大企業執行長2024年對生成式AI怎麼看｜專家論點【Howie Su】

作者：Howie Su（產業分析師）

生成式AI還會一路紅下去，全球大型企業已經逐漸將之視為標配，來自戴爾、聯想、Intuit、SAS 等公司的高層分享了他們對生成式人工智慧下一步發展方向的觀察，讓我們一起來一窺究竟。

一、Juniper Networks：培訓大型語言模型的成本將會下降

Juniper Network的AI長Bob Friday認為，訓練基礎大型語言模型 (LLM) 的成本迅速下降，未來能以每兩年 50% 的速度訓練它們，這使得更多公司能夠開發和部署更多自己的模型。因此，預計未來幾年將會出現大量模型。此外，隨著公司開始面臨構建特定領域人工智慧助理的挑戰，目前圍繞模型的炒作可能會在 2024 年放緩。

二、Cisco：客製化 B2B 應用即將到來

Cisco認為，預計新產品將採用由生成式AI 提供支援的自然語言介面(NLI)，到2024 年底，超過50%的產品將預設採用生成式AI，相關科技也將用於與需要更加情境化、個人化和整合解決方案的使用者進行B2B 互動。生成式人工智慧將提供 API、介面和服務來存取、分析和視覺化資料和見解，並在專案管理、軟體品質和測試、合規性評估和招聘工作等領域變得普遍。因此，人工智慧的可觀察性將會增強。

三、GitLab：對人工智慧長的需求將不會持續下去

Foundry 最近的一項研究表明，11% 的中型到大型組織已經指定專人擔任此職位，另外 21% 的組織正在積極尋找人員。隨著人工智慧更深入地融入業務營運和策略，對專業AI長的需求將會消失。曾經被認為需要專職人工智慧主管的職責最終將落入首席資訊長的職權範圍，或者該角色可能在未來某個時候與資料長的職責融合，這一轉變將反映出企業對人工智慧在各種業務職能中的作用有更廣泛、更全面的理解，而不用設置單一技術長來處理。

四、Nvidia：工業數位化加上生成式人工智慧將促進轉型

生成式人工智慧將使物理世界的各個方面（例如幾何、光、物理、物質）更容易轉化為數位資料，實體世界數位化的民主化將加速工業企業的發展，使他們能夠更有效率地設計、優化、製造和銷售產品，AI還使企業能夠更輕鬆地建立虛擬訓練場和合成數據，以訓練將在物理世界中互動和操作的新一代人工智慧，例如自主機器人和自動駕駛汽車。此外，來自製造、產品設計、零售、電子商務和機器人行業的全球最具影響力的軟體和從業公司都致力於加入新成立的OpenUSD 聯盟，作為 3D 工具和資料之間的通用語言，OpenUSD將打破資料孤島，使工業企業能夠比以往更輕鬆、更快速地跨資料湖、工具系統和專業團隊進行協作。

五、聯想：企業將更智慧地管理人工智慧風險

部署人工智慧的公司將更加認識到人工智慧的風險和潛在性質，未來將看到更多的企業採取有針對性的行動來減輕這種風險。例如檢索增強生成等新模式可以協助、語言模型從權威來源尋找資訊。其他技術，例如確保訓練資料的品質和保真度、讓人類參與訓練（基於人類回饋的強化學習）以及對最敏感場景的推理，都是平衡生成式 AI 提供的增強智慧的方法，多種技術將與AI融合協作，讓AI風險降至最低。

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