整個業務都建立在OpenAI及其API之上。
根據O‘Reilly上月底發布的一項調查，23%的公司正在使用OpenAI的一種模型，它最接近的商業競爭對手，谷歌的Bard，遠遠落后，只有1%的市場份額。其他受訪者表示，他們沒有使用任何GenAI模型，正在構建自己的模型，或者正在使用開源替代模型。
撇開這一事實不談，這是一項全新技術的高采用率，也是這個領域風險有多大的一個指標。如果ChatGPT工具消失，所有OpenAI的API突然停止工作，一個把自己的未來押在ChatGPT上的企業將陷入嚴重的困境。那么，如果OpenAI在一夜之間就崩潰了，這對這個領域里無數初創企業的生存幾率又有什么意義呢？
根據G2的最新軟件狀況報告，AI是G2歷史上增長最快的軟件類別，該公司現在總共跟蹤了1078家AI供應商，AI類別比去年增加了643種新產品。
合成媒體，包括AI生成的文本、圖像、音頻和視頻，與前一年相比增長了222%，AI寫作助手品類增長了177%，因此，尋找高性能AI供應商的企業有很多選擇。
食品跨國公司Rich Products的CIO Yexi Liu表示：“我們一直在與Gartner、麥肯錫等合作伙伴進行廣泛的研究，以了解市場格局以及其他公司是如何使用這項技術的。”這家市值38億美元的公司擁有1.1萬名員工，業務遍及100多個不同的國家，并已經選擇了最廣泛的AI提供商 - 微軟、SAP和Salesforce。
除此之外，大多數供應商仍然做得不夠好。
Liu說：“許多GenAI供應商聲稱他們提供了端到端的AI解決方案，但現實情況是，這些公司中的許多仍處于早期階段，目前市場上還沒有明確的領頭羊。”
在評估供應商時，Rich Products會考慮他們的技術、架構、業務價值和實用視角，Liu說，“目標是了解AI將如何從整體上造福Rich Products的業務。我們關注供應商的成熟度，以及他們是否在適合我們業務的重點領域取得了成功。”
安永會計師事務所10月底發布的一項針對1200名全球CEO的調查顯示，99%的CEO正在計劃或已經在GenAI領域進行“重大”投資，但這并不完全是一個安全的賭注，倒閉的風險只是早期采用者必須努力應對的眾多災難情景之一。此外，與AI生成的文本和圖像相關的版權訴訟、AI生成內容的準確性，以及敏感信息成為GenAI模型的訓練數據并暴露于世界的風險，也一直存在。訓練數據集和結果都存在偏見，存在道德擔憂、成本失控、集成挑戰、模型漂移、缺乏透明度、數據安全風險、抄襲風險和監管風險。
而且，不僅僅是初創企業會讓企業面臨與AI相關的第三方風險，老牌供應商也在競相將GenAI添加到他們的產品和服務中。
對GenAI持觀望態度也會帶來重大風險，包括員工和客戶被更靈活的競爭對手搶走，以及在理解如何使用這項新技術方面落后。
因此，公司在評估GenAI供應商時必須問的通常盡職調查之外的首要問題是培訓數據、版權、附加值和模型獨立性。
數據隱私、安全性和合規性
對于Rich Products來說，數據保護、負責任的AI和值得信賴的AI至關重要。
“我們必須保護我們的知識產權，并確保我們的AI解決方案的設計將是公平、公正、安全和可解釋的，” Liu表示，“這是沒有商量余地的，我們會事先與供應商明確定義，我們不會就保密信托達成合作伙伴關系。”
此外，對于特別敏感的商業信息和數據，他預計會有更高的安全性。“供應商必須為我們提供在自己的租戶中構建AI解決方案的能力。”Liu表示。
許多企業在選擇供應商時，無論是否使用AI，都已經將網絡安全和數據隱私放在或接近清單的頂部。在受監管的行業中，供應商還必須遵守特定的法規，如HIPAA或PCI。
同樣的方法可以擴展到包括GenAI供應商、產品和服務，但有一些新的曲折，例如，Gartner分析師Arun Chandrasekaran說，公司應該已經詢問供應商在他們的云環境中有什么樣的安全審計和標準。
他說，現在，有了GenAI，他們還應該詢問供應商采取了哪些措施，以確保數據保持隱私，而不是被用來訓練和豐富他們的模型。
“提示數據在他們的環境中是如何存儲的？”他問，“我能在我自己的虛擬云中運行它嗎？”
