2025年AI四大變革！開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)擁抱AI，從被動(dòng)到主動(dòng)；科技巨頭主導(dǎo)GPU/TPU基礎(chǔ)設(shè)施；開(kāi)源LLM質(zhì)量飆升，加速AI民主化；ModelOps融入SDLC，DataOps+MLOps成關(guān)鍵。

譯自：Four Transformational Changes Coming to AI in 2025

作者：David DeSanto

在過(guò)去的兩年里，人工智能在軟件開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，而且這種趨勢(shì)將在明年繼續(xù)。GitLab 研究發(fā)現(xiàn)，78% 的受訪者在其軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中使用人工智能，或計(jì)劃在未來(lái)兩年內(nèi)這樣做。 業(yè)界可能會(huì)看到人工智能在軟件開(kāi)發(fā)工作流程中得到更精細(xì)和更有目的的應(yīng)用。 這些轉(zhuǎn)變將從根本上改變開(kāi)發(fā)人員的工作方式、組織實(shí)施人工智能的方式以及更廣泛的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)的運(yùn)作方式。

各組織已經(jīng)開(kāi)始從其人工智能投資中獲得強(qiáng)勁回報(bào)，效率、生產(chǎn)力和周期時(shí)間都得到了提高，而 2025 年將是更具變革性的一年。 我們將見(jiàn)證重大轉(zhuǎn)變，例如人工智能成為軟件開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)中的額外成員，以及開(kāi)源社區(qū)承擔(dān)起人工智能民主化的挑戰(zhàn)。 以下是今年將影響軟件開(kāi)發(fā)的四大人工智能趨勢(shì)。

從被動(dòng)解決方案到主動(dòng)解決方案的轉(zhuǎn)變

隨著人工智能成為軟件開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)更積極的合作伙伴，開(kāi)發(fā)人員將把更多時(shí)間花在復(fù)雜的戰(zhàn)略任務(wù)上，而不是每天單調(diào)的任務(wù)上。 這些任務(wù)通常會(huì)消耗開(kāi)發(fā)人員的一天時(shí)間。 GitLab 的研究發(fā)現(xiàn)，開(kāi)發(fā)人員花費(fèi)在編寫(xiě)代碼上的時(shí)間不到四分之一，這為應(yīng)用人工智能以實(shí)現(xiàn)更主動(dòng)的用例創(chuàng)造了機(jī)會(huì)，例如減輕安全和隱私風(fēng)險(xiǎn)。 例如，自動(dòng)化測(cè)試將從人工智能編寫(xiě)測(cè)試轉(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄芄芾頊y(cè)試套件，包括傳統(tǒng)的應(yīng)用程序安全測(cè)試。 將人工智能視為合作伙伴將使開(kāi)發(fā)人員能夠?qū)Ｗ⒂趧?chuàng)造性的問(wèn)題解決、推動(dòng)創(chuàng)新和交付強(qiáng)大的業(yè)務(wù)成果。

科技巨頭仍將主導(dǎo)基礎(chǔ)設(shè)施市場(chǎng)

人工智能基礎(chǔ)設(shè)施可能仍將由少數(shù)科技巨頭和云巨頭主導(dǎo)。 憑借其巨大的資源和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，這些行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者已對(duì)尖端硬件進(jìn)行了大量投資，例如GPU 和 TPU，這對(duì)于訓(xùn)練和部署高級(jí)人工智能模型至關(guān)重要。 這種巨大的進(jìn)入壁壘使得小型企業(yè)難以競(jìng)爭(zhēng)，因?yàn)樗鼈兛赡苋狈Ρ匾?инфраструктура 和財(cái)務(wù)資源來(lái)跟上步伐，并可能限制人工智能應(yīng)用程序的多樣性。

開(kāi)源人工智能模型質(zhì)量將提高

隨著越來(lái)越多的組織發(fā)布高質(zhì)量的開(kāi)源大型語(yǔ)言模型，人工智能的民主化將在 2025 年加速。 雖然科技巨頭將繼續(xù)支持其專(zhuān)有模型，但開(kāi)源替代方案的日益普及將降低采用人工智能的門(mén)檻，并使其更容易為個(gè)人和組織所用。 類(lèi)似于開(kāi)源和商業(yè)軟件的持久共存，這兩種人工智能方法都將蓬勃發(fā)展，提供多樣化的功能并加強(qiáng)行業(yè)。

ModelOps 將成為 SDLC 的關(guān)鍵組成部分

雖然許多數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師在傳統(tǒng)的 DevSecOps 工作流程之外運(yùn)作，但這種脫節(jié)將越來(lái)越阻礙他們的效率。 隨著人工智能更深入地集成到軟件開(kāi)發(fā)中，ModelOps 將成為軟件開(kāi)發(fā)生命周期的關(guān)鍵組成部分。 通過(guò)將專(zhuān)注于準(zhǔn)備和管理數(shù)據(jù)的 DataOps 與處理人工智能模型的開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、部署和版本控制的 MLOps 相結(jié)合，ModelOps 將提供一個(gè)全面的框架，以確保人工智能成功集成到軟件開(kāi)發(fā)工作流程中。

今年將是一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，因?yàn)楦鹘M織將利用其人工智能投資和基礎(chǔ)。 隨著人工智能的成熟，我們期望出現(xiàn)更復(fù)雜的應(yīng)用程序和突破性創(chuàng)新，例如類(lèi)似于引入“推理”模型的更新。 從個(gè)性化的用戶(hù)體驗(yàn)到自主系統(tǒng)，人工智能將重塑行業(yè)并重新定義商業(yè)模式。 將人工智能集成到核心業(yè)務(wù)流程中將變得越來(lái)越無(wú)縫，從而提高效率、生產(chǎn)力和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。 盡管開(kāi)源社區(qū)在努力實(shí)現(xiàn)人工智能民主化并將模型分發(fā)到科技巨頭和超大規(guī)模企業(yè)之外時(shí)會(huì)遇到一些摩擦，但這項(xiàng)工作最終將有助于建立一個(gè)蓬勃發(fā)展、多元化的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)。