人工智能的革命-哪個(gè)領(lǐng)域在從生成式人工智能中獲利

的革命Schroders發(fā)不僅僅是一個(gè)抽象的想法而是具有實(shí)用性，用戶也逐步形成用戶習(xí)慣。促使人工智，包括計(jì)算層、基礎(chǔ)模型層、基礎(chǔ)設(shè)施層和人工智能(AI)本質(zhì)上是指使計(jì)算機(jī)能夠完成通常需要人工智能的任務(wù)的任何技術(shù)。蘭圖靈為機(jī)器智能引入了圖靈測(cè)試。像許多概念技術(shù)一樣，它的進(jìn)步在過去幾年里時(shí)起時(shí)落。這段旅程的特點(diǎn)是時(shí)而興奮，時(shí)而幻滅?！蔽覀?cè)谌粘Ｉ钪幸呀?jīng)遇到了很多人工智能，通常是在不知情的情況下。它們包括智能手機(jī)上的語音或圖像識(shí)別，或者Netflix向你推薦的電視節(jié)目。但生成式人工智能 generativeAI去年年底推出的ChatGPT，激發(fā)了人們的想象力。生成式人工智能與近年來其他被炒作的技術(shù)(如加密貨幣或元宇宙)的真正區(qū)別在于其有形、實(shí)用的本質(zhì)。它不僅僅是一個(gè)抽象的想法。生成式人工智能已經(jīng)進(jìn)入了日常ChatGPT快達(dá)到1億用戶的平臺(tái)，目前約為1.7億。這一里程碑的實(shí)現(xiàn)速度表明，圍繞使用基于文本的生成式人工智能，社會(huì)習(xí)慣正在形新的架構(gòu)：人工智能有許多不同的架構(gòu)方法，但2017年谷歌推出了一種基于transformers的新架構(gòu)。這種架構(gòu)是我們今天看到的大語言模型的一個(gè)重要組成部分。因?yàn)樗馕吨Ｐ涂梢詫⒄麄€(gè)問題(而不是孤立的單詞或短語)置于上下文中，并且進(jìn)行訓(xùn)練。增強(qiáng)的計(jì)算能力：半導(dǎo)體變得更小、更強(qiáng)大，這意味著任務(wù)可以更快、更高效地完成。除此之外，云計(jì)算已經(jīng)快速發(fā)展，這使公司能夠?qū)⑵銲T基礎(chǔ)設(shè)施外包給第三方。如果沒有這一點(diǎn)，世界各地的公司將不得不投資于昂貴的人工智能相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施，這可能數(shù)據(jù)：作為大型語言模型的關(guān)鍵部分，數(shù)據(jù)的可用性和可用性的提高是另一個(gè)原因。成大量數(shù)據(jù)，云計(jì)算等進(jìn)步意味著數(shù)據(jù)更容易訪問和存儲(chǔ)。人工智能的邊緣計(jì)算：最后，現(xiàn)在也有在邊緣計(jì)算部署人工智能的技術(shù)。這意味著人工智能計(jì)算是在創(chuàng)建數(shù)據(jù)的設(shè)備上進(jìn)行的，而不是在遙遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)中心。這對(duì)于自動(dòng)駕式人工智能領(lǐng)域？我們需要了解‘技術(shù)堆?！礃?gòu)建生成式人工智能應(yīng)用程序所需的一組技術(shù)。堆棧計(jì)算層是堆棧的基礎(chǔ)。生成式人工智能系統(tǒng)需要大量的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力來訓(xùn)練和運(yùn)行模型。硬件(半導(dǎo)體芯片)提供計(jì)算能力，AWS、微軟Azure或谷歌云等云平臺(tái)接下來是基礎(chǔ)模型(Foundationmodel)層。基礎(chǔ)模型是具有廣泛功能的系統(tǒng)，然后可以適應(yīng)一系列不同的、更具體的目的?？梢哉f，這是生成式人工智能堆棧中最重要的一層。這些基礎(chǔ)模型是使用復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的大型統(tǒng)計(jì)模型，這些算法從訓(xùn)練的大量數(shù)據(jù)中產(chǎn)生類似人類的反應(yīng)?；A(chǔ)模型分為封閉源代碼模型和開放源代它的公司才能修改它；而開放源代碼意基礎(chǔ)設(shè)施層，包括不使用專有基礎(chǔ)模型的應(yīng)用程序的工具服務(wù)/基礎(chǔ)設(shè)施公司。此類app需要基礎(chǔ)設(shè)施公司幫助他們充分利用基礎(chǔ)設(shè)施層面的可用技術(shù)。具有專有模型的應(yīng)用程序(如ChatGPT)不需要在基礎(chǔ)設(shè)施或基礎(chǔ)模型層依賴第三方。最后，棧的頂部是應(yīng)用層，這是用戶與底層人工智能技術(shù)交互的軟件。這可以包括OpenAI的ChatGPT產(chǎn)品，也可以包括內(nèi)部構(gòu)建的解決方案，如公司的內(nèi)部人工智能樣的公司會(huì)從生成式人工智能中獲得最多收益？也就是說，當(dāng)今基于英偉達(dá)技術(shù)設(shè)計(jì)的尖端技術(shù)是否會(huì)隨著時(shí)間的推移而商品化，這目前，計(jì)算層的公司由于其現(xiàn)有的主導(dǎo)地位，看起來像是贏家。隨著生成式人工智能用例的增長(zhǎng)，對(duì)芯片的需求也將增長(zhǎng)，NVIDIA是在GPU(圖形處理單元)方面占據(jù)公司可能會(huì)保留其優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樗鼈兘陙碓诨A(chǔ)設(shè)施和建立客戶關(guān)系方面進(jìn)行了大量由互聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)的，之所以能夠蓬勃發(fā)展，是因?yàn)樗峁┝艘环N比傳統(tǒng)付費(fèi)電視更優(yōu)越奮的新技術(shù)似乎將提供新的做事方式，但這些業(yè)務(wù)的出現(xiàn)可能還為時(shí)過早。這正是我找的。從科技行業(yè)本身來看，一種可能性是，數(shù)據(jù)豐富的公司，例如那些擁有大量專有用戶生成內(nèi)容的公司，可能僅僅因?yàn)閾碛羞@些數(shù)據(jù)在訓(xùn)練人工智能模型方面的價(jià)值，就會(huì)從風(fēng)險(xiǎn)投