生成式人工智慧在應用層的智慧系統
技術轉變和企業支出
生成式人工智慧（Generative AI）被視為科技領域的一場範式轉移，將在未來十年及其以後推動企業支出的重大變革。這樣程度的轉變表面上看似迅速，特別是當這些轉變像生成式 AI 一樣近期掀起巨大波瀾時，但實際上是在企業技術體系的各個層面都是一個又一個攀升的過程。
基礎架構層
基礎架構層捕捉到企業初期的支出，因為公司正組裝強大效能和效能的基礎元件，而當前資本湧入英偉達和 GPU 相關企業的情況表明這個過程正在蓬勃進行中。
應用層
當採用（和金錢）向上遷移時，開發重點將轉向新的體驗和產品，這將重塑每個後續層面。我們僅僅看到這種轉變如何在應用層中展開的一瞥，早期訊號表明這種破壞性將是深遠的。
生成式 AI 和應用產品
生成式 AI 的產品將讓企業應用產品進入下一代，我們可以期待更加深刻的進化。協作是這一新型企業工具的一個特點，具有多人模式、注釋功能、版本歷史和後設資料等功能。這些應用還利用了消費者本土化的病毒式元件來推動採用和實現組織內部和組織之間內容的無縫共享。
生成式 AI 應用之浪潮
第一批球員看起來很像 ChatGPT 整合者，直接在生成式模型之上構建輕量級工具，提供即時但短暫的價值。我們已經看到了一系列生成式 AI 產品的出現，這些產品在最初具有爆炸性的增長，但由於工作流程有限或缺乏附加功能，退出率極高。這些應用程式通常生成一次性的內容或媒體（即不嵌入到使用者的日常工作流程中），它們的價值依賴於廣泛市場上其他人可以取得的現成生成式模型。
新一波的生成式 AI 應用
第二波生成式 AI 應用，才剛開始形成，將利用生成式模型來整合存放在系統記錄應用程式中的結構化資料和存放在系統參與應用中的非結構化資料。這些產品的開發者將會比第一波進入者更有可能建立耐久企業，但前提是他們必須找到一種方法來“擁有”高於參與和記錄應用程式的層面。這在像 Salesforce 這樣的現有廠商已經紛紛採用生成式 AI 來在其底層層面打造一道保護壕壑時，並非易事。
智慧系統的第三波
新興企業將首先推出新穎的產品，透過利用現有的參與和記錄系統的能力，提供價值。一旦確立了一個強有力的用例，他們將建立起來，最終能夠作為一個真正的企業應用程式單獨立足。這並不一定意味著取代現有的互動式或資料庫層；相反，他們會建立新的結構化和非結構化資料，生成式模型利用這些新資料集來增強產品體驗，從本質上創造了一個新型別的“超級資料集”。
建議和觀點
您應該專注於產品與企業工作流程的深度整合，並且能夠捕獲新建立的結構化和非結構化資料，並且對資料進行分層、標註和權重。同時建立產品體驗方面應該相當精密，並且要能夠建立在客戶間內外部之間的資料反饋迴路。
結論
我們從一開始來看，當前的 AI 領域發生了極大變革。開源模型正在蓬勃發展，而封閉的專有模型也以異常迅速的速度發展演進。現在是創始人在這個快速變化的景觀上構建持久智慧系統產品的時候了。當這樣做正確時，對企業的影響將是非同尋常的。
