国内AI大模型行业应用痛点及解决方案
国内AI大模型行业应用痛点及解决方案
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。然而，在其快速发展的同时，也面临着诸多挑战。本文将深入探讨国内AI大模型行业应用的主要痛点，并提出相应的解决方案。
AI大模型行业应用痛点
算力、数据不足
大模型算力需求巨大：
根据预测，随着大模型的不断开发和应用，全球的算力消耗将呈现指数级增长，2030年智能算力需求为52.5ZFlops，是全球算力最主要的需求增长动力。
国产服务器供给不足，进口面临卡脖子：
在供给方面，算力供给的核心取决于GPU芯片，然而由于发展基础差异，我国GPU芯片市场长期被海外企业垄断，并且受中美贸易摩擦影响，近年来也面临着限制进口的卡脖子问题。
大模型对数据要求高：
需求方面来看，大模型的训练对数据的需求特征主要体现数据体量足够庞大和数据质量足够优秀，其中数据质量有表现在准确性和连贯性等方面。此外，当前随着多模态大模型的不断应用发展，大模型对数据的需求特征也呈现多模态化的特点。
数据供给面临枯竭：
在供给方面，当前训练AI大模型的数据来源则主要有四种。当前绝大部分AI大模型企业主要采用公开数据或付费的行业数据库，这些数据一方面质量参差不齐，另一方面当前也逐渐面临数据枯竭的问题；而大模型企业想要获得更质量的数据则只能选择企业私有数据或真实世界感知数据，但都面临着数据获取难度大或者成本高的问题。
人才缺失与法规风险
我国在AI大模型面临人才短缺问题，无论是人才数量还是质量都与发达国家有明显差距。当前我国人工智能人才缺口已超过500万，供需比例失衡，且预计到2030年这一缺口将超过400万。
同时，顶尖算法人才不足，全球最具影响力学者榜单中美国学者数量是中国学者的五倍。这些问题对大模型研发及整个人工智能行业的快速发展构成了挑战。
当前AI大模型存在的问题：
1）数据安全和隐私问题：
大模型的训练和应用需要处理大量数据，其中可能包含敏感或个人信息。现有的数据保护法律法规可能难以完全覆盖大模型相关的数据使用场景，特别是在跨境数据传输、数据匿名化处理等方面，存在法律空白或不足。
2）监管与技术创新矛盾：
当前我国大模型主要实施备案制度，以规范和监管大模型的开发和使用。然而，技术的快速迭代和复杂性使得备案审批过程可能变得缓慢和繁琐，影响到大模型的研发和市场应用速度。
3）责任归属和伦理问题：
当前大模型已逐步逼近图灵测试的极限，且部分企业已将大模型技术应用于复活逝者等敏感行业，造成社会争议。未来随着AI大模型技术的突破，相关矛盾将进一步突出和加剧。
4）知识产权（IP）问题：
大模型的开发涉及大量代码、算法、数据集等知识产权。此外，如何处理由AI生成的内容的版权，也成为一个挑战。
市场认知不准及行业know-how不足
在企业调研访谈中发现市场对AI大模型行业应用的认知不准确也是当前AI大模型行业应用推进过程中企业面临的主要痛点，这种认知不准确则分为两类极端：
- 认知严重不足：部分群体或企业并不认可AI大模型的能力，故选择不采购相应服务；
- 认知预期过高：客户对AI大模型能力有较高预期，采购应用后发现无法达成预期失望；
从目前来看，由于AI大模型的火爆，认知预期过高的群体甚至可能超过认知不足的群体，从而对AI大模型的实际应用落地造成巨大的阻碍。
对于AI大模型的行业应用，除了AI大模型本身的能力提升，最重要的便在于如何实现应用落地，并且真正有用。应用程序算法本身难度并不大，不同企业的应用产品之间的差异点在于软件内核体现出的企业对行业know-how的积累和深度，这需要长时间和丰富的实践案例的积累。
AI大模型行业应用痛点解决方案
为了应对算力不足的问题，可以采取以下几种方式：
- 租用算力是一种主流且灵活性高的解决方案，其成本相对较低；
- 合作建设算力中心也是一个有效的策略，可以自主或与硬件厂商共建，满足特定算力需求，例如科大讯飞与华为的合作；
- 优化算法，关注应用场景，减少对算力的需求，也是一个可行的方法。
面对数据缺乏的问题，可以采取多种策略。如：
- 购买数据是当前企业获取非公开数据的主要途径；
- 与企业合作也是一种获取数据的有效方式；
- 布局现实传感，获取真实数据，可以为企业提供更全面的数据支持。
为了应对人才缺失的挑战，可以采取：
- 与高校合作，如科大讯飞联合成渝多所高校，共同推进AI专业人才的培养；
- 举办开发者大赛，如百度、华为通过悬赏的方式举办大赛，吸引高技术人才。
为了应对法规风险，产权风险，数据安全风险以及伦理及合规风险，可以采取以下措施：
- 增加隐性数字水印以应对产权风险；
- 建立安全风控机制及保护措施以应对数据安全风险；
- 在方向选择或数据筛选过程中直接过滤不合规信息以应对伦理及合规风险。
通过这些策略，可以有效地降低各种风险，确保企业的合规性和安全性。
为了解决市场认知不准确的问题，应积极推进市场化应用的落地，并塑造企业案例，以提高市场对企业的准确理解和认知。
针对行业know-how不足的问题，可以通过与头部企业合作来积累know-how，聘请行业专家，与第三方行业咨询公司合作，以及构建行业生态合作体系，以促进know-how的获取和应用。