人工智能价格下跌：如何利用、挑战和关键考虑因素

人工智能因其能够自动执行重复任务和 增强决策能力。 早些时候，人工智能仅适用于大公司和大学进行学术研究或构建高成本的专有工具。 但近年来，企业的人工智能价格正在大幅下降。

人工智能价格下降是指与人工智能相关的硬件、软件和服务成本的降低。 这种下降的主要原因是 降低成本 的计算资源。 例如，在 1950 世纪 XNUMX 年代，计算能力的成本为 $ 200,000 /月近年来，由于云计算等现代进步，这一数字已大幅下降。

因此，企业领导者可以有效地利用不断下降的人工智能成本来打造有价值的产品。 然而，人工智能领域提出了一些重大挑战，企业领导者在投资人工智能之前应仔细考虑这些挑战。 下面让我们详细探讨这个想法。

投资人工智能面临的主要挑战

企业领导者在执行人工智能计划时主要面临两大挑战，即获取相关数据集以及将人工智能的计算费用控制在预算范围内。 让我们一一看看。

1.数据质量

人工智能需要高质量的数据。 很多。 但收集高价值数据并不容易，因为超过 80% 企业中的数据是非结构化的。

人工智能生命周期的主要步骤是识别和收集原始数据源，将其转换为所需的高质量格式，执行分析并构建强大的模型。

因此，对于企业领导者来说，有必要制定全面的数据策略，利用这些数据将人工智能融入到他们的业务中。 如果没有相关数据，那么投资人工智能企业并不是一个好主意。

2. 计算成本高

执行人工智能所需的计算能力可能成为小型组织的进入障碍。 人工智能需要大量计算，具体取决于模型的复杂性，这导致成本高昂。 例如，据报道，其成本约为 3万美元/月 让 OpenAI 运行 ChatGPT。

因此，为了满足计算需求，需要专门且昂贵的硬件，例如图形处理单元（图形处理器）和张量处理单元（热塑性聚氨酯）需要优化人工智能操作。

在软件方面，研究人员正在致力于减少人工智能模型的大小和内存占用，这将显着 减少训练时间 并最终节省计算成本。

利用人工智能价格下跌

近年来，人工智能领域在软件、硬件、研究、投资等各个方面都取得了长足的进步。 因此，人工智能业务领导者克服并最小化了许多与人工智能相关的挑战。

人工智能应用加速发展

如今，大多数人工智能工具都提供免费变体。 他们的付费订阅模式也很合理。 企业和个人正在使用这些应用程序来提高效率、改进决策、自动执行重复任务并增强客户体验。

例如，生成式人工智能工具，如 Bard、ChatGPT 或 GPT-4 可以帮助用户产生新想法并撰写各种类型的内容，例如产品摘要、营销文案、博客文章等。 300应用程序 构建在 GPT-3 API 之上。

其他领域也有各种例子。 例如， 迁移学习技术 被用于医学图像分类以提高应用准确性。 Salesforce爱因斯坦 是一种生成式人工智能 CRM（客户关系管理），可以分析数据、预测客户行为并提供个性化体验。

加大对人工智能的投资

人工智能价格的下降导致了技术的大规模采用，使人工智能成为利润丰厚的投资机会。 例如，到 2022 年， 人工智能市场规模 估值达387.5亿美元。 预计到 1395 年将达到 2029 亿美元，复合年增长率为 20.1%。

人工智能产品正在被应用于医疗、教育、金融等主要行业，取得新的进步。各大科技巨头和初创公司都在人工智能研发上投入巨资。

企业领导者在利用人工智能价格下跌之前应考虑的主要考虑因素

了解业务目标并评估人工智能如何融入其中

在利用人工智能价格下降之前，确定您的业务战略和目标至关重要。 不切实际的期望是导致问题的主要原因之一 人工智能项目失败。 报告表明 87% 的人工智能计划并未投入生产。 因此，评估您的数据策略以及如何将人工智能集成到业务中以提高整体效率是投资人工智能之前需要考虑的重要方面。

建立一支高素质的人工智能团队并为他们配备合适的工具

在投资人工智能之前，确定人工智能团队所需的硬件和软件资源至关重要。 为他们配备正确的数据集，他们可以利用这些数据集来构建更好的产品。 为他们提供必要的培训，以确保您的人工智能计划取得成功。 研究表明，两者 员工缺乏人工智能专业知识且无法获得高质量数据 是人工智能企业失败的主要原因。

估算 AI 成本和投资回报 (ROI)

许多人工智能项目失败是因为它们无法交付承诺的结果或回报。 2012年，IBM的人工智能软件Watson for Oncology获得了价值 62 百万美元。 它旨在根据患者的个人数据、病史和医学文献对癌症患者进行诊断并提出治疗建议。

该项目因其准确性和可靠性而受到批评。 此外，在医院安装该软件的成本很高。 最终，IBM 将在 2021 年 弃 Watson for Oncology 的销售额。 因此，在投资人工智能技术之前评估获取或构建人工智能技术的成本至关重要。

评估人工智能法规

企业领导者必须确保其人工智能计划符合相关法规。 近年来，人工智能监管成为全球监管机构关注的焦点。 这些 人工智能法规 旨在解决与人工智能数据偏差、可解释性相关的担忧。 数据隐私和安全。

例如， 《通用数据保护条例》（GDPR） （《通用数据保护条例》）是 2018 年生效的欧盟法规之一。它规范了人工智能系统中个人数据收集、处理和使用的组织政策。

此外，到 2021 年 193 月，所有 XNUMX 个成员国 联合国教科文组织 同意采用人工智能道德的共同价值观和原则，以确保无风险的人工智能发展。

现在是投资人工智能的最佳时机！

全球科技巨头纷纷大力投资人工智能，这告诉我们人工智能有着光明的未来。 例如，微软投资了 的美元10亿元 谷歌投资人工智能 400 百万美元 2023 年初他们的人工智能企业。

对于企业来说，要保持竞争力，利用人工智能价格下降的机会非常重要。 与此同时，他们必须解决并克服人工智能带来的挑战，以构建强大的系统。

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