市场需要什么样的生成式AI企业级应用开发平台？
科技
2024-11-08 00:35
上海
![]()
在人工智能的浪潮中，生成式AI技术以其创造性和适应性脱颖而出，成为企业创新和效率提升的新引擎。这种技术能够自动生成新的数据模式、文本内容、图像和音频，为企业解锁了前所未有的可能性。生成式A预计为全球经济贡献约7万亿美元的价值，并可能将AI的总体经济效益提高50%左右。特别是在中国市场，生成式AI有望贡献约2万亿美元，占全球总量的近1/3。随着生成式AI的推广，自动化时代将提前到来，预计中国在2030年前约50%的工作内容将实现自动化，这预示着生成式AI在企业级应用中的广阔市场潜力，也强调了企业在部署AI时面临技术应用的挑战。市场对生成式AI企业级应用开发平台的核心需求也变得愈发明确：一个能够最大程度整合市场资源、提供强大功能、灵活性和安全性的平台，以支持企业在竞争激烈的市场中保持领先。市场对生成式AI企业级应用开发平台的需求首先体现在技术整合与模块化上。企业需要一个能够整合不同AI技术和模块的平台，以适应多样化的业务需求和技术发展。模块化和独立性的重要性在于，它们允许各个模块独立发展和组装，从而使得企业能够灵活地应对市场变化和技术进步，快速迭代和升级其AI应用。- 灵活性和可扩展性：模块化架构允许企业根据特定需求选择和集成不同的模块，而不必从头开始构建整个系统。
- 成本效益：独立模块可以降低开发和维护成本，因为它们可以独立更新和升级，而不影响其他部分。
- 风险管理：模块化设计有助于隔离问题和风险，使得故障影响局限在特定模块，而不是整个系统。
随着AI部署的复杂性增加，市场对简化AI部署的需求也在增长。声明式语言和工具可以帮助企业更容易地定义和管理AI工作流，减少对专业编程知识的依赖。同时，生成式AI企业级应用开发平台可以起到统一AI门户的作用：- 资源协同：统一AI门户可以作为企业AI资源的中心枢纽，整合各种AI工具和服务，促进跨部门和团队的协作。
- 创新探索：门户提供实验和原型设计的环境，支持快速迭代和创新，帮助企业探索新的业务模式和解决方案。
- 管理与监控：通过统一的界面，企业可以更有效地监控和管理AI应用的性能，确保业务连续性和合规性。
在生成式AI企业级应用开发中，数据产品与服务问题占据了核心位置。企业在数字化转型的过程中，对数据的依赖性日益增强，因此对数据产品与服务的需求也日益迫切。- 数据的质量和治理：企业需要确保数据的质量和合规性，以支持生成式AI的有效运行。这包括数据的采集、清洗、标注和存储等环节，都需要严格的管理和监控，以确保数据的准确性和可靠性。
- 数据的安全性和隐私保护：随着数据泄露和隐私侵犯事件的频发，企业对数据安全性和隐私保护的需求日益增长。生成式AI平台必须提供强大的数据加密和访问控制功能，以保护企业数据不被未授权访问和滥用。
- 数据的可用性和可访问性：企业需要一个能够提供高可用性和可访问性的数据平台，以支持生成式AI的应用开发。这意味着数据平台需要具备高性能的数据处理能力，以及灵活的数据访问接口，以满足不同业务场景的需求。
- 数据服务的创新：企业希望通过生成式AI平台提供的数据服务，实现业务模式的创新。这包括基于数据的智能推荐、预测分析、自动化决策支持等，以提高业务效率和竞争力。
- 数据产品的多样化：企业需要一个能够支持多样化数据产品的平台，以满足不同业务需求。这包括数据可视化、数据报告、数据驱动的应用等，以帮助企业更好地理解和利用数据。
数据产品与服务问题是生成式AI企业级应用开发平台的重要组成部分。企业需要一个能够提供高质量数据治理、数据安全、数据可用性、数据服务创新和数据产品多样化的平台，以支持其数字化转型和智能化升级。随着AI技术的广泛应用，其带来的风险和挑战也不容忽视，这凸显了AI安全、治理、合规以及监管的重要性。AI的安全性主要是指防止AI系统无法正确或安全地执行其功能或正常运行，而合规性则涉及到AI系统是否符合国家、地区和/或行业的规定和规则。一个功能齐全的开发平台必须整合AI安全、治理和监管合规的工具与服务，有效地预防、评估和管理AI带来的风险，保护消费者和公众的权益，以及推动AI技术的健康发展。- 优点：提供全面的云服务，包括数据库、AI服务和开发工具。强大的数据安全和隐私保护措施。
- 缺点：可能存在较高的学习曲线，对于小型企业来说成本可能较高。
5.1.2 Google Cloud AI Platform- 优点：强大的数据处理能力，丰富的机器学习工具和框架支持。
- 缺点：对于非技术用户来说，可能需要更多的技术支持。
5.1.3 Amazon Web Services (AWS)- 优点：广泛的服务选项，包括存储、计算和AI服务。高度的可扩展性。
- 优点：集成了Microsoft的全套产品，包括Office 365和Dynamics 365。提供端到端的AI解决方案。
- 缺点：与其他非Microsoft产品的集成可能存在挑战。
- 优点：强大的中文自然语言处理能力，适合中文市场。提供全面的AI服务，包括语音识别、图像识别和机器学习平台。
- 优点：集成了阿里巴巴集团的电商、金融等业务数据，适合进行商业智能分析。提供了丰富的算法库和模型市场，方便快速开发和部署。
- 缺点：对于非阿里生态的企业来说，可能存在一定的集成障碍。
- 优点：依托腾讯的社交和游戏业务，拥有丰富的用户行为数据。提供一站式AI服务，包括计算机视觉、自然语言处理等。
- 缺点：与腾讯业务生态外的企业集成可能需要额外的工作。
- 优点：提供全流程的AI开发平台，从数据标注到模型训练、部署。支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
- 缺点：相对较新的平台，可能在某些领域的案例和经验不如其他成熟平台丰富。
- 优点：专注于零售和供应链领域的AI应用，具有行业深度。提供包括智能客服、智能推荐在内的多种AI解决方案。
- 缺点：主要服务于京东自身的业务，对外提供的服务可能相对有限。
- 技术成熟度：国外平台如AWS、Azure等在技术成熟度和全球服务网络方面具有优势，而国内平台则在本地化服务和中文数据处理方面表现更佳。
- 行业专注度：国内平台如京东AI研究院在特定行业（如零售）有更深入的研究和应用，而国外平台则更注重跨行业的通用解决方案。
- 成本效益：国内平台可能在成本上更具竞争力，尤其是在本地市场，而国外平台则可能在技术领先性和全球服务方面提供更多价值。
- 合规性与安全性：国内外平台都需要遵守当地的法律法规，但国内平台在处理中国数据时可能更符合中国的合规要求。
统观全部目前的服务平台，市场可能更需要一个要素和生态更全面的平台。![]()
欢迎添加勇敢姐咨询企业培训![]()
勇敢姐飙AI
一起探索AI赋能千行百业的解决方案、场景和案例。
