生成式 AI（人工智能）與我們熟知的 AI 有何不同？這篇文章將為我們一探究竟！

我們先從傳統(tǒng) AI 談起。傳統(tǒng) AI 能夠以更智能的方式執(zhí)行指定任務(wù)，通過獲取大量數(shù)據(jù)集，對圖像進行識別，并基于數(shù)據(jù)做出決策或預(yù)測。其主要應(yīng)用包括：在流媒體上為用戶推薦電影、客服聊天機器人和信用卡欺詐預(yù)測/保護等。

2020年初，由 Transformer 驅(qū)動的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得進展，為生成式 AI 平臺奠定基礎(chǔ)，其中包括 ChatGPT、Bing Chat、Bard、LLaMA 和 DALL-E。這些獨一無二的技術(shù)不僅能通過訓(xùn)練時輸入的數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，還能額外生成與訓(xùn)練集相似的新數(shù)據(jù)。

這種“生成”能力讓其脫穎而出。正如《福布斯》在最近的一篇文章中所闡釋的：“生成式AI 就像一個極具想象力的朋友，能夠生成原創(chuàng)的創(chuàng)意內(nèi)容?！?/p>

生成式 AI 能夠通過多種形式輸出內(nèi)容，包括文本、圖像、音頻甚至計算代碼。生成式 AI 現(xiàn)如今已廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，包括藝術(shù)、寫作、軟件開發(fā)、產(chǎn)品設(shè)計、醫(yī)療保健、金融、游戲、市場營銷和時尚等。

根據(jù)麥肯錫（McKinsey）預(yù)測，生成式 AI 能夠在“經(jīng)過分析的 63 種應(yīng)用中增加 2.6 萬億到 4.4 萬億美元的年收入，與之相比，英國 2021 年的 GDP 總額僅為 3.1 萬億美元。如果我們將生成式 AI 嵌入到當(dāng)前正在運行的其他任務(wù)軟件中，這一估值預(yù)計將會翻倍?！?/p>

生成式AI技術(shù)的應(yīng)用具有無限可能。事實上，許多大型企業(yè)已認可這些應(yīng)用并將生成式 AI 投入使用。

智能制造

根據(jù)德勤（Deloitte）的數(shù)據(jù)，86%的制造商認為智能工廠將在未來兩年內(nèi)成為推動競爭的主要因素。目前，已有超過 150億臺互聯(lián)互通的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，到 2030年，該數(shù)量預(yù)計將達到 290 億臺，是目前的兩倍。大型機器正在利用大數(shù)據(jù)改變工業(yè)市場，通過復(fù)雜的生成式AI工作負載來管理快速增長的傳感器數(shù)據(jù)。

美光不僅提供關(guān)鍵的生成式 AI 內(nèi)存和存儲解決方案，還將 AI 應(yīng)用于公司內(nèi)部的制造流程。硅制造流程非常復(fù)雜，需要耗時數(shù)月，涉及約 1,500 道工序。美光將前沿 AI 技術(shù)應(yīng)用于制造流程的全部工序，顯著提高了準(zhǔn)確性和生產(chǎn)效率。這樣做不僅能提高產(chǎn)量、良率與質(zhì)量、提供更安全的工作環(huán)境、改善效率，還能助力公司推進可持續(xù)發(fā)展。

汽車

生成式 AI 正在通過加速原型設(shè)計改變汽車行業(yè)。設(shè)計人員只需繪制簡單的草圖，系統(tǒng)就能生成詳細的三維模型。這些模型通過整合外部市場趨勢、空氣動力學(xué)效率數(shù)據(jù)、碰撞和人體工程學(xué)模擬結(jié)果，與新興風(fēng)格進行迭代。

生成式 AI 也能為推出安全的自動駕駛汽車奠定基礎(chǔ)，在推動技術(shù)發(fā)展的同時保障安全性。由于生成式 AI 可以生成圖像和視頻來構(gòu)建真實場景，自動駕駛汽車就能在可控的環(huán)境中學(xué)習(xí)并適應(yīng)不同場景，從而降低現(xiàn)場測試成本，使自動駕駛汽車決策模型的訓(xùn)練算法更加直觀。

在生產(chǎn)方面，生成式 AI 能夠優(yōu)化物料分配，減少浪費，簡化封裝流程和器件設(shè)計，從而減小制造難度，提高成本效益。

科學(xué)

生成式 AI 正在對科學(xué)研究產(chǎn)生重大影響，改變了包括創(chuàng)意內(nèi)容、合成數(shù)據(jù)、創(chuàng)成式工程設(shè)計在內(nèi)的方方面面。

根據(jù) Gartner 預(yù)測：“到 2025 年，超過 30%的新型藥物和新型材料將通過生成式 AI 研發(fā)，盡管目前這一數(shù)字為零。生成式 AI 在制藥行業(yè)的應(yīng)用前景十分廣闊，有助于減少藥物研發(fā)的成本和時間?！?/p>

麥肯錫分析了 63 個應(yīng)用案例并進行預(yù)測。在所有垂直行業(yè)中，生成式 AI 在客戶運營、市場營銷與銷售、軟件工程與研發(fā)領(lǐng)域的影響最為明顯。

