随着AI技术的飞速发展，尤其是生成式AI的崛起，企业级AI正迎来新的应用发展契机。很多人认为，2024年将是生成式AI在企业级应用场景当中落地的元年。而企业级AI的应用与发展，将成为企业数字化转型的关键驱动力量。
企业级AI加速应用落地
近两年来，生成式AI技术迎来新一轮的高速发展，同时也为业界带来更多机会，特别是企业级AI的发展，让人们看到了新的契机。在日前召开的“英特尔企业AI开放软件生态媒体分享会”上，英特尔中国软件技术合作事业部总经理唐炯指出，AI正在从理论研究逐步走向实际应用，特别是企业级应用。他提到：“从技术角度而言，我们已经经历了机器学习、深度学习、生成式AI等几个阶段，现在更多需要讨论的是怎样能够落地。从这一点上看，我们离AI无处不在还有很长的路要走。”
而在生成式AI落地过程中，企业级应用无疑是一大热点，已经有越来越多的企业应用场景开始逐步落地，开始帮助企业发展。有观点认为，今年将是生成式AI在企业级应用场景当中落地的元年。
东方国信副总裁兼CTO查礼进一步阐述了AI时代为企业带来的变革和机遇。他表示自己同样认同“在AI时代，值得用AI把所有东西都重做一遍”的观点。“这不仅是一个口号，更是东方国信等企业在实践中不断探索和验证的方向。我们提出的口号就是构建一个由AI驱动并赋能的、重塑的企业IT系统。这是东方国信作为一个软件开发商所看到的机遇。”查礼还分享了东方国信在通信、金融、工业等多个领域的应用实践，展示了AI技术如何赋能企业，实现业务的智能化升级。
开源、轻量化成发展破局重点
在企业级AI的发展过程中，开源和轻量化成为破局的关键。唐炯强调，英特尔通过构建开放的AI生态，与生态伙伴共同推动AI技术的普及和应用。“在加速创新方面，我们的关键词是‘开放’，也就是说能够给围绕软件、围绕应用、面向个人、面向企业的开发者提供一个更加开放的资源平台。”英特尔提供的PyTorch、TensorFlow和Python等可编程的开放环境，助力越来越多的人进行应用创新。同时，英特尔还推出了oneAPI、OpenVINO等大量开源工具，通过一次性编程，在XPU异构的平台里面都可以使用，不用重新编程，极大地降低了开发门槛。
此外，开源社区也为企业级AI的发展提供了重要支持。唐炯提到的Open Platform for Enterprise AI（OPEA）就是一个与AI相关的开源社区，需要企业AI落地相关的不同厂商都能够参与，共享各方的代码和模块，最后成为一个完整的企业级AI应用。这种开源协作的模式，不仅促进了技术的快速迭代，也加速了企业级AI应用的落地。
另一方面，轻量化也是企业级AI发展的重要趋势。在边缘计算、智能终端等场景下，对AI模型的轻量化要求越来越高。星环科技生态合作部总经理张雷在分享中提到，星环科技推出的Hippo向量数据库产品，通过性能调优，在第五代英特尔至强可扩展处理器上实现了2.07倍的性能提升。这种轻量化的设计，使得AI模型能够更好地适应各种复杂的场景，推动企业级AI应用的普及。
异构算力为训练推理提供基础
算力是企业级AI发展的基础。无论是训练大模型还是进行实时推理，都需要强大的算力支持。
唐炯在分享中提到：“AI的整个成本结构跟原来云计算的成本结构是不一样的。要实现价值最大化，就要把整个基础架构和AI应用最好地适配在一起。”他强调了算力生态、开放的基础设施生态以及开放的软件生态之间的协同作用，共同为企业级AI的发展提供坚实的基础。
查礼也提到，东方国信推出的幕僚云产品，通过融合异构加速器的算力云，将异构的算力资源标准化，并提供给公有云用户使用。这种算力云产品的推出，不仅降低了企业使用AI的门槛，也提高了AI应用的灵活性和效率。
此外，海鑫智圣总经理孟凡军在分享中提到，他们与英特尔的合作中，通过OpenVINO和oneAPI软件提高了CPU适用的宽度，并提高了AI推理性能。这种基于硬件优化的解决方案，进一步提升了算力的利用效率，为企业级AI的发展提供了强有力的支持。
今年将是生成式AI在企业级应用场景当中落地的元年，市场启动；开源、轻量化是企业级AI破局发展的重点；而算力则是发展的基础。随着技术的不断进步和应用的不断深化，企业级AI必将在未来的发展中发挥越来越重要的作用。
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