2024年AI行业17个预测
NVIDIA AI 专家预测，随着企业加速 AI 部署并开始构建采用生成式 AI 的最佳实践，2024年各行业将发生快速转型。
以下是17个预测
1.企业AI定制化运作
2024年将迎来企业生成式AI应用的大爆发,许多公司将部署规模可达数百个的定制化AI模型,应用于不同业务领域和流程,以解决具体问题和挖掘机会。这些AI应用将深度集成到业务系统中,并基于企业自有数据进行微调,在安全可控的前提下为用户提供个性化的服务。
2.国家人工智能中心崛起
2024年,拥有强大计算资源将成为国家实力和经济竞争力的重要体现。预计未来每一个国家都将建立专门的国家级人工智能中心,只需要少量的加速计算节点,就可以打造性能与效率领先的AI超级计算机。这不仅有利于国家战略科技力量的集中发展,还将大幅提升国家整体的经济增长态势、就业环境以及教育水平。
3.企业量子计算模拟先行
传统的超级计算机在模拟复杂的量子系统上表现突出。2024年,越来越多的企业将开始利用这一优势,通过类脑AI超级计算机模拟研发量子计算芯片、开发量子算法。这为后续量子计算从理论走向实践应用,特别是材料科学、药物设计等领域奠定了基础。学术界和业界的密切合作也将加速各国量子计算能力的提升。
4.RAG框架成企业主流
大规模语言模型的训练需要海量高质量数据。而检索增强生成(RAG)技术可以应对数据不足和质量不高的情况。2024年,RAG将成为企业开发生成式AI应用的主流技术路线。RAG使用语义检索从大型知识库中获取相关信息,传递给下游生成任务,显著提升了输出的准确性。这将使聊天机器人、推荐系统等AI应用更加智能和实用。
5.多模态AI进化
到2024年,单一模态的文本生成模型将不再是主流。取而代之的是,能够同时处理图像、文本、语音多种模式的数据的多模态模型。这类模型可以支持更加复杂和全面的信息查询,比如同时包含数据表格和文本描述的报告分析等。模型输出也将变得更加直观和易于理解。多模态模型的应用将推动人工智能在更多领域的创新,特别是物理科学、生命科学和其他依赖复杂实验和仪器的学科。
6.AI安全规范成熟
鉴于近期一系列关于大型语言模型偏差和有害输出的争议,2024年,AI行业将围绕安全性达成标准化的规范和最佳实践。这包括对模型训练过程的审查,输出结果的可解释性分析,以及与公共利益相关的考量。安全性和可解释性的提高也将大幅增强公众和监管机构对AI技术的信任度与接受度。
5.开发普及化
2024年,语音交互将彻底颠覆传统的编程方式,一个好的想法加上对语言模型几句描叙,就可以自动生成出应用程序乃至整个服务。这将极大降低开发门槛,任何人都可以参与创业,推动更加繁荣和包容的经济发展。开发者也将从重复性工作中解放出来,更加专注于创造性工作。
全AI生成的电影将震撼电影业,人工智能也将革新音乐娱乐。创作者可以使用文本、图像或视频作为输入,指引计算机输出全新的娱乐内容和艺术形式
6.AI virtual医生
2024年,AI技术在医疗保健领域将取得深刻影响。AI外科助手可以辅助医生进行手术,提供实时反馈;5G连接也将使远程手术指导变为可能。另一方面,基于生成式AI的药物发现流程将大幅提高药物设计成功率,缩短研发周期。这些变革将使更多患者受益。
7.云基础设施托管LLM
大型语言模型的训练对算力需求极高,这使得许多企业望洋兴叹。2024年,云计算服务商将推出LLM定制化和模型托管服务,通过弹性的云计算和存储资源帮助企业轻松定制出适用于不同业务场景的大型语言模型,无需自己部署和维护庞大的基础架构。
8.数据湖助力LLM
目前企业数据湖中积累了大量的非结构化数据,但利用率并不高。2024年,这些海量非结构化数据,比如文档、聊天记录、网络日志等将成为训练企业定制化LLM的重要新增数据源。数据增多带来模型性能的提升,企业也将因为能够更好地理解这些数据而产生新的商业洞察。
9.AI购物顾问
2024年,个性化的AI购物助手将在零售业全面推广。这类助手可以根据用户的购物偏好、浏览历史等数据提供商品推荐。零售商也将运用自有数据对助手进行品牌化的微调,使其语气和回复风格与品牌形象高度契合。这将提升用户的购物体验和满意度。
10.3D设计协同
2024年,来自工业设计、汽车制造等多个领域的主要软件平台将围绕OpenUSD标准达成统一,实现3D模型和数据的互通互用。这一里程碑式的进展将加速从产品设计到产线制造等端到端流程的数字化协同,带来更优化、高效的决策。
11.汽车行业AI革新
2024年,汽车企业将在业务的方方面面加速并扩大部署AI技术。在设计阶段,生成式AI可以自动输出逼真的3D渲染效果。在制造中,数字化工厂可以优化生产流程。此外,支持语音和增强现实的交互也将极大改善消费者的购车体验。无人驾驶汽车的测试和验证也将依赖AI仿真平台大规模进行。
12.建筑业AI设计
2024年,建筑和制造业将出现新一轮业务模式的转型。基于生成式AI的设计、仿真和优化将从整个产品生命周期提升效率和质量。丰富的工程数据和强大的模拟能力也将优化管理决策。持续升级的自动化系统将增强建筑的绿色可持续性。这些变化有望彻底改造这些行业。
13.AI驱动网络重构
2024年,新一代网络技术开发和部署将迎来新一轮高潮,满足训练和推理Qs层模型急剧增加的算力需求。企业将调整网络架构,确保提供足够的低延迟和宽带。网络功能也将向AI专用化演进。高性能的网络连接将成为实现企业AI化的重要基础。
14.电信业全面AI化
2024年,电信运营商将在生态链的方方面面大规模应用AI。这包括利用预测性维护避免设备故障,使用网络流量分析进行规划,开展风险管理与网络安全,实施基于用户行为定制化的营销活动等。开放和灵活的AI即服务平台也将面向开发者提供。将AI深度和广度融入到运营的每一环节,是电信企业优化效率、开拓创收的关键所在。
15.金融业计算模式转型
鉴于云计算提供商存在的集中化风险,2024年金融机构将调整技术架构策略,在保证关键任务本地化处理的同时,充分利用云平台提供的灵活性。这种混合模式既保证了业务连续性,也使公司更好地适应AI等前沿技术快速演进的需要。
16.能源业物理AI模拟
2024年,在海量设备运行数据的基础上,结合先进的机器学习算法模拟和预测复杂的物理行为,将成为能源公司实施设备状态评估与预测性维护的重要手段,大幅降低停机和维护成本。与此同时,不同能源领域的规划与调度也将依赖AI进行数值模拟与最优化,实现更高的经济效益和资源利用效率。
17.机器人程序员崛起
大语言模型将导致机器人工程师快速进步。生成式人工智能将为机器人开发代码并创建新的模拟来测试和训练它们。
LLM将通过自动构建 3D 场景、构建环境并根据输入生成资产来加速模拟开发。由此产生的模拟资产对于合成数据生成、机器人技能培训和机器人应用测试等工作流程至关重要。
