Deloitte的技术趋势报告显示

每年，德勤的《科技趋势》报告深入探讨了过去一年的技术格局，并突出未来18至24个月内将塑造数字化转型的宏观行业趋势。今年的报告于今日发布，再次聚焦人工智能（AI），但与往年相比有所不同。

尽管自两年前兴趣激增以来，AI的热度一如既往，但行业对技术的认知、适应和实施方式发生了显著变化。报告指出，AI正“融入我们生活的方方面面”。

德勤首席未来学家兼报告合著者迈克·贝克特尔将AI比作电力或万维网等关键技术——我们每天依赖却不假思索的事物。他指出，AI正日益成为关键业务运营的基础层。

“未来18至24个月与过去18至24个月的不同之处在于，AI正变得低调，”贝克特尔解释道。“它正在成为我们需要考虑和处理的所有其他面向业务事务的基础或底层结构。”

随着AI成为几乎所有业务运营不可或缺的一部分，对这项技术的最初担忧正在消退。商业领袖的关注点已从是否采用AI转向如何最好地利用它，探索硬件升级、小型语言模型（SLMs）、代理AI等选项。

AI在商业中的应用：专业代理团队

当像ChatGPT这样的AI聊天机器人横空出世时，其背后的大型语言模型（LLMs）迅速被用于优化业务运营。最初的想法是拥有一款多功能聊天机器人，能够处理一切事务。

“过去两年，AI感觉像是一个单一的整体——一个满足我们所有需求和好奇心的聊天窗口，”贝克特尔说。“现在，我们看到了一种裂变式爆炸，AI将变为多个，数十个、然后数百个，最终是数千个基于特定领域数据训练的特定领域代理。”

报告强调，由于SLMs的灵活性，它们可以定制以执行特定任务，如申请资助、生成财务报告或总结检查报告——这些任务若用LLM训练则效率低下。

这些SLMs可以协同工作，组成一个虚拟助手团队，组织可以依赖它们完成各种任务。这种方式类似于我们今天使用应用程序的方式，因此有了“总有一个代理能胜任”的说法。

“与其说是一个超级套装，不如说是一个团队，就像复仇者联盟那样的团队，拥有特殊能力的代理，针对特定需求调用，”贝克特尔评论道。

SLMs还提供额外优势：它们可以在设备上运行，成本更低，所需数据较少，且通常是开源的。

AI在硬件中的应用

过去一年，AI中心硬件激增，计算能力增强，能够在设备上运行AI应用程序并集成AI功能和工作流程。

“企业和员工的物理计算机更新即将开始，这是我们15年来未曾见过的规模，”贝克特尔表示。“一代人以来，物理设备——处理器、服务器、网络、笔记本电脑——首次成为实现你想要的未来与停留在过去的关键。”

这一趋势推动企业升级员工设备，因为没有合适的硬件支持，预想的AI转型无法实现。

报告将这一转变列为其六大趋势之一，称之为“硬件正在吞噬世界”。一个典型例子是Nvidia的受欢迎程度飙升，其GPU成为抢手货，使该公司跻身全球最具价值的企业之列。德勤预测，全球AI芯片市场将从2024年的500亿美元增长到2027年的1100亿美元（保守估计），或高达4000亿美元（乐观估计）。

关于何时投资硬件升级，贝克特尔建议“以需求为导向”。他说：“如果你有一系列战略能力急需实现，而你的硬件设施是限制因素，那么当然是时候了。如果只是因为硬件闪亮就去浏览，那可能不是最具价值的决定。”

AI入门

尽管自2023年以来AI格局不断演变，但企业的起点始终未变：数据。无论是使用LLM还是SLM，拥有干净、有序且最新的数据对于获得准确结果至关重要。

“我对所有行业和地区的客户的第一建议是，在将数据输入AI之前，先清理、规范和管理你的数据集，”贝克特尔建议道。

他指出，大约四分之三的客户最初来开会时想要一个AI项目，但离开时意识到他们首先需要一个数据管理和治理项目。

为避免“输入垃圾，输出垃圾平方”的情况，报告强调数据标注成本是AI投资的重要驱动因素。此外，德勤2024年第三季度《企业生成AI状况》报告发现，75%的受访组织因生成AI增加了对数据周期管理的投资。

“当你看到‘IT’这个词时，倾向于想到T，比如‘哦，技术很闪亮’，但信息部分至少占了一半的重要性，”贝克特尔总结道。