總部位于亞利桑那州的解決方案集成商Insight負責合作伙伴聯盟和運營的高級副總裁Megan Amdahl表示，她的公司評估GenAI供應商，既供內部使用，也代表客戶。
Insight有一個合作伙伴合同管理團隊，負責密切關注供應商協議。
“如果他們有任何我們認為有風險或有問題的條款，我們要求執行審查，”她說，“我們不僅讓我們的合同團隊為最初的簽署做好準備，而且還要審查他們要求的所有附錄，以確保我們防止可能插入的任何類型的風險。“
這不僅僅是一個理論上的問題。今年早些時候，視頻會議供應商Zoom添加了GenAI功能，包括自動會議摘要。今年3月，該公司授予自己使用客戶數據培訓其車型的權利。今年夏天，當人們發現細則時，企業非常憤怒，Zoom很快就撤掉了。
模型培訓
供應商對他們的模型進行客戶數據培訓并不是GenAI與培訓相關的唯一風險，包括OpenAI在內的幾家AI供應商目前正被藝術家、作者和其他版權所有者起訴，根據這些訴訟的進展情況，供應商可能不得不改變他們的商業模式或改變他們的定價結構，以向版權所有者支付費用——或者可能完全關閉商店。
除了訴訟，還有一種可能的監管行動，可能會禁止某些類型的培訓數據，這些風險可能會延伸到使用這些產品和服務的企業。
Chandrasekara說，公司還應該向供應商詢問他們的模型培訓流程，“他們在模型培訓過程中的透明度如何？”
特別是，他們如何確保自己沒有侵犯私人數據，他問道，有沒有對該公司采取任何法律行動？
他補充說，企業還可以問另一個問題：“作為客戶，他們為我提供了什么樣的法律保護和法律賠償？”
幾家主要供應商已經宣布，他們將賠償企業客戶與使用他們的產品相關的潛在版權風險，例如，微軟在9月份宣布了對Copilot的法律賠償政策，該公司表示，如果你因版權原因受到挑戰，我們將對涉及的潛在風險承擔責任。
谷歌在10月份宣布了一項類似的政策，使用了幾乎相同的措辭，提供Firefly圖像生成模型的Adobe在6月份宣布了自己的法律賠償。Firefly是Photoshop和其他Adobe產品中支持新的生成性填充功能的模型，也可以作為獨立服務提供。Getty、OpenAI和亞馬遜也緊隨其后。
他們有護城河嗎？
當ChatGPT第一次發布時，它沒有閱讀PDF文檔的能力，但分析PDF內容的能力是GenAI的一個主要企業用例。結果，幾家初創公司如雨后春筍般涌現，以填補這一功能空白。
10月，ChatGPT添加了PDF上傳功能，讓大多數這些初創公司一夜之間變得無關緊要，使用這些初創企業的技術構建PDF工作負載的企業現在面臨著在客戶重新構建系統之前就倒閉的風險。
Constellation Research的副總裁兼首席分析師Andy Thurai表示，這并不是一個新問題，一家初創公司很容易在任何技術領域過時。“不同的是，AI模型發布功能的速度令人難以置信，” Thurai說，“在其他軟件迭代中，它沒有那么快，這將需要六個月到一年的時間，這將讓規模較小的供應商有時間進一步創新，或者讓客戶有時間進行遷移。”
他建議企業客戶用“kill switch”哲學來接近他們的AI供應商，這不僅僅是因為他們有被淘汰的風險。
他表示，可能存在管理或組織問題，就像OpenAI所發生的那樣。
“而且這些供應商中的一些有可能很快就會破產，”他補充道,“他們可能很快就會花光自己的錢，然后破產,或者他們的一個系統被黑客入侵了，你不想再讓你的電話通過那里了。”
為了為這種情況做好準備，企業應該有一個后備計劃，允許他們在沒有特定供應商的情況下繼續運營。
“你必須有一個kill switch選項。”他說。
SSA&Company負責應用解決方案的副總裁Nick Kramer表示，“kill switch不僅僅是在不重建整個解決方案的情況下更換供應商的技術能力，它還包括終止關系的合同能力。”
普華永道法律技術和聯盟主管Sandeep Agrawal表示，企業還需要注意供應商提供的產品的防御性。
他說：“很多公司對GPT-4或Claude 2做了一個薄薄的包裝，稱其為GenAI，但那下面到底是什么呢？他們在工程和治理方面是否擁有合適的技能組合？”
