IDC&AMAZON云科技-计算机行业五大关键要素：解锁生成式AI全新机遇

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从基础模型到落地的生成式 AI 应用，需要经过模型训练、模型定制、模型部署、
模型推理等环节。各个环节上的行业参与者均面临着不同程度的基础设施、数
据集成、应用场景选择、安全与隐私以及负责任 AI 方面的挑战：
大模型提供商在训练基础模型的过程中，数据准备工作复杂而耗时，训练基础
设施的管理与优化有较高的门槛，且算力成本高昂。对于生成式 AI 应用开发者
而言，需要为应用场景选择最为适配的模型，也需要集成来自不同存储库、不同
格式的数据，还需要保障用户数据隐私、模型安全以及生成内容的安全。对于生
成式 AI 应用使用方而言，识别应用场景、利用自有数据与大模型进行交互的过
程中如何保证数据安全，如何确保模型生成内容所问即所答，都是其挑战所在。
整体来看，能够帮助生成式AI 新生态里的产业参与者加速生成式 AI 应用落地
的解决方案，必须具备五大要素：
高性价比的基础设施、丰富而灵活的模型选择、使用私有数据实现差异化定制、
开箱即用的生成式 AI 驱动的应用和负责任的 AI。关于部署方式，现阶段用户更
倾向于从云端开始部署：一方面大模型尚处于早期，模型能力不断突破，云服
务能够助力用户快速使用到最新的模型能力；另一方面，使用云服务也可以助
力用户降低基础设施搭建与运维的时间成本，因此云服务商成为各类玩家构建
和部署生成式 AI 应用的首选合作伙伴。 20240306-IDC&AMAZON云科技-计算机行业五大关键要素：解锁生成式AI全新机遇.pdf (8.2 MB, 下载次数: 1, 查看: 1 家园分)

2024-9-12 13:19 上传

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