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2023-07-31 19:53:21
随着硬件能力的突飞猛进和多个新模型结构的诞生，越发庞大的算力支持让生成式AI大模型逐渐取代了小模型。尽管拥有自主意识的AI“奥创”（漫威最强自主AI之一）仍是遥不可及的未来，但拥有一个具备人类创造性思维的助手“贾维斯”（钢铁侠的智能AI管家），却已经发生在现实中。
在全球咨询巨头McKinsey & Company（麦肯锡）、IDC、Gartner的最新报告中，纷纷对生成式AI的发展表现出高度期待。据Gartner统计，26%的中国用户已经开始积极试点生成式AI（Generative AI ）技术。
找对“风向”，才是入局第一步
在经过了多个头部用户的实践调研后，IDC预测生成式AI将带来两种机会：
● 渐进式机会（Progressive Opportunities）将用于对话式应用（ChatGPT相关场景）、智能营销、内容搜索等、企业级内容管理。
● 变革式机遇（Transformational Opportunities）将用于新的企业操作系统、AI生成代码等。
从具体使用场景来看，渐进式机会更侧重在具体业务场景中，比如金融行业用户会更加关注AI在知识管理和投资组合优化的加持；制造行业更需要AI投入于生产设计和销售。
根据IDC的调研数据，如今生成式AI市场上能用于“渐进式机会”的成熟模型仍集中在语音和图像模型上，更多形态的大模型，如在销售、管理、生产、设计等领域可直接落地的应用还有待开发。大部分组织自身也没有训练、优化大模型的技术能力，多数引入的大模型在没有调整和优化的情况下，无法很好地贴合业务。
变革式机遇则是集中在AI如何投入于开发和IT基础设施的构建上，从根本上推动数字化业务。
生成式AI+IT基础设施，能否先行？
而在看似需要更高技术门槛的“变革式机遇”上，各行业组织也许能更轻松地“乘风而上”。
数字化转型十余年，作为支撑底座的IT基础设施先一步迈向了云化、服务化的先进方向，加之诸如大数据、云计算等新兴技术的不断优先应用，IT基础设施有更适宜生成式AI的新技术应用基础。
另一方面，提供IT基础设施的硬件和服务商在IT领域深耕多年，也更早开始了小模型的训练，并逐渐落地到网络安全、云计算、物联网等领域，IT基础设施提供商们也因此积累了极为丰富的大模型开发经验。近年来，一些头部IT基础设施提供商在大、小模型的应用上均有令人瞩目的成绩。
增质、提效，向更智能的IT基础设施进发
在生成式AI飞速发展的同时，各行业用户的IT基础设施建设也进入了一个“瓶颈期”，软、硬件设备在维持业务运转的时，沉重的运维工作占据了大部分IT部门的时间和精力。生成市AI所带来的“变革式机遇”并非重构IT基础设施，而是帮助组织重新思考人员、设备、技术、流程之间的关系，以带来更高的效率、更好的效果。
以网络安全领域为例子，近年来安全设备层层叠加，让组织深陷于海量告警和复杂分析。Gartner在《2023网络安全9大最新趋势》中提出：
安全和风险管理领导者必须重新思考他们在技术、结构和以人为中心的要素上的投资平衡，以更好地设计和实施他们的网络安全计划。
生成式AI应用于网络安全领域后，安全人员才真正拥有了属于自己秒速应答的“贾维斯”，无论是高级威胁检测、海量告警，还是攻击态势、安全事件处置进展，都可以通过询问的方式在几秒钟内得到答案。
基于“大模型算法+海量威胁情报+专业安全知识”的不断训练让生成式AI在应对新型威胁时，有了媲美数年安全专家的检测水平。通过源源不断的情报输入和生成式AI创造性思维，安全专家能真正提高安全运营工作的效率和效果，达到“1*安全专家+安全生成式AI=N*安全专家”的效果。
如深信服在今年5月份率先发布的垂直于网络安全领域的大模型—安全GPT，在实际应用中，用几番简单的对话（约5-10分钟），即可完成以往需要3-6个小时完成的安全事件调查工作。在效果一致甚至更佳的结果下，大大降低了运营工作的门槛和投入成本。
深信服安全GPT
除去网络安全领域，云计算、物联网等施领域也已有成型的垂直大模型落地实际应用中。在生成式AI的帮助下，组织可向更高效的“以人为本”的IT基础设施运营迈进，以自进化、更省心的IT基础设施建设根本上推进业务升级。
最后，Gartner和IDC就生成式AI的下一步落地举措，也提出了相似的具体建议：
● Gartner认为，组织应使用专业领域的公司输出的专有数据构建定制模型，用户可以根据该服务提供的预训练模型入手，进行参数调优定制企业个性化的专有模型，迅速落地运营。
●IDC建议，组织可以与值得信赖的技术、解决方案供应商和服务提供商合作，优先考虑那些公开的训练数据集和能提供开放源码的模型。
好风凭借力，踩准生成式AI的风向，方能在数字化时代领先他人，“直上青云”。
Gartner Inc., Top Trends in Cybersecurity 2023, by Richard Addiscott et al., published March 17, 2023
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