2023 年預(yù)測：虛實(shí)融合、解決關(guān)鍵問題并能自我復(fù)制的 AI

NVIDIA AI 專家預(yù)測，在全球不確定環(huán)境下，數(shù)字孿生和生成式 AI 仍將助推企業(yè)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)并刺激消費(fèi)需求。

三年來，我們經(jīng)歷了疫情以及封控等后續(xù)影響。在全球不確定環(huán)境下，企業(yè)在 2023 年的首要任務(wù)仍與過去一樣，是引領(lǐng)、創(chuàng)新和解決問題。

AI 正逐步被廣泛應(yīng)用來實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。根據(jù) Gartner 最近對美國、英國和德國近 700 家企業(yè)的調(diào)查，平均有 54% 的企業(yè) AI 項(xiàng)目從試點(diǎn)邁入生產(chǎn)階段。多達(dá) 80% 的受訪高管表示，自動化可以應(yīng)用于任何商業(yè)決策，他們正在將 AI 從戰(zhàn)術(shù)上升到戰(zhàn)略。

2023 年有什么制勝之道？更高效也許是一個方向。NVIDIA 的 AI 專家預(yù)測，面對裁員以及技術(shù)工人短缺的趨勢，企業(yè)將優(yōu)先使用云端集成軟件與硬件產(chǎn)品來擴(kuò)展其 AI 項(xiàng)目，這些軟硬件產(chǎn)品可根據(jù)企業(yè)、應(yīng)用程序或預(yù)算等方面的需求進(jìn)行購買和定制。

此外，在專家預(yù)測的觀點(diǎn)中，另一個反復(fù)出現(xiàn)的主題是更低成本的 AI 開發(fā)。由于摩爾定律已開始失效，在本地安裝算力的成本已經(jīng)變得越來越高，能效也在不斷降低。在這個節(jié)點(diǎn)，加速向云端的遷移，將是另一個發(fā)展趨勢。它將助力 AI 應(yīng)用的開發(fā)，并為供應(yīng)鏈問題找到數(shù)據(jù)驅(qū)動型的解決方案。

以下是部分 NVIDIA 專家對新一年 AI 發(fā)展的展望：

ANIMA ANANDKUMAR

NVIDIA 機(jī)器學(xué)習(xí)研究高級總監(jiān)、加州理工學(xué)院布倫教授

數(shù)字孿生步入實(shí)際應(yīng)用：大規(guī)模數(shù)字孿生將會出現(xiàn)，并且這些應(yīng)用將會是復(fù)雜、多尺度（multi-scale）的，比如天氣和氣候模型、地震現(xiàn)象、材料特性等。這將推動當(dāng)前的科學(xué)模擬實(shí)現(xiàn)百萬倍加速，帶來新的科學(xué)洞察與發(fā)現(xiàn)。

通用 AI “助手”：AI “助手”將通過自然語言指令和大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)來解決更多開放式的任務(wù)。此外，借助大模型，特別是在大量無標(biāo)簽數(shù)據(jù)上大規(guī)模訓(xùn)練的大型 AI 模型，AI “助手”將能夠理解和分析任何類型的請求，并隨著時間的推移，掌握更多新類型的問題。

MANUVIR DAS

NVIDIA 企業(yè)計算高級副總裁

軟件領(lǐng)域的進(jìn)步將終結(jié) AI 孤島：長期以來，為進(jìn)行 AI 研究和開發(fā)，企業(yè)只能在云計算和混合架構(gòu)中進(jìn)行選擇，而這會影響開發(fā)者的生產(chǎn)力和創(chuàng)新。企業(yè)將在 2023 年通過軟件統(tǒng)一所有基礎(chǔ)設(shè)施類型中的 AI 工作流，并為 AI 從業(yè)者提供一致性、互聯(lián)的體驗(yàn)。無論項(xiàng)目規(guī)模或復(fù)雜性如何，這都將助力企業(yè)平衡成本與戰(zhàn)略目標(biāo)，并獲得接近無限的、靈活的開發(fā)能力。

生成式 AI 變革企業(yè)應(yīng)用：關(guān)于生成式 AI 的各種“炒作”將在 2023 年成為現(xiàn)實(shí)。這是因?yàn)榻K于擁有了構(gòu)建真正意義上生成式 AI 的基礎(chǔ)，軟件可以將大語言模型和推薦系統(tǒng)轉(zhuǎn)換成生產(chǎn)型應(yīng)用，除生成圖片的應(yīng)用之外，還包括能智能地回答問題、創(chuàng)造內(nèi)容、甚至能夠帶來新發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用。這個全新的創(chuàng)意時代將推動個性化客戶服務(wù)的巨大進(jìn)步，加快新商業(yè)模式的落地，并為醫(yī)療領(lǐng)域的突破奠定基礎(chǔ)。

