數(shù)據(jù)分析和人工智能現(xiàn)在在全球任何區(qū)域都是被談論最多的技術(shù)，尤其是去年生成式AI的出現(xiàn)，可以說攪動了整個人工智能市場，重塑了各行各業(yè)對于人工智能的認識。

每年Gartner都會發(fā)布針對全球市場的人工智能技術(shù)成熟度曲線，今年不僅有全球的報告，Gartner還首次發(fā)布了2023年中國數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)成熟度曲線。

2023年人工智能技術(shù)成熟度曲線的變化主要體現(xiàn)在生成式AI上，中國的技術(shù)成熟度曲線則囊括了數(shù)據(jù)分析和人工智能兩個方面。Gartner高級研究總監(jiān)張桐說，兩個報告的橫向比較上會有所不同，全球的曲線有智能體和多模態(tài)的展現(xiàn)，中國的曲線則更聚焦在相對成熟的大模型和相關應用等。

全球和中國在AI領域上的技術(shù)成熟度基本一致，差異比較大的技術(shù)成熟度主要在知識圖譜，在海外很多企業(yè)已經(jīng)清楚知道知識圖譜的能力，但中國很多企業(yè)雖然也意識到了知識圖譜的重要性，但是由于數(shù)據(jù)基礎和缺乏技術(shù)儲備，依然很難創(chuàng)建。

生成式AI還有很多的泡沫

中國數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)成熟度曲線的大模型和生成式AI分開討論，主要是因為生成式AI的涵蓋過于廣泛。

在張桐看來，所有生成式AI都是基于基礎模型，像GPT、Stable Diffusion等，但現(xiàn)在我們說的生成式AI更多是在基礎模型上產(chǎn)生的前端應用。

而大模型才是真正讓生成式AI有了今天的發(fā)展，讓AI產(chǎn)生變革的基礎，所以中國將大模型單獨作為一個技術(shù)放在曲線中，而且大模型的技術(shù)還有一定的發(fā)展空間。

目前大模型和生成式AI在曲線頂端，就意味著它有很多泡沫。很多企業(yè)也已經(jīng)意識到只有幾家企業(yè)可以做基礎模型，更多企業(yè)需要做的是將基礎模型通過企業(yè)的數(shù)據(jù)進行精調(diào)訓練或者利用和知識庫結(jié)合的提示語，在上面形成自己的應用，就像是選擇基于iOS還是安卓開發(fā)APP一個道理。

商業(yè)閉源大模型在某些領域會有自己的獨特優(yōu)勢，因為他們有獨有的數(shù)據(jù)進行訓練，有資本的支持并且有一套更完備的反饋機制。另外就是開源大模型，一些企業(yè)將自己的大模型開源可以更快的幫助模型占領市場份額。。目前中國企業(yè)由于合規(guī)和數(shù)據(jù)安全問題，更多會選擇開源大模型，或者閉源大模型的本地部署。

未來基礎模型的架構(gòu)可能還會不斷演進，張桐認為，Transformer是模擬人腦的工作模式，但是人腦的能耗是非常低的，而大模型的能耗相當高。所以在算力和算法上期待有新的突破。

數(shù)據(jù)分析技術(shù)多在萌芽期

在數(shù)據(jù)編織、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、組裝式數(shù)據(jù)和分析、數(shù)據(jù)中臺等技術(shù)上，中國也有著明顯的關注提升。

數(shù)據(jù)編織是一種基于元數(shù)據(jù)的新型數(shù)據(jù)管理框架，用于獲得靈活快速的的數(shù)據(jù)服務，涉及數(shù)據(jù)集成、主動元數(shù)據(jù)管理、知識圖譜、機器學習。背后核心的主動元數(shù)據(jù)管理和知識圖譜技術(shù)，距離真正的實現(xiàn)可能系還要較長的時間。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理則是Gartner認為在曲線中唯一一個兩年之內(nèi)就可以實現(xiàn)的技術(shù)。張桐提到，我們在做這個判斷的時候有很多爭論，因為很多人認為數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理中有很多客戶數(shù)據(jù)，客戶的數(shù)據(jù)價值有多少，能不能入表都是問題。從海外看雖然數(shù)據(jù)入表談了不下十年，但是目前依然沒有實現(xiàn)。然而隨著我國最近出臺的《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關會計處理暫行規(guī)定》，顯然我們的進展更快，也佐證了我們判斷的準確性。

我們的快速進展主要依賴于政府的推動，像數(shù)字中國、數(shù)據(jù)20條，數(shù)據(jù)要素等政策的頒布，希望數(shù)據(jù)能夠真正產(chǎn)生價值，所以Gartner認為中國相對海外會有更快的發(fā)展，大概率能夠更快實現(xiàn)。

而且組裝式數(shù)據(jù)分析比數(shù)據(jù)中臺會更符合很多企業(yè)的需求，張桐把組裝式AI比作了樂高玩具，不同的業(yè)務人員使用的數(shù)據(jù)不同，使用的分析工具也不同，插拔式的組裝更容易滿足個性化的需求。

數(shù)據(jù)中臺的建設是希望實現(xiàn)數(shù)據(jù)的靈活復用，以及快速敏捷的應用業(yè)務的需求，但是很多中臺沒有達成這個目標，所以Gartner認為可組裝數(shù)據(jù)分析平臺可能是未來的趨勢。張桐說，不應拘泥于中臺這個名詞，將多樣的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品組合在一起實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的訴求才是不變的趨勢。