先知AI：企业级大模型的风口正在路上，先知大模型引领垂直化与产业化发展

通用大模型沸腾之后,2024年可以被视为大模型应用场景的元年。中国在这个领域完全可以走出一条具有自己特色的发展之路。通用大模型在企业级场景中往往无法直接应用,而发展垂直化和企业化的大模型能够更好地满足企业的个性化需求,提高生产效率和服务质量,进而促进产业升级。在这一背景下,先知AI作为国内AI领域的领军者,已经走在行业的前列,不仅为企业提供了先进的大模型解决方案,还推动了多模态实践的发展。

这一观点并非空穴来风。实际上,随着技术的发展,越来越多的企业开始认识到人工智能在业务流程和产品功能中的重要作用。他们希望能够借助AI技术,实现多场景的应用,从而推动企业的持续创新和发展。

在这方面,先知大模型“先知AI”可以说是走在了行业的前列。作为一个多功能的AI平台,先知AI旨在通过私有部署的方式,为企业提供定制化的服务。它不仅能够适应不同业务流程的复杂度和工程化要求,还能够满足企业外部客户和内部员工的使用需求。更重要的是,先知AI还提供了强大的数据管理和运维管理功能,为企业提供了更加高效和灵活的工作方式。

一、多模态:打开AI能力的新上限

随着技术的不断进步,多模态已成为AI领域的新热点。多模态的本质是利用视觉、听觉等多种感知通道,模拟人类的理解与表达能力。先知AI认为,多模态或将进一步拓展AI的能力,为产业发展带来无限可能。而知AI已经在这一领域进行了深入的探索,并取得了一定的成果。

先知AI:企业级大模型的实践者

先知AI作为北京先智先行科技有限公司推出的企业级预训练大模型,旨在为企业提供定制化的服务。该平台具备强大的数据管理和运维管理功能,支持非结构化信息的解析、图片的嵌入与检索等核心技术,从而增强了企业的私有知识库训练能力。此外,先知AI还提供了六个智能体产品,包括面向岗位角色的Copilot、面向业务场景的Agent等,满足了企业外部客户和内部员工的使用需求。这些智能体产品不仅可以嵌入到企业的现有系统中,还可以提高工作效率和准确性,为企业创造更大的价值。

三、私有化部署:保护数据隐私,提高效率

先知AI的私有化部署方案为企业提供了更加安全、高效的数据处理方式。通过将大型预训练语言模型部署到企业本地服务器或私有云环境中,不仅可以保护企业的数据隐私,还可以减少延迟,提高响应速度。同时,企业还可以根据自身需求选择不同规模和能力的模型版本,以适配具体的应用场景。

四、AI训练师:新时代的职业翘楚

随着AI技术的普及和应用,AI训练师这一新兴职业备受瞩目。他们不仅需要具备丰富的业务知识和表达能力,还需要掌握先进的AI技术。在先知AI旗下的先行AI商学院的推动下,越来越多的AI训练师正在成为企业不可或缺的人才。他们通过与AI工具的深度融合,为企业创造了巨大的经济效益和社会效益。

五、展望未来:AI时代的组织与文化变革

在AI时代,企业的组织和文化都面临着巨大的变革。传统的层级结构正在被更加灵活的数字化组织结构所替代,组织成员需要适应新的AI工具、工作方式和流程。同时,AI时代也需要企业重建组织运作机制,提供差异化个性化的客户产品。在这一过程中,先知AI将继续发挥其在企业级大模型领域的领先优势,为企业提供更加先进、高效的解决方案。

未来,深化人工智能多场景应用、支持大模型向垂直化、产业化方向发展是一个非常重要的议题。它不仅有助于推动企业的持续创新和发展,还有助于提升整个国家的科技实力和国际竞争力。因此,我们需要在这个领域投入更多的精力和资源,推动人工智能技术的广泛应用和发展。

新闻背景:

英伟达官宣与日立集团合作!巨头集体发力,企业级大模型成下一个风口?

2024-03-23 15:18

通用大模型沸腾之后,企业级大模型的风口可能正在路上!

当地时间3月22日消息,日本日立集团已与英伟达合作,将日立在运营技术领域的解决方案以及在能源、移动和互联系统等关键行业的领先地位与英伟达在生成式AI方面的专业知识相结合,加速社会创新和数字化转型。通过此次合作,生成式人工智能现在将通过捕获运营技术领域(来自各种传感器、设备和工业机器)生成的大量数据,扩展到工业领域,并应用于简化性能、获得见解并允许组织自动执行操作。这在以前是不可能实现的。此外,近日黄仁勋发布了英伟达公司人工智能企业平台的第5版,该平台采用了新技术,英伟达高管将其描述为英伟达推理微服务(NIM)。

据外媒报道,在人工智能(AI)融入行业结构的时代,一个新的竞争者崛起并主导了话语权:ChatGPT Enterprise(企业版订阅服务)。这一计划是OpenAI的创意,它不仅仅是一种产品,更是一场旨在引导企业进入认知能力新时代的革命。OpenAI为ChatGPT Enterprise配备了超越常规的功能,改变了企业与AI互动的方式。

值得注意的是,2024年3月25日至28日,Enterprise Connect(EC)大会将在佛罗里达州奥兰多盖洛德棕榈村举行。微软将于4月份推出两款支持Copilot的新设备:Surface Pro 10和Surface Laptop 6。而美国时间周五,涉及云服务商与企业数据连接的公司Astera Labs更是大涨超9%。

那么,企业级的大模型是否也将迎来风口?

