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利用GenAI力量的五種技術(shù)策略

人工智能
GenAI的崛起為中東地區(qū)的科技領(lǐng)軍企業(yè)帶來了巨大機(jī)遇,但要想在競爭中脫穎而出,他們需要采取五大戰(zhàn)略之一,深入理解區(qū)域動(dòng)態(tài)并制定定制化解決方案。

GenAI帶來的機(jī)遇可以是革命性的,但將這一創(chuàng)新技術(shù)付諸實(shí)踐并非易事。來自Strategy&的Diana Dib和Prateek Chauhan概述了領(lǐng)導(dǎo)者可以采取的步驟、措施和程序,以抓住GenAI帶來的機(jī)遇。

GenAI的出現(xiàn)標(biāo)志著創(chuàng)新周期中的一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn),就像互聯(lián)網(wǎng)催生了蓬勃發(fā)展的軟件市場,智能手機(jī)帶來了應(yīng)用程序和社交媒體一樣。2023年,全球?qū)enAI的私人投資超過250億美元,其中包括中東地區(qū)的4.15億美元風(fēng)險(xiǎn)資本投資。

這種基礎(chǔ)性的轉(zhuǎn)變?yōu)樵摰貐^(qū)的科技領(lǐng)軍企業(yè)創(chuàng)造了多個(gè)追求創(chuàng)新和顛覆市場的機(jī)會(huì)。為了在競爭中脫穎而出,這些企業(yè)必須深刻理解區(qū)域動(dòng)態(tài),并采用定制化的方法來滿足特定市場需求,同時(shí)對新興趨勢保持敏銳。

中東的科技領(lǐng)軍企業(yè)應(yīng)探索五種策略,以聚焦投資并實(shí)現(xiàn)長期的競爭優(yōu)勢。

聚焦行業(yè)垂直領(lǐng)域

在基礎(chǔ)設(shè)施、平臺(tái)和大型語言模型(LLM)領(lǐng)域,已有成熟的玩家占據(jù)主導(dǎo)地位,包括超大規(guī)模企業(yè)、閉源和開源數(shù)據(jù)及AI平臺(tái)提供商,以及LLM的現(xiàn)有企業(yè)。然而,區(qū)域領(lǐng)軍企業(yè)可以通過為特定行業(yè)和企業(yè)量身打造的解決方案搶占市場份額。通過針對特定的用例,他們可以提高性能、質(zhì)量、體驗(yàn)和效率。

Polaris預(yù)測,到2032年,中東和非洲的媒體娛樂行業(yè)以及金融服務(wù)(銀行和保險(xiǎn)行業(yè))將成為最大的行業(yè)垂直領(lǐng)域,占據(jù)78億美元GenAI市場的70%。

目前,應(yīng)用程序在GenAI生態(tài)系統(tǒng)中捕獲了30%至35%的價(jià)值,它們的優(yōu)勢在于理解“控制點(diǎn)”——企業(yè)中最重要的系統(tǒng),通常也是為了節(jié)省成本而最后關(guān)閉的系統(tǒng),并圍繞它構(gòu)建解決方案,這包括針對行業(yè)或企業(yè)微調(diào)模型,并開發(fā)具有獨(dú)特行業(yè)工作流程的前端應(yīng)用程序。

例如,Oracle將臨床數(shù)字助手工具集成到其電子健康記錄平臺(tái)Cerner中,減少了臨床醫(yī)生的行政任務(wù),同時(shí)提升了平臺(tái)的整體價(jià)值主張。

采用集成堆棧方法

科技領(lǐng)軍企業(yè)可以開發(fā)結(jié)合計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施(用于管理計(jì)算資源的軟件)和大型語言模型(LLM)的解決方案,這種策略能夠增強(qiáng)商業(yè)回報(bào),因?yàn)樗岣吡丝蛻粽承圆⑻嵘速Y本效率。例如,Dell與Hugging Face合作,提供集成基礎(chǔ)設(shè)施和GenAI模型的解決方案,幫助客戶構(gòu)建和部署自己的GenAI應(yīng)用程序。