CHARLIE BOYLE

NVIDIA DXG 系統(tǒng)副總裁

AI 通過節(jié)能計算變得更經(jīng)濟(jì)高效：2023 年，低效率、基于 x86 的傳統(tǒng)計算架構(gòu)將因不支持并行處理，被加速計算解決方案所取代。加速計算可提供構(gòu)建語言模型、推薦系統(tǒng)等所需的計算性能、規(guī)模和效率。

面對經(jīng)濟(jì)放緩，企業(yè)將尋求能夠在實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的同時，降低IT成本并提高效率的 AI 解決方案。使用軟件來整合整體基礎(chǔ)設(shè)施工作流的新平臺將帶來計算性能上的突破，包括降低總擁有成本、減少碳足跡，并加快具有變革意義的 AI 項(xiàng)目的投資回報，它們將取代資源浪費(fèi)水平更高的老舊架構(gòu)。

KARI BRISKI

NVIDIA AI 和 HPC 軟件副總裁

LLM 應(yīng)用的增長：大語言模型的新研究將帶來一系列全新的應(yīng)用，它們可以將語言、文本甚至圖像轉(zhuǎn)化為各類機(jī)構(gòu)中任何人都能使用的洞察，無論你是企業(yè)高管還是藝術(shù)家，各行業(yè)的專業(yè)人士都將受益。此外，對模型定制能力的需求也將快速增長，從而使 LLM 的專長能夠應(yīng)用于英語以外的多種語言和方言，以及從目錄描述生成到醫(yī)學(xué)報告總結(jié)等多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

無標(biāo)簽數(shù)據(jù)也有用武之地：大語言模型和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還將被應(yīng)用至大量照片、錄音、社交媒體推文等領(lǐng)域。開發(fā)人員可以通過這種方式，探索未被開發(fā)的模式和線索、推動醫(yī)療領(lǐng)域的突破、科學(xué)的進(jìn)步，探索客戶互動的優(yōu)化手段，甚至推動自動駕駛交通領(lǐng)域的重大進(jìn)展。在 2023 年，加上非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用，將有助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)，例如可以生成仿真病例，來模擬和研究可供其學(xué)習(xí)的病例。這種無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)將變得和有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)一樣重要。

新型呼叫中心：2023 年的呼叫中心將更廣泛地采用語音 AI 工作流，這將為客戶互動流程中的所有環(huán)節(jié)提升業(yè)務(wù)的靈活性，不管是調(diào)整模型架構(gòu)，還是在專有數(shù)據(jù)上微調(diào)模型和自定義流程。此外，隨著語音 AI 工作流在企業(yè)中的日漸普及，將進(jìn)一步縮短解決問題的時間，從而大幅度提高呼叫中心的工作效率。AI “助手”將在恰當(dāng)?shù)臅r間內(nèi)，從龐大的知識庫中提取正確的信息，最大程度地減少客戶的等待時間。

KIMBERLY POWELL

NVIDIA 醫(yī)療業(yè)務(wù)副總裁

生物學(xué)成為信息科學(xué)：憑借大語言模型領(lǐng)域的突破和以序列詮釋生物學(xué)的能力，研究人員將能夠訓(xùn)練出用于化學(xué)和生物學(xué)的新一類 AI 模型。借助這些新 AI 模型的能力，藥物研發(fā)團(tuán)隊能夠通過計算機(jī)來生成、表示和預(yù)測分子與蛋白質(zhì)的屬性和相互作用，所有的這些都將通過硅量子計算實(shí)現(xiàn)。而這些進(jìn)展將助力推進(jìn)潛在療法的開發(fā)。

手術(shù) 4.0 時代已經(jīng)到來：航空業(yè)在使用飛行仿真器來訓(xùn)練飛行員和研究新的飛機(jī)控制系統(tǒng)，現(xiàn)在外科醫(yī)生和機(jī)器人手術(shù)設(shè)備制造商也能夠做到這一點(diǎn)。從手術(shù)室環(huán)境，到醫(yī)療機(jī)器人和病人解剖學(xué)，數(shù)字孿生能夠進(jìn)行各種規(guī)模的模擬，為個性化手術(shù)演練和 AI 人機(jī)互動設(shè)計開辟全新的空間。漫長的住院醫(yī)師培訓(xùn)將不再是培養(yǎng)資深外科醫(yī)生的唯一途徑。借助機(jī)器人輔助手術(shù)，第一次進(jìn)行此類操作的醫(yī)生也能展現(xiàn)專家級的水平。

