2024-03-05-IDC_亚马逊云科技-2024生成式AI白皮书_58页_8mb

生成式 AI 应用落地的五大关键要素

生成式 AI 应用从基础模型训练到企业场景落地，涉及多个环节，每个环节都面临独特挑战。IDC 提出，加速生成式 AI 落地需具备五大关键要素：高性价比的基础设施、丰富而灵活的模型选择、基于私有数据的差异化定制能力、开箱即用的生成式 AI 应用工具和负责任的 AI 策略。

一、主要参与者及挑战

1. 三大角色定位

• 基础模型提供商（如 OpenAI、Anthropic）：专注模型训练，挑战包括数据准备耗时、算力成本高、减少幻觉。
• 生成式 AI 应用开发者：需应对模型选择与评估复杂、数据集成难度大、安全合规要求高。
• 应用使用方：聚焦应用场景筛选难、数据隐私担忧、缺乏成功案例。

2. 企业落地中的常见问题

• 模型适用性：试错成本高、多模型适配复杂。
• 数据壁垒：数据分散、管理困难。
• 基础设施：本地部署成本高昂。
• 人才缺失：提示词工程师、模型调优专家稀缺。
• 安全与合规：确保数据不出域、生成内容可控。

二、云服务的价值

云服务成为生成式 AI 落地的重要支持，主要原因包括：

• 弹性算力：显著降低基础设施门槛。
• 开箱即用：提供预构建模型和工具，加速开发。
• 生态成熟：亚马逊云科技等平台集成数据基座、模型优化工具及负责任 AI 功能。

以亚马逊云科技为例，其 Amazon Bedrock 提供丰富的基础模型选择、模型微调与定制化功能，并支持通过 Guardrails 策略实施负责任 AI。此外，其零 ETL 集成能力简化了企业内部数据流动。

三、企业落地建议

1. 战略规划

企业应及早制定生成式 AI 战略，结合三大策略启动：

• 开箱即用：适用于初期试点，成本低、门槛低。
• 模型定制：利用微调、RAG 技术实现差异化。
• 自主训练模型：适合技术实力雄厚的大企业。

2. 场景选择

优先考虑具备数据基础、ROI 可衡量且实施风险低的场景，如智能客服、代码生成、知识管理。

3. 云与合作伙伴协同

云厂商与 AI 解决方案商合作是当前主流，IDC 数据显示，企业选择云服务为主要合作伙伴的比例显著高于其他类型厂商。

总结

生成式 AI 在企业落地仍面临诸多挑战，但从技术成熟度和生态体系上看，通过云服务的深度集成、模型多样性与数据治理能力，企业可有效克服障碍。IDC 强调，成功的关键是结合明确的业务场景、负责任的 AI 实践和选择可靠的合作伙伴，从而真正释放生成式 AI 的商业价值。