虽然2023年被广泛吹捧为生成性人工智能（GenAI）年，但一家英特尔公司最近的一项研究揭示了不同的现实。cnvrg.io的2023年ML Insider的调查结果显示，今年只有10%的组织推出了GenAI解决方案。这凸显了一个看似自相矛盾的趋势。

　　cnvrg.io是一家专门从事人工智能和大型语言模型（LLM）平台的英特尔公司。cnvrg.io的年度调查提供了对人工智能和机器学习行业最新趋势的见解。最新报告基于对430名专业人士的调查，他们被问及GenAI在组织中是如何使用的，以及他们未来人工智能开发的计划。

　　根据英特尔云服务公司副总裁兼总经理Markus Flierl的说法，组织对采用GenAI犹豫不决的原因之一是“他们在实施LLM时面临的障碍”。

　　Fleirl进一步补充说：“随着更多人获得具有成本效益的基础设施和服务，例如cnvrg.io和英特尔开发人员云提供的基础设施和服务，我们预计明年会得到更多的采用，因为将更容易微调、定制和部署现有的LLM，而不需要人工智能人才来管理复杂性。”

　　该报告的另一个关键发现是，企业对GenAI技术的采用率低得惊人。大约四分之三的受访者报告说，他们的组织尚未将GenAI模型部署到生产中。

　　虽然采用率可能仍然很低，但采用GenAI的组织正在享受改善客户体验（58%）、提高效率（53%）和提高产品能力（52%）等好处。

　　2023年ML Insider表示，大多数企业通过构建自己的LLM模型并根据其用例对其进行微调来接近GenAI。然而，调查还显示，这种方法的关键挑战之一是没有基础设施将LLM开发成产品。还缺乏人工智能人才，实施成本高昂，以及阻碍进展的合规性问题。

　　调查受访者意识到对专业人工智能技能的需求正在上升。84%的人表示，他们需要提高自己的技能和对LLM技术的兴趣。只有19%的人对他们目前对LLM技术如何运作的理解有信心。

　　虽然采用GenAI存在一些严峻挑战，但报告显示，GenAI正在对该行业产生重大影响。与去年相比，聊天机器人或虚拟代理的用例飙升了26%。与2023年相比，文本生成和翻译增加了12%。

　　cnvrg.io的调查结果可以通过毕马威美国最近的一项研究来解释，该研究表明，约三分之二（65%）的受访美国高管认为GenAI的最大影响将在大约3到5年内，这就是为什么他们离实施第一个GenAI解决方案还有一两年的时间。

　　根据Teradata关于GenAI采用的报告，GenAI采用缓慢的另一个原因可能是企业还没有准备好大规模部署。Teradata研究表明，全球高管对GenAI技术未来产品和运营的能力充满信心，然而，他们认为在进行大规模部署之前，还需要做更多的工作。

　　GenAI倡议的预计支出将在未来一年大幅增加，一些预计到2027年将达到1430亿美元。为了帮助提高公司将GenAI投入生产的速度，企业可能希望考虑使用第三方开发服务，或者如果他们想构建自己的人工智能模型，他们需要对其基础设施和人工智能技能进行大量投资。