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 年及未來技術行業發展趨勢做出了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、阿里巴巴都陸續推出了生成式AI的技術,但是還沒有多少客戶把GenAI系統投入到實用中,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務應用階段。
GenAI從理論轉向實踐企業需要解決兩大挑戰。其一,要把GenAI投入到企業以及業務用例的過程當中,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,接近企業客戶所在的位置。
同時,隨著這一轉變的發生,如何確保推理基礎架構的安全將成為企業關注的重點。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是,明年企業CIO和領導者必須做一個決定,即選出幾個需要優先實施的GenAI應用項目,這是很有風險的事情,對企業至關重要。正確的選擇將確保企業在業務競爭中領先,如果選錯了會出現大量的資源的浪費。“做出正確的選擇”要求企業必須充分理解到GenAI的價值,對自己的企業而言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和維護的人員等。但是,到2024年,GenAI轉向實踐時,在企業的用例中,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、邊緣平臺蓬勃發展
John Roese分享認為,企業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系統能力的巨大飛躍。混合量子系統將成為現代化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的時候給大家帶來的驚喜是一樣的。“John Roese表示。
對于2024年的技術展望,John Roese總結道:“AI是未來世界發展的中心,它可以通過邊緣投入到生產中,依靠零信任保障安全,并最終從量子技術處獲取源源不斷的動力,實現擴展到全球系統所需的性能和效率。我們需要密切關注AI,但也不能忽視其他架構。只有這樣才能確保愿景與行動一致,從而取得長期成功。”
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