文章摘要
【关 键 词】 AI投资增长、技术迭代、数据隐私、商业风险、数据治理
GenAI技术领域近年来经历了爆炸性的增长，2022年至2023年间全球（不含中国）的风投资金从76亿美元激增至247亿美元。这一增长趋势在2023年第一季度得到了延续。
技术迭代速度的加快，使得AI技术栈的定义不断更新。例如，Menlo Ventures在1月提出的现代AI技术栈是一个四层框架，但到了5月底，Sapphire Ventures已经发布了一个包含200多家公司、多个领域交织的复杂技术网络。
数据隐私问题日益受到立法者的关注，AI法规的出台压力不断增加。同时，AI行业的高薪背后是人才短缺的问题，迫使科技公司在内部开发和外包工作之间寻求平衡。
在GenAI领域，数据的量和质始终是核心问题。面对数据短缺的挑战，合成数据提供了一种有前景的解决方案。
在企业转向GenAI的过程中，端到端解决方案和专用解决方案的平衡至关重要。端到端解决方案能够简化AI基础设施、精简运营，如Intuit创建的GenOS操作系统。
将GenAI功能集成到现有业务流程和决策框架中是实现商业价值的关键。成功的集成依赖于底层系统，如实时系统、流处理和批量处理。
AI智能体有望扩展模型的使用方式，使开发者能够单独优化每个步骤，从而带来生产力提升。虽然真正的自主智能体尚未成为现实，但越来越多的服务正在帮助用户构建轻量级的定制助手。
随着GenAI的快速发展，企业技术正在经历变革时刻。AI大牛Andrej Karpathy设想了一个“100%完全软件2.0计算机”的未来图景，其中单个神经网络取代了所有传统软件。
原文和模型
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【原文作者】 新智元
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