Gartner公司预测,到2027年,70%采用生成式人工智能(生成式AI)的企业将把可持续发展和数字主权作为选择公有云生成式AI服务的首要标准。
Gartner研究副总裁Sid Nag表示:“云技术因其规模和共享服务模式而成为大规模提供生成式AI应用以及开发通用基础模型的首选。但企业机构要想将生成式AI投入到运营中,就必须解决某些方面的问题,例如数字主权(控制数据存储位置和操作执行位置的能力)和可持续发展问题。”
数字主权在公有云决策中的作用
基础模型(FM)和大语言模型(LLM)是生成式AI功能的核心,其发展正在推动生成式AI功能和用例的快速持续演进。使用生成式AI的企业将面临监管方面的巨大挑战,LLM中所包含的数据以及使用这些FM和LLM的应用等都将受到监管。
Nag表示:“由于企业机构要将他们的云业务扩展到各个地点和用例,专业云提供商将成为许多企业云架构的重要考虑因素。数字主权将推动对云提供商的需求,但这些云提供商必须做到无论在哪个地区都能满足不断变化且特有的主权业务要求。”
可持续发展在公有云决策中的作用
鉴于所需基础设施的规模,企业机构若要部署生成式AI服务,就需要使用公有云,同时还必须要求云提供商解决与可持续发展相关的非技术性问题。
投资者、客户、监管机构和政府所施加的可持续发展压力迫使企业机构为实现其环境可持续发展目标而管理和优化自身的IT碳排放。他们将引入新的流程、功能和工具来监控和管理部署在云端的生成式AI工作负载的能耗和碳排放。
Nag表示:“云计算因能够提供可扩展的基础设施、赋能环保实践和实现高成本效益的资源管理,而在推进可持续发展和生成式AI业务应用方面发挥着举足轻重的作用。因此,大多数IT领导人在全面采用生成式AI时,都会依靠云平台支持其可持续发展历程。”
好文章,需要你的鼓励
研究人员基于Meta前首席AI科学家Yann LeCun提出的联合嵌入预测架构,开发了名为JETS的自监督时间序列基础模型。该模型能够处理不规则的可穿戴设备数据,通过学习预测缺失数据的含义而非数据本身,成功检测多种疾病。在高血压检测中AUROC达86.8%,心房扑动检测达70.5%。研究显示即使只有15%的参与者有标注医疗记录,该模型仍能有效利用85%的未标注数据进行训练,为利用不完整健康数据提供了新思路。
西湖大学等机构联合发布TwinFlow技术,通过创新的"双轨道"设计实现AI图像生成的革命性突破。该技术让原本需要40-100步的图像生成过程缩短到仅需1步,速度提升100倍且质量几乎无损。TwinFlow采用自我对抗机制,无需额外辅助模型,成功应用于200亿参数超大模型,在GenEval等标准测试中表现卓越,为实时AI图像生成应用开辟了广阔前景。
AI云基础设施提供商Coreweave今年经历了起伏。3月份IPO未达预期,10月收购Core Scientific计划因股东反对而搁浅。CEO Michael Intrator为公司表现辩护,称正在创建云计算新商业模式。面对股价波动和高负债质疑,他表示这是颠覆性创新的必然过程。公司从加密货币挖矿转型为AI基础设施提供商,与微软、OpenAI等巨头合作。对于AI行业循环投资批评,Intrator认为这是应对供需剧变的合作方式。
中山大学等机构联合开发的RealGen框架成功解决了AI生成图像的"塑料感"问题。该技术通过"探测器奖励"机制,让AI在躲避图像检测器识别的过程中学会制作更逼真照片。实验显示,RealGen在逼真度评测中大幅领先现有模型,在与真实照片对比中胜率接近50%,为AI图像生成技术带来重要突破。