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GSMA定期精选智库报告进行中文总结，向中国市场分享更多GSMA智库的行业研究与预测。本月GSMA 智库选取的报告是：《生成式人工智能带给企业的机会》
前 言
ChatGPT和最近发布的GPT-4、谷歌的Bard等大型人工智能模型正在成为平台型的企业级工具。虽然生成式人工智能(Generative AI)尚不成熟，但它终将成为我们日常工作和生活中的重要部分。人工智能的发展对企业用户和移动生态也产生了鲜明的影响。
科技巨头纷纷进军AI领域，微软斩获先机
继OpenAI发布ChatGPT后，谷歌推出了Bard，阿里巴巴宣布推出其人工智能大语言模型(LLM)服务“通义千问”，随后亚马逊也发布了Bedrock，这是一项辅助AWS客户开发生成式人工智能应用的服务。
微软由于获得了ChatGPT的独家使用权而拥有先发优势。微软近期宣布，其Office 365和Dynamics (CRM和ERP)套件将纳入生成式人工智能，同时微软也已经推出了GitHub Copilot，这是一个基于AI的辅助工具，可以帮助编码和软件开发。
AI的企业用例
生成式人工智能用户的首要目标是实现生产力的显著提升。根据高盛的研究，随着自然语言处理工具得到商业和社会的应用，它们可以推动全球GDP增长7%(近7万亿美元)，并在10年内将生产效率提高1.5个百分点。AI的应用将从内容创作，到精确至行业和应用的大语言模型，再发展到更加自然且通俗易懂的交流，例如用语音或视频发放指令。
AI发展的要素：网络、硬件和规则
生成式人工智能应用需要更高水平的数据，这对网络提出更大的要求。出于安全与合规性的原因，企业可能还需要在企业内或附近进行计算，因此企业将无法使用开放式的人工智能平台。微软Azure详细说明了企业可以如何通过Azure OpenAI服务在企业内拥有自己的ChatGPT来解决该问题。
生成式人工智能还意味着巨大的基础设施成本。因此，算力和算法的设计不仅要持续更新，还需具有成本效益。
最后，数据的准确性和可靠性，以及检验和质量控制是现有人工智能系统所缺乏的，而这对于生成式人工智能满足企业的运营需求却至关重要。
对于生成式人工智能的厂家
• 把握企业级生成式人工智能发展的浪潮
鉴于成本和专业知识的需求，只有少数公司能够从头构建LLMs。其余公司则将聚焦如何利用现有产品在这个新兴价值链中找到自己的位置，包括为企业提供定制化解决方案。解决生成式人工智能可能引发的风险也是机会之一。帮助使用生成式人工智能的企业降低风险的现有应用案例包括：提供数据来源和验证的软件应用程序(验证内容是否为原创)，显示人工智能算法内部工作的透明度和自动合规性(标记偏颇或缺乏可靠性的判断)的软件，以及用于处理数据泄露和入侵的网络安全工具。
• 满足企业的需求
生成式人工智能企业工具的成功将取决于它们在多大程度上能够真正融入企业文化和标准实践。考虑到企业严格的数据安全和可靠性需求，生成虚假内容或不可靠结果的人工智能系统将无法通过企业的基准审核。此外，需要区分用于关键任务和通用任务的应用程序，从而帮助人工智能厂商采取不同的商业策略。与此同时，许多企业不会在生成式人工智能平台分享其数据，这也意味着那些允许企业无需公开专有数据就可以使用LLMs的供应商将在竞争中获取优势。
对于移动生态
•充分利用生成式人工智能
移动网络设备供应商为运营商和企业提供网络规划和管理解决方案。面向企业的生成式人工智能可以通过例如给网络工程师提供整合的数字助理、利用自动生成的网络安全和受威胁场景报告，以及生成更丰富的可视化网络状态等方式，使运营商在网络优化和相关运营中受益匪浅。运营商预计将在网络运营和企业运营中越来越多地使用生成式人工智能，这意味着运营商需要制定一项旨在提高特定生产力的战略。规划员工培训、重新设计工作岗位和寻求收购公司是运营商应对生成式人工智能机会的途径。
•把握人工智能的潜在机会
生成式人工智能将激发对数据流量和基于网络的可靠服务的巨大需求，例如边缘计算和超低时延应用程序。运营商需要与面向企业客户的人工智能供应商密切合作。除了边缘计算部署外，许多运营商已经与微软、亚马逊和谷歌在网络云化方面建立了合作关系，生成式人工智能也应该被融入合作中。一旦企业认可并开始采用生成式人工智能，运营商就可以通过推出相关服务(例如，将5G与生成式人工智能服务集成在一起)来寻求在该领域的增长。同时运营商也应该清晰制定与科技企业的协作方式。
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