C114讯 11月23日消息（赵婷婷）日前，Omdia在北京召开全球ICT行业观察与展望研讨会。期间，Omdia人工智能首席分析师苏廉节接受C114采访时表示，生成式人工智能软件技术收入在2023-2028年期间将从62亿美元增长到585亿美元，复合年增长率(CAGR)为56%。大模型将渗透到不同日用场景，产生更加拟人化的交互模式，而同时，“小而美”的大模型则更加适合电信行业。
苏廉节指出，大模型并不是在任何基础架构环境下都部署，企业必须采用云原生架构；不能重复使用现有数据库基础设施，需要矢量和图形数据库；也并不是必须使用OpenAl解决方案，大多数大模型都可以；硬件的选择和供应是主要问题，建议开始评估国内供应商。
大模型将日渐渗透到不同日用场景
据Omdia调查结果显示，有66%受访者表示人工智能的实施产生了积极影响，搜索和聊天机器人是最受欢迎的人工智能生成应用程序。
苏廉节指出，随着人工智能的快速发展，技术门槛相对较低、重复性较高的工作岗位容易被取代，但是需要人类“温度”的工作岗位及行业，是离不开人类的。“我相信未来会有AI革命的出现，带动一些新的企业和新的产业，衍生更多新的工作岗位需求。”
对于AI的应用领域，苏廉节认为，目前AI主要应用集中在虚拟助理，不论是搜索还是文本分析，以语音为基础的应用是较为主流的。接下来会出现以图像为基础的应用，比如美图秀秀，但是美图秀秀目前能力还是有限，通用程度不够，涉及到的数据有一定局限性，还可以用生成式AI做更进一步质和量的提升。
“未来，大模型会出现在不同的设备上，可能会走进汽车、摄像头、智能家居，大模型会慢慢渗透到不同的日用场景，可能会有更加拟人化的交互模式，更灵活的体验过程。”他说道。
同时他也指出，虚拟助理将于2028 年成为最重要的应用案例，价值达44亿美元，GAI技术可扩大虚拟助理的知识面，使其更加准确，并提高其对话能力，从而改善虚拟助理的能力。第二大用例是建立现实世界的生成模型，主要为开发高精度地图和定位，赋能目前蓬勃发展的自动驾驶汽车、无人机和机器人市场；写作助手将成为第三大市场，能够用于起草电子邮件和信函。
“小而美”的大模型更适合电信行业
苏廉节认为，人工智能芯片算力并非一切，数据和算法也同样重要。数据方面，高质量数据能调教出更好的人工智能；算法方面，较小的基础模型效率更高、针对性更强，非常适合企业使用。GPT-3.5-turbo比GPT-4 便宜50倍速度却快得多，Anthropic 和A121Lab 等供应商提供了可靠的替代方案，开源基础模型正在大幅度进步。
“目前大模型偏向通用性，以便解决各类问题。但如果针对垂直行业的应用，例如电信行业采用的模型是针对内部的应用和开发的，所以无论是参数还是数据，不需要海量，反而要有针对性，需要构建‘小而美’的模型。”
苏廉节指出，在电信领域，生成式人工智能主要有五类应用，包括客户服务、网络优化、代码生成、网络运维、以及数码服务。
对于生成式AI在电信领域的未来，他认为，在0-1年(2023--24)，预测对更好的网络性能和成本优化的需求将不断加强，人工智能将在网络功能自动化中发挥更大作用；运营商应该与合作伙伴合作，整合并扩展人工智能功能，供应商也在IT和管理服务中纳入更多人工智能；
在2-3年(2024-26)，预测大部分现有网络功能将实现完全自动化，人工智能开始通过外部应用产生利润；运营商需要开始在云端和边缘为人工智能推出专用硬件和软件；
在3-5年(2026-28)，预测生成式AI进入电信运营领域，低代码/零代码生成是人工智能，客户服务将变得更加自主；基于差异化的考量，运营商应研究开发自身的人工智能大模型。 
