数据分析之王SAS，如何看生成式AI的前景？

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文章摘要

SAS公司在2023年宣布将在未来三年内向行业AI解决方案领域投资10亿美元，以提升企业AI生产力。尽管大模型和生成式AI在当前备受关注，但SAS认为它们无法取代传统的商业分析方法，如预测分析和高级分析。在2024年的SAS Innovate大会上，SAS的数据科学家和产品营销主管Spiros Potamitis通过比喻强调了传统算法的持久价值，指出它们的核心设计和用户需求并未发生根本性变化。

SAS公司在2023年实现了8%的总体销售增长，其中解决方案销售增长了9%，云销售增长了30%，SAS Viya销售增长了30%。SAS在多个领域被行业分析报告评为领导者。在SAS Innovate大会上，SAS强调了生成式AI和量子计算等热点话题，但核心依然是预测分析与高级分析等算法，这些算法是商业生产力的“本源”。

LLM大模型被视为通用AI，但目前距离机器全面取代人类智慧能力还很远。传统商业分析所运用的预测分析和高级分析等算法，包括时间序列指数平滑模型、自回归模型、UCM未观测组件模型等统计学模型以及机器学习模型和深度学习模型等，这些算法源于统计学和高等数学，具有悠久的历史和巨大的商业价值。

SAS公司认为，LLM大模型在代码生成、用户交互、智能建议、可解释以及自动化等方面，给商业分析带来重大价值。SAS Viya Copilots愿景在SAS Innovate 2024上展示，旨在为开发人员、数据科学家和业务人员提供加速分析、业务和行业任务的个人助理。

SAS Viya是SAS公司的数据分析和AI平台，公司持续投资Viya平台，提高其生产力并将其扩散到更多基础IT平台之上。SAS在SAS Innovate 2024上介绍了几个重要的SaaS方案，围绕SAS Viya平台和AI及LLM能力，进一步巩固了SAS公司的商业分析“帝国”。这些SaaS产品包括SAS Workbench、SAS Models和SAS App Factory等，旨在提升应用程序的分析能力和AI能力，释放开发者的生产力。

在量子计算方面，SAS公司EVP及CTO Bryan Harris表示，SAS正在研究量子计算与传统计算所组成的混合计算架构，并已取得实质性进展。量子计算将重新定义数据分析和AI模型训练，处理AI算法的效率远高于传统计算机。SAS公司正在探索将量子计算用于药物发现、金融建模、化学仿真和优化问题等四大行业机会。

总结而言，SAS Innovate 2024大会强调了传统商业分析的重要性，并展示了SAS公司在AI、SaaS和量子计算等领域的创新和发展。SAS公司认为，尽管大模型和生成式AI具有潜力，但传统的商业分析方法仍将是商业生产力的核心。