未來前景

雖然生成式 AI 在侵犯知識產(chǎn)權(quán)、網(wǎng)絡(luò)犯罪、深度偽造等事件上的不當(dāng)應(yīng)用備受關(guān)注，但該技術(shù)的發(fā)展機遇依然遠遠大于挑戰(zhàn)。

美光云計算高級業(yè)務(wù)發(fā)展經(jīng)理 Eric Booth 目前正在博伊西州立大學(xué)攻讀博士學(xué)位，研究如何利用生成式 AI 技術(shù)幫助患有語言障礙的兒童。

Eric 表示：“在語言治療中，過去我們認為治療師會給患者提供閱讀內(nèi)容并利用工具對他們的發(fā)音和吐字進行評分。但借助生成式 AI，我們能用工具來管理整個過程。生成式 AI 擅長識別各種語言模式，因此能更好地判斷出患者是否經(jīng)常發(fā)錯 O 音?！?/p>

不久前，語音識別還需依賴大型內(nèi)存服務(wù)器，并將收集到的全部數(shù)據(jù)上傳云端。而如今，語音識別功能已內(nèi)置在手機中，具有更快的計算速度和更大的內(nèi)存，過去需要數(shù)據(jù)中心處理的流程現(xiàn)在能夠直接在手機或其他終端設(shè)備上進行。

AI 模型訓(xùn)練不僅能生成更復(fù)雜的模型，還可以將這些模型簡化，從而在手機或個人電腦等終端設(shè)備上運行。很快，生成式 AI 程序就會出現(xiàn)在您的手機或其他終端設(shè)備上。隨著大語言模型的快速發(fā)展，他們難以在云環(huán)境之外進行訓(xùn)練。然而，一旦模型通過訓(xùn)練并進行簡化后，就能轉(zhuǎn)移到終端設(shè)備上。

生成式 AI 作為一種工具，正成為您日常生活的一部分。未來的虛擬助手可能會成為您個人的專屬 AI 伴侶，與您共同成長，并不斷適應(yīng)您的不同需求。通過學(xué)習(xí)您的過往經(jīng)歷和生成的數(shù)據(jù)，它能更準(zhǔn)確地預(yù)測和了解您的個人喜好。

設(shè)想一下，AI 伴侶將與您一起成長，參與您人生的每個階段，幫助您創(chuàng)造更加豐富多彩的生活。

當(dāng)您處于嬰兒階段時，AI 伴侶能幫助您培養(yǎng)好奇心，給您講故事，陪您完成具有教育意義的游戲，激發(fā)您的想象力；隨著您的成長，AI 伴侶能夠遷移到不同設(shè)備中并逐漸變得更加智能，以適應(yīng)您的智力發(fā)展。它能指導(dǎo)您完成學(xué)業(yè)，適應(yīng)您獨特的學(xué)習(xí)方法，并洞悉您獲取知識的最佳方式，然后通過自身調(diào)整，使用最適合您的方式對概念做出闡釋，幫助您在愉悅的環(huán)境中高效學(xué)習(xí)。AI 伴侶作為您的指導(dǎo)老師，會不斷改進教學(xué)方式，幫助您做出明智的決定，為您的人生指引方向。

即使在您成年后，AI 伴侶也能幫您優(yōu)化日程安排和任務(wù)，簡化工作流程，提高工作效率。它能根據(jù)您日常生成的數(shù)據(jù)不斷進行自我訓(xùn)練并完善技能。這種體驗在未來將由生成式 AI 或其他尚未被發(fā)明的衍生 AI 技術(shù)驅(qū)動。

無論是制造業(yè)、汽車、科學(xué)還是其他應(yīng)用領(lǐng)域，生成式 AI 及其衍生技術(shù)都將以超乎人類想象的方式塑造未來，而美光在驅(qū)動您的穿戴、手持和云端設(shè)備數(shù)據(jù)中扮演著核心角色。

生成式 AI 需要同時訪問和獲取海量數(shù)據(jù)，并從大容量內(nèi)存中汲取數(shù)據(jù)以做出適當(dāng)響應(yīng)。這需要美光第二代 HBM3（HBM3E）、高密度 DDR5 DRAM 和 TB 級 SSD 存儲等技術(shù)，以滿足在云端進行生成式 AI 訓(xùn)練和推理所需的速度和容量。對手機等終端設(shè)備而言，提供平衡的功耗和性能是助力 AI 驅(qū)動用戶體驗的關(guān)鍵。美光 LPDDR5X 能滿足手持高性能生成式 AI 設(shè)備所需的速度和帶寬。

顯而易見，生成式 AI 的高速發(fā)展正在逐漸改變我們的日常生活，而更多能惠及生活的應(yīng)用案例仍有待開發(fā)，美光希望在未來通過該技術(shù)切實豐富全人類生活體驗。

有獎互動

填空題

生成式 AI 需要同時訪問和獲取海量數(shù)據(jù)，并從大容量內(nèi)存中汲取數(shù)據(jù)以做出適當(dāng)響應(yīng)。這需要美光第二代 HBM3（HBM3E）、高密度____ 和____ 存儲等技術(shù)，以滿足在云端進行生成式 AI 訓(xùn)練和推理所需的速度和容量。

在文章底部的留言區(qū)留下正確的答案，美光將抽取 7 位小伙伴贈送以下禮物?；顒咏刂怪?12 月 5 日，中獎名單將在活動截止后的推文中公布。

審核編輯：湯梓紅