我們應該歡迎當前GenAI革命中注入的現實主義，但從中期來看，前景仍然令人振奮。
圍繞AI的炒作和興奮感遲早會回歸現實，而今年夏天就是這一時刻。那些有足夠記憶的人會記得，類似的情況發生在90年代末和2000年代初的互聯網泡沫破滅時期，以及最近的加密貨幣領域。
今年前六個月，AI明星公司英偉達的股價上漲了近200%，但在7月和8月卻下跌了20%，這與Gartner在最新的“炒作周期”圖中將GenAI置于“低谷期”相符，甚至此前對AI持樂觀態度的高盛也開始對許多技術投資的回報率表示擔憂，然而，鑒于圍繞AI的一些不切實際的期望，這些擔憂和預測是不可避免的。在新興技術發展的這一階段，適當的現實主義和懷疑態度是健康的，但認為AI已經走到了盡頭則是不明智的。
警惕反對者
預測未來通常是徒勞的，正如諾貝爾獎獲獎物理學家Niels Bohr所說：“預測是非常困難的，尤其是對未來的預測。” 這一點在20世紀90年代初互聯網剛剛興起時尤為真實。即使是互聯網先鋒、以太網標準的共同發明人Robert Metcalfe也曾對互聯網的可行性表示懷疑，1995年他曾預測互聯網的未來只有12個月。兩年后，在1997年的WWW大會上，他將自己預測的印刷版與水混合后當場喝下，真正地“吞下了自己的話”。
但在某個階段，新技術的潛在好處會逐漸顯現出來，盡管其發展路徑尚不明晰。我們現在正處于AI的這個階段，快速發展的大型語言模型及其生成能力正穩步滲透到企業中。未來的道路上還會有更多的坎坷，但現在已經有足夠多的部署和應用案例可以讓我們看到，這些技術在企業和公共部門的數字化轉型中具有廣泛的潛力。
商業領袖們在告訴我們什么?
今年早些時候，咨詢公司BCG發布了一項對1400名C級高管的調查，超過一半的人預計AI和GenAI今年將帶來成本節約。雖然大多數還處于試驗階段，但大約四分之一的受訪者預計通過運營、客戶服務和IT方面的生產力提升，節約超過10%的成本。盡管有相當一部分人對其公司在AI投資方面的進展表示擔憂，但其中大約一半的人認為問題主要出在投資優先級不明確以及缺乏可用技能和連貫的戰略，而非AI技術本身的問題。
在最近一次達沃斯經濟學家、政策制定者和商業領袖的會議上，美國KPMG首席執行官Paul Knopp表示：“我們正處于一個階段，GenAI將從試點和實驗走向實施和工業化。” 這一說法得到了Salesforce AI首席執行官的支持，該公司已經通過客戶使用AI工具看到了生產力的提升。
來自前線的報告
金融服務公司Klarna公開表示，其90%的員工每天使用AI，Klarna的AI助手在運營的第一個月內處理了三分之二的客戶服務對話，相當于700名全職客服人員的工作量。除了節約成本外，該公司聲稱Klarna AI在解決問題時更加準確，重復咨詢減少了25%，并為公司增加了4000萬美元的利潤。
許多AI的部署和集成并非革命性突破，而是為現有產品和服務帶來漸進式的改進和增值，比如，圖形和演示軟件供應商Canva已集成了Google的Vertex AI，以簡化其視頻編輯功能，Canva用戶可以避開一些繁瑣的編輯步驟，在幾秒鐘內完成視頻制作，而不再需要幾分鐘甚至幾小時，而全球營銷服務巨頭WPP則將Anthropic的Claude AI服務集成到其內部營銷系統WPP Open中，該系統被公司旗下114000名員工用于幫助制定廣告創意、生成內容以及解讀復雜的客戶需求。
AI正在不斷演變
隨著使用案例的增多，企業開始了解哪些方法有效、哪些是瓶頸，我們可以預見到AI部署的穩步增長。開源和小型模型的興起也使得定制化變得更加可行。AI資源庫Hugging Face目前列出了近135000個Apache 2.0許可證下的模型，允許商業重用和重新開發，這些以及其他模型共享平臺為開發者提供了豐富的資源，可以根據具體的用例和行業需求對模型進行適應和定制。
隨著檢索增強生成(RAG)和知識圖譜的使用日益增加，再加上來自OpenAI和Anthropic等大廠的API，企業有了一條更加安全地利用其數據資源的路徑。IDC最近聲稱90%的商業數據是非結構化的，這為企業提供了利用AI解鎖這些未開發資產的絕佳機會。要做到這一點，尤其是在涉及關鍵業務流程的情況下，需要時間來確保安全性和高效性，但我們可以期待在未來幾年內取得重大突破。
因此，雖然目前AI領域略顯冷清，但那些現在做好準備的人將在AI回暖時占據成功的有利位置。
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