5月22日消息，ChatGPT爆火，再次使人工智能成为行业热词。众多科技大厂、创业公司、行业老兵等纷纷入局，搞起了大模型军备竞赛。那么，目前生成式AI产品在企业的渗透率如何？

Gartner研究总监孙鑫分享了Gartner最近做的一个调查问卷，结果显示，在中国有6%的用户已经部署了类似ChatGPT、生成式AI相关技术，在东南亚和中东地区则为3%。由此来看，中国用户相对而言走在比较前面。

与此同时，中国有26%的用户已经在积极试点生成式AI技术，还有24%左右声称未来0-6个月去部署生成式AI相关的应用或者技术。“最近没计划或者五六个月之后才有计划”的用户大概是14%。

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孙鑫认为，中国用户对于数据为核心（Data-Centric AI）的的生成式AI能力是比较有信心的，而且其整体信心要高于其它一些类型，例如模型为核心（Model-Centric）AI的方式。

生成式AI技术是使用已有数据进行学习，然后创造与它相似的内容。在这个大前提下，生成式AI技术也会潜在给企业带来一些风险。这一点已经在ChatGPT的一些“负面”新闻中有所体现。

比如，ChatGPT会产生包含偏见、错误的信息；会让一些员工对其产生依赖性，从而可能导致员工缺乏一些批判性思维或者决策性思维的能力；会产生一些敏感信息，安全性面临挑战等。

Gartner认为，可能下一波比较火热的技术能力，就是所谓的“负责任的AI”。也就是在生成式AI上面加一个保险，让生成式AI生产的内容尽量减少“幻觉”，用一种负责任的形式去为人类所处理。

关于未来生成式AI的技术走向，孙鑫表示，可以从三个角度进行解读：

第一，架构角度，现在主流还是在云上运行或者使用生成式AI应用程序，但在受管治的一些行业当中企业内部的选择可能会激增，可能会看到一些本地部署的选择。对于基础设施的供应商来说，可以通过生成式AI的能力把自己的硬件附加的一些价值体现出来。

第二，模型本身，大模型的推出将会越来越多，未来也会出现更多Fine-Tuning模型。Fine-Tuning模型的优点在于匹配度会比较高，更贴近业务场景，这也意味着更低的成本。开源软件或者开源社区将会在这个系统当中发挥重要作用。

第三，运营角度，未来6个月“提示工程”可能会变成一个非常重要的市场，同时“矢量数据库”将会在运营侧变得非常重要。

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