本報記者 曲忠芳 北京報道
日前，戴爾科技集團（NYSE：DELL）舉辦2024年技術(shù)預(yù)測與展望大中華區(qū)媒體溝通會，戴爾科技集團全球首席技術(shù)官John Roese向《中國經(jīng)營報》等媒體記者表示，2023年是生成式AI的元年，2024年生成式AI將從純理論的探討階段進入到業(yè)務(wù)應(yīng)用階段。“我們會看到真正轉(zhuǎn)變的到來，生成式AI系統(tǒng)進入生產(chǎn)中。”
本報記者了解到，戴爾科技集團每年在年底都會發(fā)布對新一年的技術(shù)趨勢預(yù)測及展望，John Roese于2012年加入戴爾，負(fù)責(zé)制定公司的前瞻性技術(shù)戰(zhàn)略。對于2024年的技術(shù)預(yù)測，除了生成式AI從理論轉(zhuǎn)向?qū)嵺`之外，John Roese表示，2024年需要關(guān)注的其他重點趨勢還包括三個方面：在安全領(lǐng)域，零信任基礎(chǔ)架構(gòu)將成為各行各業(yè)的“必需品”；“邊緣平臺”方法將變得更加普及；量子計算與生成式AI將密不可分。
當(dāng)被問及2024年技術(shù)預(yù)測對于戴爾科技戰(zhàn)略決策的影響時，John Roese回應(yīng)稱，這些既是展望，也體現(xiàn)在戴爾科技對于產(chǎn)品科技的組合與構(gòu)建中，還體現(xiàn)在交付客戶的能力上。“沒有執(zhí)行的展望只會是空想，戴爾科技在做的事便是有執(zhí)行、有展望。”
第一批生成AI項目或?qū)⒊墒?/strong>
John Roese指出，2024年，生成式AI的話題討論將從理論轉(zhuǎn)向?qū)嵺`，從訓(xùn)練基礎(chǔ)架構(gòu)和成本轉(zhuǎn)向推理和運營成本，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者將在其中承擔(dān)更多責(zé)任。企業(yè)的關(guān)注點也將越來越多地從寬泛的實驗轉(zhuǎn)向自上而下的戰(zhàn)略重點，就是挑選出少數(shù)幾個真正具有變革意義的生成式AI項目。
“雖然生成式AI在如何改變商業(yè)和世界這一點上激發(fā)了人們巨大的創(chuàng)造力，但現(xiàn)實世界中規(guī)�；纳墒紸I活動卻寥寥無幾。進入2024年，我們將看到第一批生成式AI企業(yè)項目走向成熟。”John Roese如是說道。
John Roese提到了對于生成式AI大火的感受與體會，他指出，剛開始時，看到任何能夠使用人類自然語言的場景都可以使用ChatGPT等AI新型工具，激發(fā)了無限的想象力，世界上幾乎每一個企業(yè)、組織機構(gòu)及其中的每一個職能部門都在思考如何通過生成式AI來改變銷售、財務(wù)、人力資源、編寫代碼等傳統(tǒng)工作方式。以戴爾科技為例，很快就找到了數(shù)百個項目能夠用上生成式AI。當(dāng)即將步入2024年時，要去實施生成式AI時，我們很快意識到，用生成式AI的項目每個體量都非常大，構(gòu)建和實施一個真正投入生產(chǎn)的生成式AI系統(tǒng)需要占用大量的人力、物力、財務(wù)支撐。但是每個企業(yè)的資源是有限的，只能做其中幾個，因此2024年，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者、CIO（首席信息官）等都必須做出戰(zhàn)略決策，遴選優(yōu)先實施的項目。一旦選對了，對業(yè)務(wù)產(chǎn)生正向的影響自然是好事，假如選錯就會出現(xiàn)大量的資源浪費，有可能在市場競爭中面臨新的風(fēng)險。
針對AI大模型、生成式AI對于算力的巨大需求，John Roese認(rèn)為，量子計算將解決生成式AI和大多數(shù)大規(guī)模AI對計算資源需求量極大這一問題，量子計算將帶來AI系統(tǒng)能力的巨大飛躍，混合量子系統(tǒng)將成為現(xiàn)代化AI的計算基礎(chǔ)，AI工作將被分散于包括量子處理單元在內(nèi)的一系列不同的計算架構(gòu)中。
AI PC落地仍處早期階段
記者觀察到，今年以來，隨著AI大模型、生成式AI的大火，AI滲透到千行百業(yè)，而在PC（個人計算機）行業(yè)，一個新的概念A(yù)I PC也流行起來，包括英特爾、高通等在內(nèi)的芯片廠商都在加速提升AI算力，PC廠商也紛紛布局。
對于AI PC，John Roese指出，這雖然是一個新的詞，但實際上AI PC的開發(fā)已有一段歷史，以戴爾科技為例，在PC端部署AI由來已久，通過智能調(diào)優(yōu)軟件支持AI性能調(diào)優(yōu)、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、音頻降噪等，從而提升PC的生產(chǎn)力。廣義的AI PC是一個個人計算平臺，在設(shè)計中優(yōu)化運行基于AI的代碼如微軟辦公助手Copilot、Adobe的圖像管理AI，或者智能聊天機器人、某種安全技術(shù)，都用到生成AI。從發(fā)展演進角度，新型的工作負(fù)載需要更先進的處理能力，AI PC是應(yīng)當(dāng)具備通用計算CPU、圖形處理GPU、神經(jīng)處理單元NPU三種處理器能力的架構(gòu)，并且具備一部分專用處理能力，負(fù)責(zé)優(yōu)化運行本地AI任務(wù)。在John Roese看來，AI PC將快速到來，而且必須到來。
在微軟推出的AI助手Copilot為例，John Roese指出，盡管對于單個用戶的Copilot而言，算力需求相對較低，但隨著用戶規(guī)模的疊加，算力總量需求將增加到相當(dāng)龐大的規(guī)模。在這種情況下，如果將算力集中放在數(shù)據(jù)中心，必然成本高昂且難以實現(xiàn)，而若采用分布式策略，將AI負(fù)載放在本地執(zhí)行，那么全球數(shù)十億的PC將是理想的計算平臺，既可以有效保護用戶的數(shù)據(jù)安全，還能夠提升用戶體驗，保障AI的落地應(yīng)用更高效。
針對AI PC的落地時間表，John Roese認(rèn)為，2024年將進入AI PC部署的早期階段，到2025~2026年，大部分PC都將額外增加AI的處理能力。因此，戴爾科技不光要做專用的軟件，而是要把PC也做到能夠去運行各種各樣的AI工作需求，既是高性能的，又是低功耗的、安全的。不久之后，用戶所使用的計算終端仍然是一臺PC，但它將增加額外能力，能高效地在本地運行AI工作，未來很多AI實例可以直接跑在PC端，而不用跑在云端，AI PC將會變得越來越成熟強大。
（編輯：吳清 校對：顏京寧）