擁有、本地化并控制基礎(chǔ)設(shè)施和計(jì)算堆棧

為了確保在不斷發(fā)展的技術(shù)環(huán)境中具備適應(yīng)性、可擴(kuò)展性和彈性,區(qū)域科技公司需要控制基礎(chǔ)設(shè)施層,包括數(shù)據(jù)中心和設(shè)備。企業(yè)應(yīng)專注于在本地化環(huán)境中提供GenAI解決方案,這不僅能提高數(shù)據(jù)安全性,還支持為大型區(qū)域企業(yè)和政府客戶提供定制化服務(wù)。

位于利雅得的AI和網(wǎng)絡(luò)安全公司W(wǎng)atad實(shí)施了Mulhem,這是一個(gè)在本地?cái)?shù)據(jù)集上訓(xùn)練的領(lǐng)域特定的大型語言模型(LLM),并在英偉達(dá)的本地高性能計(jì)算系統(tǒng)上開發(fā)。

訪問獨(dú)特的數(shù)據(jù)集和專有知識(shí)產(chǎn)權(quán)

僅依賴于公開可用數(shù)據(jù)的解決方案無法創(chuàng)造增值或帶來競爭優(yōu)勢,這使得區(qū)域科技領(lǐng)軍企業(yè)必須獲得并管理對專有數(shù)據(jù)集的訪問。為了在關(guān)鍵垂直領(lǐng)域開發(fā)知識(shí)產(chǎn)權(quán)(IP),企業(yè)應(yīng)尋找與客戶的共同投資機(jī)會(huì),以推動(dòng)市場發(fā)展,這種方式既能為公司提供獨(dú)特的數(shù)據(jù)集,又能讓他們擁有知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

科技領(lǐng)軍企業(yè)還可以探索與其他企業(yè)(如數(shù)據(jù)提供商、行業(yè)領(lǐng)袖和研究機(jī)構(gòu))建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系和許可協(xié)議。

在不影響性能的前提下管理成本

訓(xùn)練和部署GenAI模型的成本越來越高。例如,訓(xùn)練GPT-4和Google的Gemini Ultra的成本估計(jì)分別為7800萬美元和1.91億美元。

隨著LLM模型的規(guī)模和成本不斷增加,區(qū)域科技領(lǐng)軍企業(yè)可以尋求在保持性能的同時(shí)控制成本。為實(shí)現(xiàn)這兩個(gè)目標(biāo),企業(yè)可以使用LLM控制器,這是一種可以對多個(gè)LLM輸出進(jìn)行排序和綜合的工具,用以在依賴更大型模型之前先管理一系列較小且成本更低的模型,這種方法可以顯著降低成本。

要成功實(shí)現(xiàn)GenAI的盈利,區(qū)域科技領(lǐng)軍企業(yè)應(yīng)與能夠?yàn)榭蛻魳?gòu)建和部署定制用例的AI服務(wù)提供商合作,利用他們的GenAI技術(shù)棧。同時(shí),捕獲GenAI市場份額還需要?jiǎng)?chuàng)新的定價(jià)模式,例如基于成功的定價(jià)(費(fèi)用與解決客戶問題的效果掛鉤)或“免費(fèi)增值”定價(jià)模式,即提供免費(fèi)基礎(chǔ)服務(wù),通過高級(jí)服務(wù)、終端客戶使用或兩者結(jié)合來實(shí)現(xiàn)盈利。

例如,Microsoft 365 Copilot為用戶提供了一個(gè)免費(fèi)層以促進(jìn)采用,同時(shí)通過包含更多GenAI功能的高級(jí)定價(jià)來實(shí)現(xiàn)盈利。

抓住GenAI的機(jī)遇

區(qū)域科技領(lǐng)軍企業(yè)在GenAI時(shí)代擁有巨大的發(fā)展機(jī)會(huì),前提是他們能夠采用以五大戰(zhàn)略之一為核心的策略,并制定清晰的市場推廣模式。隨著全球?qū)enAI的需求增長,區(qū)域科技領(lǐng)軍企業(yè)應(yīng)立即采取行動(dòng),確保在這一不斷增長的市場中占據(jù)重要份額。

責(zé)任編輯:華軒 來源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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