11月23日消息（赵婷婷）日前，Omdia在北京召开全球ICT行业观察与展望研讨会。期间，Omdia人工智能首席分析师苏廉节接受C114采访时表示，生成式人工智能软件技术收入在2023-2028年期间将从62亿美元增长到585亿美元，复合年增长率(CAGR)为56%。大模型将渗透到不同日用场景，产生更加拟人化的交互模式，而同时，“小而美”的大模型则更加适合电信行业。
苏廉节指出，大模型并不是在任何基础架构环境下都部署，企业必须采用云原生架构；不能重复使用现有数据库基础设施，需要矢量和图形数据库；也并不是必须使用OpenAl解决方案，大多数大模型都可以；硬件的选择和供应是主要问题，建议开始评估国内供应商。
大模型将日渐渗透到不同日用场景
据Omdia调查结果显示，有66%受访者表示人工智能的实施产生了积极影响，搜索和聊天机器人是最受欢迎的人工智能生成应用程序。
苏廉节指出，随着人工智能的快速发展，技术门槛相对较低、重复性较高的工作岗位容易被取代，但是需要人类“温度”的工作岗位及行业，是离不开人类的。“我相信未来会有AI革命的出现，带动一些新的企业和新的产业，衍生更多新的工作岗位需求。”
对于AI的应用领域，苏廉节认为，目前AI主要应用集中在虚拟助理，不论是搜索还是文本分析，以语音为基础的应用是较为主流的。接下来会出现以图像为基础的应用，比如美图秀秀，但是美图秀秀目前能力还是有限，通用程度不够，涉及到的数据有一定局限性，还可以用生成式AI做更进一步质和量的提升。
“未来，大模型会出现在不同的设备上，可能会走进汽车、摄像头、智能家居，大模型会慢慢渗透到不同的日用场景，可能会有更加拟人化的交互模式，更灵活的体验过程。”他说道。
同时他也指出，虚拟助理将于2028 年成为最重要的应用案例，价值达44亿美元，GAI技术可扩大虚拟助理的知识面，使其更加准确，并提高其对话能力，从而改善虚拟助理的能力。第二大用例是建立现实世界的生成模型，主要为开发高精度地图和定位，赋能目前蓬勃发展的自动驾驶汽车、无人机和机器人市场；写作助手将成为第三大市场，能够用于起草电子邮件和信函。
“小而美”的大模型更适合电信行业
苏廉节认为，人工智能芯片算力并非一切，数据和算法也同样重要。数据方面，高质量数据能调教出更好的人工智能；算法方面，较小的基础模型效率更高、针对性更强，非常适合企业使用。GPT-3.5-turbo比GPT-4 便宜50倍速度却快得多，Anthropic 和A121Lab 等供应商提供了可靠的替代方案，开源基础模型正在大幅度进步。
“目前大模型偏向通用性，以便解决各类问题。但如果针对垂直行业的应用，例如电信行业采用的模型是针对内部的应用和开发的，所以无论是参数还是数据，不需要海量，反而要有针对性，需要构建‘小而美’的模型。”
苏廉节指出，在电信领域，生成式人工智能主要有五类应用，包括客户服务、网络优化、代码生成、网络运维、以及数码服务。
对于生成式AI在电信领域的未来，他认为，在0-1年(2023--24)，预测对更好的网络性能和成本优化的需求将不断加强，人工智能将在网络功能自动化中发挥更大作用；运营商应该与合作伙伴合作，整合并扩展人工智能功能，供应商也在IT和管理服务中纳入更多人工智能；
在2-3年(2024-26)，预测大部分现有网络功能将实现完全自动化，人工智能开始通过外部应用产生利润；运营商需要开始在云端和边缘为人工智能推出专用硬件和软件；
在3-5年(2026-28)，预测生成式AI进入电信运营领域，低代码/零代码生成是人工智能，客户服务将变得更加自主；基于差异化的考量，运营商应研究开发自身的人工智能大模型。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