DANNY SHAPIRO

NVIDIA 汽車事業(yè)部副總裁

在元宇宙中訓(xùn)練自動駕駛汽車：自動駕駛無疑是當(dāng)今最為復(fù)雜的一個 AI 應(yīng)用場景。全球超過 250 家汽車制造商、卡車制造商、初創(chuàng)企業(yè)，以及運(yùn)輸和出行即服務(wù)提供商正在努力攻克這個挑戰(zhàn)，開發(fā)自動駕駛汽車。如果只在道路上進(jìn)行測試，很難遇到并且有能力應(yīng)對所有的場景，因此汽車行業(yè)的大部分企業(yè)將在 2023 年轉(zhuǎn)向虛擬世界尋求幫助。

除了實(shí)際上路進(jìn)行數(shù)據(jù)采集之外，虛擬車隊能夠在汽車上路前，生成用于訓(xùn)練和測試新功能的數(shù)據(jù)。高保真模擬將為自動駕駛汽車提供接近無限的運(yùn)行場景和環(huán)境。此外，數(shù)字孿生還將被應(yīng)用于車輛的生產(chǎn)過程中，以提高制造效率、簡化操作，并提升工人的效率和安全。

遷移到云端：交通運(yùn)輸業(yè)將在 2023 年迎來更多的軟件即服務(wù)（SaaS）和基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）產(chǎn)品。開發(fā)者將能夠訪問全套云服務(wù)，在任何地方設(shè)計、部署和體驗(yàn)元宇宙應(yīng)用。團(tuán)隊將設(shè)計并聯(lián)合開發(fā) 3D 工作流，比如自動駕駛汽車仿真、車內(nèi)體驗(yàn)、云游戲，以及在線或者線下展廳的形式查看汽車的 3D 配置器。

您的車內(nèi)管家：隨著對話式 AI、自然語言處理、手勢檢測和虛擬數(shù)字人領(lǐng)域的進(jìn)展，數(shù)字助手將被應(yīng)用于新一代的自動駕駛汽車中。借助 NVIDIA DRIVE Concierge 平臺，數(shù)字助手可以通過自然語言理解進(jìn)行預(yù)約服務(wù)，控制車輛，發(fā)出提醒等。通過車內(nèi)攝像頭、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多模態(tài)交互等技術(shù)，自動駕駛汽車能夠確保駕駛員將注意力集中在路上，并確保在旅程結(jié)束時沒有貴重物品或?qū)櫸锉贿z落在車?yán)铩?/p>

REV LEBAREDIAN

NVIDIA Omniverse 和仿真技術(shù)副總裁

元宇宙通用語言：正如 HTML 是 2D 網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)語言一樣，USD（通用場景描述）將成為 3D 網(wǎng)絡(luò)最強(qiáng)大、可擴(kuò)展的開放式語言。作為元宇宙虛擬世界的 3D 標(biāo)準(zhǔn)，USD 將助力企業(yè)以及消費(fèi)者使用各種工具、閱讀器和瀏覽器，以無縫體驗(yàn)的方式，在不同的 3D 世界之間移動。

虛實(shí)融合的數(shù)字孿生：基于現(xiàn)實(shí)商品、服務(wù)和地點(diǎn)、虛實(shí)結(jié)合的數(shù)字孿生，將能創(chuàng)造高于現(xiàn)實(shí)世界原本存在的利潤收入。比如在將運(yùn)動鞋的圖案發(fā)送給工廠之前，與游戲公司合作銷售尚處在設(shè)計測試階段的虛擬運(yùn)動鞋。除了開源和更多營銷玩法以外，企業(yè)還將在多方面受益，如減少浪費(fèi)，提高運(yùn)營效率和精準(zhǔn)度。

KEVIN DEIERLING

NVIDIA 網(wǎng)絡(luò)事業(yè)部高級副總裁

加速計算的需求在增長：CPU 的設(shè)計已達(dá)到物理極限，摩爾定律正在失效，越來越多企業(yè)將轉(zhuǎn)向采用加速計算。它們將在可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)中心中自由地組合 CPU、GPU、DPU 等，從而加速創(chuàng)新，加速向云遷移，同時做到節(jié)能減排。

網(wǎng)絡(luò)成為新的計算平臺：正如個人電腦將軟件、硬件和存儲組合，變成每個人的生產(chǎn)工具，云正在迅速成為新的 AI 計算工具，而網(wǎng)絡(luò)是實(shí)現(xiàn)云的途徑。企業(yè)將使用第三方軟件或自帶軟件，開發(fā)可在本地和云端運(yùn)行的 AI 應(yīng)用和服務(wù)。它們將通過云服務(wù)運(yùn)營商按需購買容量，為所有 CPU、GPU、DPU 和智能交換機(jī)上運(yùn)行的不同計算任務(wù)優(yōu)化計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)。更重要的是，隨著云服務(wù)運(yùn)營商迅速采用零信任安全框架和架構(gòu)應(yīng)用，云將能夠提供與本地解決方案同等安全的計算。