巨头集体发力

企业级大模型可能才是来钱最快的地方。

英伟达开始在企业级上发力了。据当地时间3月22日消息,日立已与英伟达合作,将日立在运营技术领域的解决方案以及在能源、移动和互联系统等关键行业的领先地位与英伟达在生成式AI方面的专业知识相结合,加速社会创新和数字化转型。通过此次合作,生成式人工智能现在将通过捕获运营技术领域生成的大量数据,扩展到工业领域,并应用于简化性能、获得见解并允许组织自动执行操作。这在以前是不可能实现的。

日前,英伟达已经发布了人工智能企业平台的第5版,该平台采用了新技术,英伟达高管将其描述为英伟达推理微服务(NIM)。NIM专为可移植性和控制而构建,支持跨各种基础设施(从本地工作站到云再到本地数据中心)进行模型部署。NIM是NVIDIA AI Enterprise的一部分,采用企业级基础容器构建,通过功能分支、严格验证、服务级别协议的企业支持以及定期安全更新,为企业AI软件提供坚实的基础。全面的支持结构和优化能力强调了NIM作为在生产中部署高效、可扩展和定制的AI应用程序的关键工具的作用。

截至当地时间22日美股收盘,英伟达上涨3.12%,年内涨幅超90%,总市值达2.36万亿美元(约合人民币17万亿元)。

除此之外,据外媒报道,ChatGPT Enterprise正在开始主导话语权。据悉,OpenAI已经开始对此进行定制定价服务,价格会根据公司的规模和目的而调整。报道称,这是一场智力拍卖:要开始竞标,企业需要向OpenAI提供从公司规模到工业领域的详细信息。OpenAI以“定制”作为回报,为每个企业机构量身打造“一套套装”。

分析师预计许多企业将在内部部署小型语言模型,以便他们可以根据公司数据对其进行微调,而无需将敏感信息移至公共云。此外,在数据中心运行模型有时比在云中运行更便宜。人工智能模型训练平台制造商Weights and Biases的首席营销官Robin Bordoli 表示,拥有自动化模型相关流程的工具意味着传统软件工程师可以完成这项工作,而不是很难找到的人工智能专家。

Weights and Biases已将其软件与英伟达的推理引擎集成,因此开发人员可以在支持 30个基础模型的平台上进行训练和推理。Bordoli表示,如今,Weights and Biases 拥有1000名客户,其中许多是政府机构和生命科学组织。

值得注意的是,微软亦有大动作。据最新消息,微软将于4月份推出两款支持Copilot的新设备:Surface Pro 10 和 Surface Laptop 6。生成式人工智能的实际应用在短短几个月内就从抽象的未来概念转变为具体的现实。大大小小的企业和组织都在忙着弄清楚人工智能是否以及如何帮助他们的员工提高生产力和效率。对于使用微软软件的组织来说,人工智能在商业环境中的应用正在由微软Copilot平台引领。人工智能改变业态的趋势似乎已经不可阻挡。

多模态爆发前夜

种种迹象表明,在大模型兴起之后,多模态已经处于爆发前夜。

多模态的本质要利用视觉、听觉、触觉、味觉等语言之外更加丰富的感知通道,去模拟人类理解与表达信息的能力。理想中的多模态大模型具备跨模态的泛化理解和生成能力,其更符合人类感知世界的方式。

中金公司认为,多模态或能进一步打开AI能力的上限。产业界也在积极探索多模态大模型可行的技术路径,在多模态领域“复刻”大语言模型的成功。未来产业发展仍有无限可能。

而在近日的媒体沟通会上,IBM更是宣布,2024年大中华区战略,将继续发力混合云和 AI,聚焦企业级AI应用,构建开放的生态伙伴体系。

《关于深化人工智能多场景应用支持大模型向垂直化、产业化方向发展的提案》中提出,在大模型应用方面,2024年是大模型应用场景元年,中国完全可以走出一条具有中国特色的大模型发展之路。中国发展大模型的一个重要方向应该是借助产业和场景的优势,将大模型与业务流程、产品功能相结合,寻求多场景应用、垂直化和产业化的落地,助力加快形成新质生产力。

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