如果一家供應商沒有增加太多顯著的價值，他們將很難維持業務，特別是如果他們的關鍵功能是由AI平臺本身實現的，比如PDF發生的情況。
“我們的法律團隊和采購團隊必須理解和分析PDF文檔和合同，其中一些是20年前簽署的。”他說。
因此，普華永道將受益于一家提供閱讀PDF功能的供應商，但現在這是一項標準功能，不需要單獨的供應商，除非賣家做了什么特別的事。“例如，假設他們上傳了數百萬份合同，理解合同的具體語言，并花費時間和精力培訓和微調模型，以獲得對特定問題的更好回應。”他表示。
他補充說，一個通用的基礎模型將給出PDF的通用答案，這可能適用于一般業務用戶，但不適用于非常特定和技術領域的人，他補充稱，內部進行這種微調將需要大量時間，因為上市速度非常重要。
他表示，普華永道雇傭了4000名律師，并擁有大量與法律文件相關的專有數據。
“如果你有專有數據，你可以用它來創建合同、法律研究、訴訟和索賠的專門域模型，”他說，“但如果你試圖自己建造所有這些，你就不會在上市速度方面取得成功。這也是我們選擇那些已經這么做的公司的一個重要原因。”
比如，專門從事法律PDF、金融PDF或與制藥行業相關的PDF的供應商仍然能夠提供價值。
“供應商需要了解他們所在行業的環境，”他說，“你能否創建更多屬性、更好的用戶界面和更友好的工作流？”
模型獨立性
除了尋找在他們正在使用的基礎模型之上提供顯著附加值的供應商外，普華永道還選擇了在他們使用的模型上靈活的供應商。
“12個月前，每個供應商都專注于ChatGPT在做什么和在做什么，” Agrawal說，“現在更多的老牌供應商在后端都是多車型，他們正在為不同的事情嘗試不同的基礎模式。”
基礎模型可能會發生一些變化，或者更好的模型可能會出現在特定的用例中。
“如果你不夠靈活和敏捷，你的客戶就會離開。”他說。
科技咨詢公司Omdia應用智能首席分析師Lian Jye Su表示，目前有200多種基礎模型。
“供應商必須對合適的基礎模型的能力和技術有深刻的理解，”他說，“而且基礎模型容易產生幻覺，因此它們必須接地并與外部矢量數據庫鏈接。”
他說，現在有20多個不同的托管載體數據庫可供選擇，每個數據庫都有自己的優勢，而且，不只是供應商需要靈活選擇他們使用的基礎模型。Gartner的Chandrasekaran表示，企業微調或培訓自己的GenAI系統，也應該盡其所能成為模型不可知的人。
“他們今天使用的模式將不會是他們12個月后使用的模式，”他說，“他們需要有能力換掉那些型號。”
對于直接使用基礎模型的企業，他們可以構建自己的系統，以便將API層與應用程序的其余部分隔離開來，然后，他們可以將API調用到任務的最佳模型，或者在出現更好或更便宜的模型時完全替換模型。
一些企業正在考慮的另一種方法是創建可以跨越多個系統的AI編排層，可以掛鉤到不同的云提供商、不同的數據源、不同的基礎模型，甚至不同的企業軟件平臺。
系統集成商TEKSystems的首席技術官Ram Palaniappan說：“當你看業務流程時，你需要端到端地看它，它可能從Salesforce開始，最終進入Oracle，但它需要從用戶體驗開始，端到端的使用案例將推動你如何將這些東西捆綁在一起。”
他說，有多家供應商提供這些AI超級應用程序，超級巨頭也在推出自己的選擇。
LangChain是該領域最知名的開源選擇，Palaniappan說，NVIDIA有一個解決方案，Meta有LlamaIndex，它也在企業中獲得吸引力。
“一些平臺供應商，如谷歌，正在構建自己的應用層，”他說，“它們允許多種基礎模式，還與LangChain進行了集成。”他補充說，微軟和AWS也有自己的應用程序構建器。
對于致力于單一云平臺的企業來說，這是一個很好的選擇。他說：“如果你想整合到應用程序層，第三方超級應用程序將是一個很好的選擇，像LangChain這樣的東西，可以在所有三個云平臺上移植，但如果你的大部分需求可以通過一個超級縮放器來滿足，那么你就不需要這樣做。”
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