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戴尔John Roese:2024年生成式AI将从理论走向实践

PChome | 编辑:单亚凯
原创
2023-12-14 16:30:16

【PChome概述】戴尔科技集团全球首席技术官John Roese介绍并分享了2024年及未来影响科技行业的新兴趋势,以及戴尔科技如何与客户合作,把握趋势并抓住创新机遇。其中生成式AI将从颠覆走向优化,讨论重点将从理论转向实践。


12月13日,戴尔科技集团举办了2024年技术预测媒体沟通会。戴尔科技集团全球首席技术官John Roese介绍并分享了2024年及未来影响科技行业的新兴趋势,以及戴尔科技如何与客户合作,把握趋势并抓住创新机遇。

John Roese分享了对 2024 年及未来技术行业发展趋势的四个展望,涵盖生成式AI、零信任、边缘平台以及量子计算等话题。

戴尔科技集团全球首席技术官John Roese

John Roese表示:“AI是未来世界发展的中心,它可以通过边缘投入到生产中,依靠零信任保障安全,并最终从量子技术处获取源源不断的动力,实现扩展到全球系统所需的性能和效率。我们需要密切关注AI,但也不能忽视其他架构。只有这样才能确保愿景与行动一致,从而取得长期成功。”

·生成式AI成为焦点并将从理论走向实践

我们的数字世界正在以前所未有的速度演进和扩张,而AI是所有行业变革与前进的助推剂。特别是随着ChatGPT和其他生成式AI系统的出现,整个行业都在讨论、努力地理解生成式AI。John Roese表示,“如果说今年是生成式AI的元年,2024年将是生成式AI的次年,GenAI将会继续主导话题,并将从理论转向实践。从训练基础架构和成本转向推理和运营成本。企业的关注点也将越来越多地从宽泛的实验转向自上而下的战略重点,暨挑选出少数几个真正具有变革意义的GenAI项目,领导者将承担更多责任。”

John Roese表示:“虽然GenAI在如何改变商业和世界这一点上激发了人们巨大的创造力,但现实世界中规模化的GenAI活动却寥寥无几。进入2024年,我们将看到第一批GenAI企业项目走向成熟。”

对于各个企业、各个垂直行业领域的企业来说,无论是GenAI还是GPT4,大语言模型的训练成本是高昂的,但是垂直行业的企业不会直接在应用中来使用这些模型。所以,当我们要进一步开发这些模型,让这些模型投入到垂直行业的生产当中的时候,让这些模型真正地产生生产力的时候,必须要解决诸多问题,例如推理的基础架构是什么?2024年企业必须更好地理解,除了训练的基础架构,如何打造一个推理的基础架构。还有推理能力部署的位置,以前主要决定训练放在数据中心,以后必须要搞清楚推理放在那里,有可能会放在边缘当中,必须要接近呼叫中心或者是客户所在的位置。

·零信任巩固前沿

数字时代,尤其是GenAI时代,安全始终是第一议题。我们非常熟悉的一个概念就是零信任,零信任它不是一个新的概念,“整个2023年充斥着对零信任及其在全球网络安全工作中重要性的讨论。2024年,零信任不再只是一个热门话题,我们将更注重落实真正的技术、标准乃至认证,从而明确什么才是真正的零信任。” John Roese提到。

零信任本身是非常有价值的,但要看到零信任基础架构只有在新的环境中才最容易部署,在老的环境中部署零信任基础架构是非常困难的。在全新的环境中可以一开始就使用零信任原则来实施一种全新的安全范式,因为大部分边缘平台都是全新的,所以零信任从一开始就构建进去了。但目前,大部分的AI基础架构还尚待打造,所以我们期待着零信任安全原则会成为AI基础架构构建过程当中的默认原则。如果五年之后,有任何的IT架构没有采取零信任,将会非常奇怪。

·现代化边缘扩展和多云持续盛行

第三个议题是边缘平台。在多云的环境之下,云提供商基本都在集中的数据中心提供服务,可是在实际生活中,我们的数据并不是在数据中心,而是在边缘。我们意识到需要把数据存放在各个分散的地方,这就意味着大型的服务提供商以及服务堆栈上需要为每一个架构来构建自己的边缘,所以每一个厂商都有自己的边缘平台。但对一家公司而言,肯定不希望有5个不同的边缘平台同时为其提供服务。

John Roese分享说,企业将认识到构建现代化边缘有两种方式:边缘孤岛的扩展和多云边缘平台的搭建。未来的发展方向将是后者,即采用“边缘平台”让现代化边缘成为多云基础架构的延伸。

如果把边缘平台和边缘工作负载分隔出来之后,基础架构就能够让我们建立一个平行的平台,上面既有软件又有硬件的编排,就可以来运营以软件为定义的平台。对于云服务而言,你不需要建立针对每一个工作负载的平台,而是有一个共同的平台。对戴尔科技而言,我们认为还可以把它变得更安全、更自动化,建立一个共同的边缘平台,而不是针对每一个工作负载和应用的各自的不同平台。2023年我们就开始有这样的远景,而且我们从明年开始将落实一些此前的概念和设想,这是因为大部分企业使用GenAI需要处理数据中心以外的数据,所以,我们需要在利用GenAI的时候加以运营,就是通过在数据平台上使得GenAI在利用数据的时候变得可能。

·共创数据驱动的未来

展望未来,John Roese 指出,量子计算解决了GenAI和大多数大规模AI对计算资源需求量极大这一主要问题。他预计量子计算将带来AI系统能力的巨大飞跃。混合量子系统将成为现代化AI的计算基础,AI工作将被分散于包括量子处理单元在内的一系列不同的计算架构中。

John Roese表示,“量子计算和GenAI将会密不可分,今后5年中可能会随时发生”,量子计算是概率计算,和传统计算是不一样的,如果对GenAI进行优化之后,就能够让GenAI更加有效,那个效率的加快是你无法想象的倍数。生成式AI极其高效、极其快速的运行之后,产生的影响和刚出现ChatGPT的时候带给大家的惊喜是一样的。

尽管面临着众多挑战,但 John Roese坚信,戴尔科技在引领客户前进时,通过合作和指导完全有能力成为客户的战略合作伙伴。“因此,我们需要建立一个数字化统一体,通力合作将数字化想法变为现实。戴尔科技是站在技术和业务增长机遇前沿的集大成者,汇集专业知识、解决方案和合作伙伴,助力客户打造数据驱动的未来。”

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