在信息技术发展的过程中,一直有着ISV(独立软件开发商)这样一个群体,他们为企业提供整个软件集成服务。
传统对于ISV的理解更多指的是使用、集成和销售其他软件产品,但本身并不依附其他主体的软件厂商。而现在的ISV大多都有了更多的自主开发能力,有了自己的产品和解决方案。
80年代后期,大批跨国企业进入中国,由于当时市场能力不足,加上企业服务的复杂性,中国的第一批ISV也在那时发展起来。
进入生成式AI时代,在交互、事务、认知以及决策等方面都表现出强大的泛化能力和场景适应能力,传统意义的ISV角色和价值定位都将发生重大的改变。
ISV变得越来越抢手了!
市面上大模型很多,但是终端用户想要落地却很难,一方面是技术挑战,一方面是场景选择,因为打通“最后一公里”需要深厚的行业Know-how。
大模型不等于大模型应用,大模型应用真正落地需要紧密结合企业的业务需求,并围绕需求选择正确的生成式AI开发方法和技术路线。
而且ISV还扮演着重要的桥梁角色,不仅连接了AI技术提供商与终端用户,还能通过反馈客户需求,推动AI技术的进一步发展。通过与技术提供商合作,ISV能够不断提升自己的产品和服务质量,形成良性循环。
未来,随着AI技术的不断进步和应用场景的不断拓展,ISV的作用将变得更加关键。不仅是生成式AI技术的集成者,更是行业变革的推动者和创新者。
《数字化转型方略》2024年第8期:http://www.zhiding.cn/dxinsight/2408
好文章,需要你的鼓励
Lumen Technologies对美国网络的数据中心和云连接进行重大升级,在16个高连接城市的70多个第三方数据中心提供高达400Gbps以太网和IP服务。该光纤网络支持客户按需开通服务,几分钟内完成带宽配置,最高可扩展至400Gbps且按使用量付费。升级后的网络能够轻松连接数据中心和云接入点,扩展企业应用,并应对AI和数据密集型需求波动。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
RtBrick研究警告,运营商面临AI和流媒体服务带宽需求"压倒性"风险。调查显示87%运营商预期客户将要求更高宽带速度,但81%承认现有架构无法应对下一波AI和流媒体流量。84%反映客户期望已超越网络能力。尽管91%愿意投资分解式网络,95%计划五年内部署,但仅2%正在实施。主要障碍包括领导层缺乏决策支持、运营转型复杂性和专业技能短缺。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。