在人工智能（）领域，发展速度之快让人难以预测未来三个月、六个月甚至十二个月的行业走势。然而，如果有人能看到未来，那就是Nvidia的全球电信业务开发主管Lilac Ilan。她在DTW: IGNITE大会上，概述了未来一年在掀起波澜的四大趋势。

1. “主模型”

Ilan预计，围绕AI的讨论将从开发许多小型专家AI模型转向开发所谓的“主模型”，这个主模型能够连接这些小模型。

微软AI市场营销总经理David Seda指出，微软正在开发一个API层，预计今年晚些时候推出，使和其他开发者能够在不改变应用程序代码的情况下更换大型语言模型（LLM）。然而，Ilan所说的有所不同，她解释道：“我希望你把不同的模型看作专家，就像你的员工一样。你会有一个擅长计费的员工，一个非常擅长履行任务的专家模型。未来的关键在于如何将这些专家连接在一起，创建一个主模型，能够将适当的任务分配给合适的‘员工’并协调他们。”

2. 多模态能力

Ilan提到，电信公司可能会开始接受新的多模态能力，这些能力能够帮助处理他们大量的非结构化数据。她指出，从她在AT&T的经历来看，在数据存储中有很多无人机拍摄的基站图像、维护期间拍摄的照片以及呼叫中心的笔记。关键问题是如何通过文本到图像、图像到文本或视频输入来利用这些数据。

微软的Seda也预测电信公司将倾向于利用多模态能力来增强客户互动，而不是专注于内部使用，可能会使用视频和图像来提升客户体验。

3. 数字人类

Ilan第三个预测集中在数字人类的创造上。基本上，这些是具备LLM强大功能的客户服务聊天机器人，隐藏在一个看似人类的虚拟形象背后。

德国电信已经走在这条路上，今年早些时候推出了他们自己的数字人类Max。我们之前报道过这个项目。（提示，如果你需要说它不吓人，那它就非常吓人。）

尽管我们不反对Nvidia首席执行官Jensen Huang对数字人类主导世界的愿景，但我们有点希望这个用例停留在图纸上。

4. 商业用AI

Ilan最后一个预测是，电信公司将从专注于开发内部价值的AI用例，转向开发能够惠及他们的企业和中小型商业客户的AI。

但如果只是在明年开始关注外部用例，这可能意味着他们将错失良机，再次输给超大规模公司（hyperscalers）。

正如我们在二月份指出的，Omdia 2023年末的一项调查发现，超过一半的企业表示他们要么在试点测试生成式AI（GenAI），要么已经将其投入生产。另有12.8%表示他们已经完全采用了这项技术。只有27.3%的人表示他们还在考虑是否推进。

在今年的各种超大规模公司活动中，我们听到了来自金融、医疗、零售和营销等垂直领域的公司，他们已经在与云公司合作开发生成式AI。

这对那些行动缓慢的电信公司来说是不利的，尤其是在微软和谷歌云等超大规模公司都在瞄准企业AI市场的情况下。

总结

Ilan的预测揭示了在AI技术快速发展的背景下即将面临的重大变化。虽然这些趋势充满挑战，但也为那些能够迅速适应和采用新技术的公司提供了巨大的机会。无论是通过开发AI“主模型”、利用多模态能力、创建数字人类，还是开发商业用AI，电信公司都需要积极应对，才能在这个不断演变的市场中保持竞争力。