戴爾科技CTO：2024年GenAI將轉向應用實踐 有3點需注意

　　12月14日消息，在2023年末，戴爾科技集團全球首席技術官John Roese分享了2024年及未來影響科技行業(yè)的新興趨勢，以及戴爾科技如何與客戶合作，把握趨勢并抓住創(chuàng)新機遇。

　　“今年是生成式AI的元年，2024年將是生成式AI的次年，GenAI或者是整個AI會繼續(xù)主導2024年的話題。”John Roese強調，但GenAI絕不是2024年唯一的重點科技趨勢，在安全方面會更多地談及到零信任，2024年零信任會更加落到實處，同時現代化邊緣平臺的出現和興起也是重要趨勢。

　　John Roese對 2024 年及未來技術行業(yè)發(fā)展趨勢做出了4點展望：

　　第一、GenAI討論重點將從理論轉向實踐

　　John Roese指出，今年Google、OpenAI、阿里巴巴都陸續(xù)推出了生成式AI的技術，但是還沒有多少客戶把GenAI系統(tǒng)投入到實用中，都還是在理論探討的階段。到2024年的時候會看到真正的轉變的到來，GenAI將從今年的純理論的探討階段進入到業(yè)務應用階段。

　　GenAI從理論轉向實踐企業(yè)需要解決兩大挑戰(zhàn)。其一，要把GenAI投入到企業(yè)以及業(yè)務用例的過程當中，意味著GenAI將從構建訓練基礎架構轉向構建推理基礎架構。這時，企業(yè)必須要能更好地理解、搞清楚，除了訓練的基礎架構，如何打造一個推理的基礎架構。這包括“把推理放在什么地方?”訓練是在數據中心當中，推理可能會放在邊緣，接近企業(yè)客戶所在的位置。

　　同時，隨著這一轉變的發(fā)生，如何確保推理基礎架構的安全將成為企業(yè)關注的重點。因為訓練基礎架構保護好數據中心就夠了，但如果把推理的基礎架構部署到現實的世界中，離開數據中心到邊緣中，來到了工廠、制造中心和客戶所在的地方，包括交通運輸的網絡中，這樣的安全保護的模式就不同了，需要面對不同類型的風險、不同類型的攻擊。

　　GenAI從理論走到實踐要解決的第二大挑戰(zhàn)是，明年企業(yè)CIO和領導者必須做一個決定，即選出幾個需要優(yōu)先實施的GenAI應用項目，這是很有風險的事情，對企業(yè)至關重要。正確的選擇將確保企業(yè)在業(yè)務競爭中領先，如果選錯了會出現大量的資源的浪費。“做出正確的選擇”要求企業(yè)必須充分理解到GenAI的價值，對自己的企業(yè)而言GenAI在哪些方面能幫上最大的忙。

　　此外，John Roese指出，GenAI轉向實踐還將帶來一個新趨勢，即今年大家認為GenAI的成本就是訓練成本，即在訓練的時候構建模型需要用多少臺服務器、需要有多少架構開發(fā)和維護的人員等。但是，到2024年，GenAI轉向實踐時，在企業(yè)的用例中，在應用階段的主要成本將是運營成本。

　　第二、真正的零信任勢在必行

　　John Roese認為：“整個2023年充斥著對零信任及其在全球網絡安全工作中重要性的討論。2024年，零信任不再只是一個熱門話題，我們將更注重落實真正的技術、標準乃至認證，從而明確什么才是真正的零信任。”

　　“零信任不是一個新的概念，我們現在看到這個行業(yè)在不斷地成熟“，John Roese表示，”我的預測是，今年更多關于安全是隨意的討論，而明年開始，政府機構因為有架構和技術方面的進展，在2024年初政府會在零信任方面來發(fā)力，鼓勵這樣的架構。“

　　“所以我認為，5年之后如果任何的IT架構沒有采取零信任，那才奇怪。”John Roese強調。

　　第三、邊緣平臺蓬勃發(fā)展

　　John Roese分享認為，企業(yè)將認識到構建現代化邊緣有兩種方式：邊緣孤島的擴展和多云邊緣平臺的搭建。未來的發(fā)展方向將是后者，即采用“邊緣平臺”讓現代化邊緣成為多云基礎架構的延伸。

　　“邊緣平臺”把邊緣平臺和邊緣的工作負載分隔出來，它上面既有軟件又有硬件的編排，就可以來運營以軟件為定義的平臺。

　　John Roese表示，對戴爾科技而言，我們認為還可以把它變得更安全、更自動化，建立一個共同的邊緣平臺，而不是針對每一個工作負載和應用的各自的不同平臺。戴爾科技在2023年就開始有這樣的遠景，而且從明年開始將落實一些此前的概念和設想。

　　第四、未來量子計算與GenAI密不可分

　　展望更遠的未來，John Roese 指出，量子計算與GenAI密不可分。量子計算解決了GenAI和大多數大規(guī)模AI對計算資源需求量極大這一主要問題。量子計算如果對GenAI進行優(yōu)化之后，就能夠讓GenAI更加有效，運行得更好。

　　他預計量子計算將帶來AI系統(tǒng)能力的巨大飛躍�；旌狭孔酉到y(tǒng)將成為現代化AI的計算基礎，AI工作將被分散于包括量子處理單元在內的一系列不同的計算架構中。

　　“量子計算和GenAI進行結合，不是說要重新發(fā)明生成式AI，而是讓生成式AI極其高效、極其快速，那個時候產生的影響和剛出現ChatGPT的時候給大家?guī)�來的驚喜是一樣的。“John Roese表示。