“生成式人工智能可以带来变革，但前提是必须建立在坚实的数据基础之上，谨慎执行，并提供真正有价值的应用。生成式人工智能当成速效救心丸，指望它能把一件坏事变成好事。抓住时机，定制适合自身业务的人工智能。QLORA(Quantized LoRA)等技术正在大幅降低人工智能的开发门槛。企业应抓住机遇，在自己的业务中使用专有的数据资产和专业知识，部署独特的人工智能服务，避免与对手进行同质化竞争。
人工智能的开发与部署有着截然不同的技术要求。在日常业务中部署的人工智能较少涉及核心训练，而更多涉及推理。企业用户更偏向使用成熟的模型对数据进行预测或生成输出。在网络交互方面侧重的是南北向而不是东西向，在计算方面在乎的更多的是延迟而不是纯算力。
面对转型技术的加速创新，企业必须专注于基本要素。这些基本要素包括人员、流程和技术，同时发展其治理政策和风险控制策略。坚实的基本要素将使企业能够敏捷地采用新技术，并迅速进行风险
干预以降低风险。
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