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| 分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
| 语言:中文 | 更新:2025-10-28 16:03 | 等级: |
| 平台:Android | 厂商: 关于生成式AI,这三个问题很关键股份有限公司 | 官网:暂无 |
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关于生成式AI,这三个问题很关键2024更新天除了在天宫下方感悟大道,就是探寻各种先天灵物,用来炼化本源补足
> 厂商新闻《关于生成式AI,这三个问题很关键》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-10-28 23:18
生成式AI的兴起正在重塑各行各业, 为技术创新、流程自动化与客户交互体验带来前所未有的机遇。
阿卡迈(Akamai Technologies) 与IDC联合发布的最新研报显示:79%的受访企业认为,生成式AI已经或将在未来18个月内对其业务产生颠覆性影响。其中,37%的受访企业已将生成式AI应用部署到生产环境,另有61%的企业正处于技术测试与概念验证阶段。
关于生成式AI,这三个问题仍然是关键。
问题一:边缘服务替代传统云服务,会影响到谁?
根据报告预测,到2027年,80%的CIO(首席信息官)将采用边缘服务来代替传统云服务。随着生成式AI等新AI技术的应用,边缘服务及靠近AI用户侧的“云”支撑的重要性愈发凸显。边缘服务是一种分布式计算模式,其核心在于将计算、存储和网络功能从云端数据中心迁移到网络的逻辑边缘(如路由器、交换机或专用服务器节点),从而缩短数据传输距离。
从性能需求角度来看,当前许多AI推理服务,如未来的智能驾驶、IoT(物联网)服务等,需要更高的实时性和更快的响应速度。边缘服务能够将计算和数据存储靠近用户端,减少数据传输的延迟,从而满足这些应用对实时性的严格要求。例如,在智能驾驶场景中,车辆需要实时处理大量的传感器数据,做出及时的决策,边缘服务可以确保数据的快速处理和响应,保障行车安全。
在安全性考虑方面,出于数据主权或个人隐私保护需求,很多时候企业不希望将分布式数据回传到中心点处理,更倾向于在靠近用户侧甚至用户设备上进行相关AI处理。边缘服务可以在本地完成数据的处理和分析,避免了数据在传输过程中的安全风险,更好地保护用户的数据隐私。
然而,这一趋势也带来了挑战。Akamai亚太区与全球云架构师团队总监李文涛表示,全球没有一家云厂商能覆盖所有地区的边缘场景,因此“多云”采用将是重要趋势。企业的CIO、CTO(首席技术官)需要考虑选择合适的边缘服务,以满足AI应用的性能、实时性及数据隐私保护需求,并兼顾“多云”兼容性,这样才能构建完整的端到端平台,支撑未来创新业务部署。
问题二:中国市场采用边缘计算,遇到哪些机遇与挑战?
报告还将驱动生成式AI部署的关键边缘应用场景进行了排序:生成式AI在边缘的部署是最普遍的场景;其次是预测式AI,用于业务预测及未来数据推断等;第三类是视频编辑、视频处理、图形与仿真CGI等场景。最后,还有解释性AI、远程信号采集与网络优化,以及与运营技术相关的边缘AI场景。
中国企业在采用边缘计算时,面临着独特的机遇。边缘计算可支撑中国企业更好地“出海”,在全球范围内提供更具竞争力的AI相关应用。结合强大的本地化创新能力,将为中国企业出海带来更多新商机与业务场景。例如,中国出海企业可以利用边缘计算在海外市场提供低延迟、高可靠的服务,满足当地用户的需求,提升用户体验,从而增强市场竞争力。
挑战也同时存在。报告显示,中国企业出海常面临合规性及数据隐私保护问题,在AI背景下尤为突出。AI推理过程涉及用户数据交互,尤其是生成式AI可能涉及个人数据交互等场景,这对边缘计算的需求更高,需确保在用户本地或本国完成相关AI服务,满足“数据不离境”的合规要求。这就要求企业在采用边缘计算时,要充分考虑不同国家和地区的法律法规,确保数据的安全和合规。此外,虽然边缘计算可通过全球范围内的就近计算,提供更优的推理时延和用户体验,但在实际应用中,还需要解决网络连接、数据传输等技术问题,以确保边缘计算的稳定运行。
Akamai北亚区技术总监刘烨表示,与AI相关的安全是近年来的热门话题。OWASP多年前发布了各安全领域的TOP10风险,几年前推出了API(应用程序编程接口)相关风险清单,而两年前又针对LLM大模型发布了相关风险清单。
刘烨指出,AI安全风险主要来自两个方面:一是大模型交互与调用中的风险,许多大模型调用通过API实现,需要确保API接口能持续提供数据且不受安全隐患干扰;二是大模型本身带来的新风险,例如“提示词注入”攻击。
除了安全难题,企业还将面临着多云复杂性的管理挑战。报告指出,49%的企业因“多云”复杂性,难以管理多云环境,这一挑战在生成式AI快速发展的背景下尤为值得关注。
问题三:中国企业如何通过边缘服务构建全球竞争优势?
报告显示,在中国采用生成式AI的企业中,96%会利用公有云IaaS承载训练与推理工作负载,该比例高于亚太地区平均水平。对中国企业而言,边缘计算还支撑其更好地“出海”,在全球范围内提供更具竞争力的AI相关应用。结合强大的本地化创新能力,边缘AI为中国企业出海带来更多新商机与业务场景。
生成式AI的实时性要求正迫使企业放宽部分安全策略的问题,针对API及大模型交互的安全防护,并不会引入用户可明显感知的时延。相反,数据中心的分布性、资源就近获取能力及算力充足性,对性能的影响更大,安全性并不会对生成式AI的交互实时性造成影响或引入过多时延。
报告显示,在“多云”管理方面,49%的企业因“多云”复杂性难以管理“多云”环境,在生成式AI快速发展的背景下,这一挑战愈发严峻。对于亚太地区企业面临的遗留基础设施的限制,如GPU更新换代迅速等问题,报告建议企业优先考虑云化部署。
生成式AI的快速发展,推动边缘服务从辅助选项变为战略必需。如何通过技术手段实现多云间的网络连接及AI负载在多云间的无缝数据传输,是企业需重点考虑的问题。随着生成式AI和边缘的结合,中国企业在“出海”时已经不再单纯追求成本优势,而是希望在智能化体验、服务实时性方面建立竞争壁垒。
(经济观察网 李晓丹/文)
免责声明:本文观点仅代表作者本人,供参考、交流,不构成任何建议。
李晓丹
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