AI大模型场景落地有多难？20+知名AI机构及企业发问
AI大模型场景落地的难度主要体现在多个方面，这些挑战涉及技术、数据、算力、成本、人才以及行业适配性等多个维度。以下是对AI大模型场景落地难度的详细分析：
一、技术挑战
- 模型能力限制：当前大模型的能力虽然有所提升，但在处理多步骤、多变量的复杂业务流程时仍存在理解和执行上的局限性。例如，工厂对AI最迫切的需求是质检，但目前大模型的能力还不足以支撑其在真实的质检场景中应用。
- 原创性算法模型缺乏：国内大模型在某些关键技术上依赖国外，缺乏原创性算法模型，导致产品技术水平出现同质化竞争。
二、数据挑战
- 数据质量与多样性：大模型的训练和应用通常需要大量的高质量数据。然而，当前国内在行业数据积累方面还存在明显不足，现有的数据质量普遍不高，结构化的高质量数据相对匮乏，特别是专业领域高质量数据不足。
- 数据标注与整理：多模态异构数据的整理和处理是面临挑战，尤其是海量历史数据的人工标注工作非常耗时。
- 数据安全与隐私保护：数据安全与隐私保护问题依然存在，数据脱敏与安全管理能力不足，个人隐私数据买卖等问题也亟待解决。
三、算力挑战
- 算力缺口：国内算力缺口问题依然存在，尤其智能算力。随着技术的不断迭代，算力需求持续增加，导致算力缺口不断扩大。
- 自主可控问题：尽管中国在总体算力规模上已位居世界前列，但在高端芯片等核心硬件方面仍存在较大差距，这直接影响了大模型的训练效率和规模。
四、成本挑战
- 资金投入：训练大模型需要强大的计算资源，包括计算能力和内存，这可能需要大量的资金投入和时间等待来建设和维护相应的基础设施。
- 盈利压力：企业出于盈利考虑，难以将所有算力投入大模型研发。如果短期内无法从大模型业务中获得盈利，企业可能会放弃这条产业线，转而发展其他业务。
五、行业适配性挑战
- 领域知识缺乏：不同行业有其特殊的知识体系和业务逻辑，如何将通用大模型有效地适配到特定行业，实现从技术到价值的转化，仍然面临诸多挑战。
- 业务场景需求差异：大模型需要进行针对性的调整和优化，以适应不同的领域和数据集，领域知识的缺乏可能会影响模型的性能和效果。
六、人才挑战
- 高端人才短缺：技术方懂技术不懂业务，客户懂业务不懂技术，懂技术又懂业务交叉型的人才少。此外，在算力方面万卡集群调优高端人才也短缺。
- 人才供需不平衡：行业人才有动态需求，企业很难能在一个时段找到合适的人。
综上所述，AI大模型场景落地的难度是多方面的，需要技术、数据、算力、成本、人才以及行业适配性等多方面的共同努力和突破。随着技术的不断进步和解决问题的努力，AI大模型有望在各个领域实现更广泛的应用和落地。
