Gartner发布2024年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线

Gartner于近日最新发布2024年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线,该曲线显示,未来两到五年,大量具有颠覆性或较高影响力的创新技术可能会实现主流采用。其中AI相关的创新包括复合型AI、决策智能、国产AILLM和多模态GenAI

Gartner研究总监闫斌表示:“到2027年,超过60%的企业机构将把AI素养纳入数据和分析战略,而目前一比例还不到 5%。到2028年,50%构建于2023年之前的中国数据和分析平台,将因为与生态系统脱钩而过时 2028年,30%的企业机构将把数据变现或数据表纳入其数据战略。”

(图一、2024年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线)

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AI相关的几项创新技术

复合型AI

复合型AI是指组合利(或融合)不同AI技术来提高学习效率、生成层次更丰富的知识表示。复合型AI提供了更丰富的AI抽象机制,并最终提供了个能够以更有效式解决更广泛业务问题的平台。复合型AI可为中国企业带来两益处。第,将AI量推广至无法访问大量历史或标签数据、但拥有大量类专业知识的企业机构。第,扩大AI应用的范围,提升此类应用的质量,这也意味着能够应对更多类型的推理挑战。根据所应用的具体技术,还可产生其他一系列益处,包括提高可解释性、韧性,以及支持增强智能。

国产AI芯片

由于美国对高性能AI的限制,中国企业不得不自行研发AI,以满足本AI快速发展的需求。

最新的生成式⼈⼯智能(GenAI)技术需要使数千个AI加速器来训练基础模型和支持推理工作负载。由于先进制造工艺的限制,国产AI的性能落后于全球领先供应商产品的性能。因此,中国企业需要对AI基础设施进更多投资。IT领导者应将重点放在AI上,不是使针对推理工作负载优化的国产AI芯片来训练基础模型上

LLM

大语言模型(LLM)是种使用大量标签文本数据进行训练的AI基础模型。借助大语言模型,应用可以完成系列任务,包括回答问题、内容成、内容摘要、检索增强 RAG)、代码成、语言翻译和会话聊天

此类模型拥有广泛的应用场景,包括文本生成、问答系统构建、文档总结和分类、文本翻译和编辑等。

多模态GenAI

多模态成式⼈⼯智能(GenAI)能够在生成式模型中组合利用多种类型的数据输和输出,例如图像、视频、音频文本和数值型数据。多模态功能允许模型与不同模态下的输出进行交互,并生成相应的输出,有效提升了GenAI的可用

多模态GenAI支持添加以往难以实现的新特性和功能,将对企业应用产颠覆性影响。目前,多模态模型通常仅限于两种或三种模态,但未来几年内,将涵盖数量更多 的模态。

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