在当下数字化转型的浪潮中，人工智能技术已经成为企业数字化战略的核心。然而,AI 的应用并非一蹴而就,其中涉及的成本投入是一个值得深入考量的问题。从成本角度来看,AI 应用可以分为以下几个层面:
硬件成本
AI 应用的硬件成本主要包括服务器、存储、网络等基础设施的投入。随着芯片技术的不断发展,GPU 和 TPU 等专用硬件的价格也在不断下降,这使得 AI 的硬件成本在整体投入中的占比正在逐步降低。
数据成本
数据是 AI 应用的基础,因 专用电话数据库 此数据的采集、清洗、标注等前期投入也是不容忽视的成本因素。随着越来越多的企业注重数据资产的积累和管理,数据成本有望进一步降低。
模型成本
AI 模型的训练和优化需要大量的计算资源和专业人才,这也是 AI 应用成本的重要组成部分。不过,随着预训练模型的广泛应用以及自动化建模工具的发展,这一成本也在逐步降低。
部署和运维成本
AI 系统的部署和日常运维也需要投入大量的人力和财力。随着容器、Kubernetes 等技术的成熟,以及 AI 平台的不断发展,这一成本也在逐步降低。
随着上述各项成本因素的持续优化,AI 的应用正在呈现出”无缝”的新格局。所谓”无缝 AI”,是指 AI 技术能够无缝融入企业的业务流程,实现高效的协同和协作,最终带来显著的业务价值。具体而言,无缝 AI 体现在以下几个方面:
基础设施的无缝对接
随着云计算、边缘计算等技术的普及,AI 系统的基础设施部署正在朝着更加灵活、高效的方向发展。企业可以根据自身需求,灵活选 公爵的契约未婚妻：一场浪漫与阴谋交织的童话 择公有云、私有云或混合云等基础设施模式,并实现与现有 IT 系统的无缝对接。这不仅大幅降低了初期的硬件投入,也提高了系统的可扩展性和灵活性。
数据是 AI 应用的基础,因此,如何实现数据的无缝整合对于 AI 的落地至关重要。随着数据湖、数据仓库等数据管理技术的不断进步,企业可以将内部各类数据源进行统一管理和整合,为 AI 应用提供高质量的数据支撑。同时,企业还可以通过数据市场、数据交换等方式,无缝获取外部数据资源,进一步丰富 AI 模型的训练数据。AI 模型的开发需要跨部门、跨团队的协作。随着 MLOps、AutoML 等技术的发展,AI 模型的开发正在实现从数据准备、模型训练、模型部署到监控的全生命周期管理,使得不同角色之间的协作更加高效无缝。同时,预训练模型的广泛应用也大幅降低了模型开发的门槛,使得企业内部各部门能够更好地参与到 AI 应用的开发中来。
最终,AI 技术需要无缝融入到企业的业务流程中,才能发挥应有的价值。随着 API 管理、微服务架构等技术的发展,AI 系统能够与企业现有的信息系统实现无缝对接,使得 AI 应用能够为业务赋能,提升企业的运营效率和竞争力。
