IBMwatsonx破解行业AI的珍珑
毫无疑问，ChatGPT是今年的世界顶流……
相关数据显示：OpenAI网站的流量在4月份就超过了18亿，进入了全球流量排名前20，同时也引发了AIGC的热潮。IDC也做出预测：年全球人工智能市场规模达到亿美元，其中80%左右可能都是与AIGC相关的应用。
站在时代的风口，AI大模型如雨后春笋，层出不穷。文心一言、通义千问、紫东太初等中国一批通用化大模型正在快速发展。按照中国科技部新一代人工智能发展研究中心5月底发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。
“百模大战”似乎格局已定，但也为新AI时代的发展提出了深层次的思考：
如今AI正成为一种通用的技术能力，但对行业客户而言，这种“通用大模型”能力如果不能结合企业训练数据和行业知识库，形成行业客户的专有模型，就像是“珍珑棋局”一样，布局再精巧，也像是一个美轮美奂的“笼子”，将行业AI锁在了象牙塔，做不到普惠行业。
这样的“珍珑棋局”，要如何破解？
01
行业AI“破题者”IBM
《智能时代：大数据与智能革命重新定义未来》中预言，传统的行业都将采用智能技术实现升级换代，也会改变原有的商业模式。AIGC的轰然了来袭，也的确让我们看到了这种可能性。
IBM大中华区董事长、总经理陈旭东
如IBM大中华区董事长、总经理陈旭东所说，ChatGPT的横空出世，证明了大语言模型是一条走得通、通往未来AI的道路，也意味着AI的发展经过几十年的算法、算力、数据方面的量变积累，“质变时刻”已经到来。
但在巨大的机遇面前，AI实现大规模行业应用的挑战同样存在：
首先，行业里遇到的问题，如何转化成AI可以解决的问题，如何将行业知识与AI结合；第二，如何降低AI的算法、模型开发门槛，让AI可以普惠；第三，将AI顺利部署到实际的生产系统去中，始终都是一个系统性的难题。
这些难题，不仅与AI相关，更与企业自身的业务逻辑相关。
当“让AI成为核心生产力”成为了企业领导的迫切需求。一向以客户需求为导向的IBM推出了新一代AI与数据平台IBMwatsonx，并宣布在中国市场落地。旨在赋能中国本土企业使用可信数据，负责任、规模化地构建、应用和扩展领先的AI技术，提升竞争力。
过去多年，IBM对AI技术的投入，长期而又坚决。早在年，IBM开发的深蓝（DeepBlue）国际象棋超级计算机在6局比赛中击败世界冠军加里·卡斯帕罗夫（GarryKasparov），震惊了整个世界。
25年后，watsonx接过了IBM在AI技术探索的“接力棒”，成为了行业AI的“破题者”，陈旭东说，“根据企业自身的业务需求、使用企业自己的数据，IBMwatsonx将为他们量身定制生成式AI解决方案和模型。”
02
行业AI模型，并不是越大越好
大模型之所以为“大”，是其参数规模的数量级决定的。
其实在ChatGPT之前，年的GPT-3就已经名震世界，拥有亿个参数的GPT-3开启了千亿规模的大模型时代。也正因为“大”，而不够专，使得大模型在“狂欢”之后，与企业应用之间的距离，仍然没有被明显的拉近。
实际上，在企业应用当中，部署AI的目标是模型能够解决其特定的问题，企业当然就希望这个模型越小越好，因为越小越灵活，越小才更加节能、更加有效。
IBM大中华区首席技术官、研发中心总经理谢东
相比于大模型，IBM大中华区首席技术官、研发中心总经理谢东认为，“企业应该
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