人工智能应用策略现状：数字成熟还是疯狂
人工智能可能导致两者兼而有之。
我的收件箱每天都会收到关于人工智能的新研究。不是关于提升性能的新技术或新架构的技术论文，就是对人工智能在消费者及企业生活中应用的看法与计划的调查。
此外，我们还深入研究了人工智能应用。在获悉年度研究结果后，我们进行了深入调查，以真正了解企业目前及计划如何利用人工智能。
虽然我们对结果并未感到失望，但也没有感觉很惊讶。我们拥有自己的研究成果，而且如前所述，我们的收件箱里有来自整个行业的统计数据和丰富见解。
但我们确实发现了一些细节，能够更有力地说明当下企业采用人工智能的情况。并非所有企业都采用了 OpenAI，也并非所有企业都是为了提高生产力。事实上，当从新兴堆栈的角度来审视人工智能现状时，可以清楚地发现，企业正近乎疯狂地实行各种计划，而这些计划在大多数情况下，更多的是支持未来的人工智能应用，而不是实现其当下的价值。
例如，生产力用例（似乎无处不在的 Copilot 机器人和聊天机器人）已得到广泛应用。近一半 (40%) 的企业已采用人工智能员工生产力工具，略高于三分之一 (36%) 的企业已经部署聊天机器人，这些聊天机器人要么让人爱不释手，要么让人心生厌恶，有时甚至又爱又恶。
但这些细节并不那么有趣。有趣的是，企业究竟采用了哪些模型，其中的原因为何。
因为企业并没有将单一模型标准化。他们平均使用 2.9 种模型，而使用哪种模型的具体细节则因用例而异。我们发现各行各业都在健康地应用开源和专有模型。Llama 和 Mistral 等正变得如 ChatGPT 和 Hugging Face 一样常见。
这预示着当明年企业执行人工智能首要任务 - 工作流程自动化时，将发生更多的变化。因为考虑到需要将人工智能应用至企业的工作流程中，因此，这种用例并不是非常适合人工智能即服务。工作流为业务和运营流程的专业术语，自计算机诞生之初，便在很大程度上成为公司竞争优势的基础。
对于从业者或 IT 领导者来说，更有趣的是技术堆栈及其构建的方式。我们深知人工智能应用是增加了 API 数量的现代应用，但其堆栈是什么样子，又在哪里部署？您可能会注意到，我们将人工智能应用服务纳入到了人工智能技术堆栈中。这是因为围绕安全性与扩展性的考虑将强化应用服务在交付和保护各类应用方面已经发挥出重要作用。
在防范人工智能对 API 及应用的攻击方面，在保护客户及企业公民的隐私方面，以及在保守公司机密方面，人们的担忧比比皆是。因此我们毫无疑问地认为，无论是 DDoS 保护和 API 安全、负载均衡和入口控制等现有服务，还是人工智能网关等新兴服务，应用服务都将成为人工智能技术堆栈中不可或缺的重要组成部分。
企业计划将 9% 的人工智能预算用于这些应用服务，此外，他们还将投入其他费用来构建人工智能技术堆栈。
超过一半 (54%) 的企业计划在本地部署人工智能模型和人工智能应用，他们确实也在这样做。
分享了这么多，其实关于人工智能现状的细节还有很多，我就不在此一一赘述了；我们已经撰写了一份完整的报告来阐述这些细节，您可在此获取。
请仔细阅读，了解为何我们坚信人工智能之路要么通向数字疯狂，要么通向数字成熟。