chuàng)企業(yè)管理者的關(guān)注點(diǎn)發(fā)生轉(zhuǎn)變，從以往單純追求?“不惜一切代價(jià)實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)”，轉(zhuǎn)向更加注重新員工如何助力企業(yè)內(nèi)其他員工創(chuàng)造更多收入。在探討AI投資回報(bào)，以及在與大型企業(yè)和科技公司激烈爭(zhēng)奪人才以填補(bǔ)空缺職位的過(guò)程中，RPE成為初創(chuàng)公司的一個(gè)很好的切入點(diǎn)。

寫(xiě)在最后：

盡管初創(chuàng)企業(yè)在應(yīng)用AI技術(shù)的道路上面臨諸多挑戰(zhàn)，但只要能夠敏銳把握AI發(fā)展趨勢(shì)，充分利用多樣化語(yǔ)言模型、精密復(fù)雜檢索增強(qiáng)生成堆棧、先進(jìn)數(shù)據(jù)架構(gòu)等技術(shù)，重視人才培養(yǎng)與引進(jìn)，就可以有效地利用AI帶來(lái)的機(jī)會(huì)，推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)和創(chuàng)新，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中謀得一席之地，為企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。