北京，2023年11月22日——
今年，大模型的通用性和泛化能力吸引了各大厂商布局，市场上的生成式AI产品纷至沓来。在此背景下，国际数据公司（IDC）于近日发布了《IDC TechScape: 全球生成式AI技术, 2023》报告，讨论了生成式人工智能（GenAI）和与之密切相关的系统技术，旨在帮助企业高级管理人员评估企业的技术状况，以确定其未来的发展方向。
生成式AI、AI 大模型的定义
生成式AI（GenAI）是计算机科学的一个分支，涉及无监督和半监督算法，使计算机能够使用之前创建的内容（如文本、音频、视频、图像和代码）来创建新内容，以响应简短的提示问题。
AI大模型为生成式AI提供了技术基础和能力，而生成式AI则展示了大模型在实际应用中的潜在价值。
生成式AI技术图谱
生成式AI进入探索爆发期，某些细分技术经过爆发开始走向落地，某些细分技术还处于培育期有待挖掘潜力。生成式AI技术图谱主要评估了当前市场上技术的成熟度与发展潜力。
如下图所示，代表2023年全球市场主流的生成式AI相关技术。从下到上，代表当前采用度越高；从左到右的3条曲线，代表当前对于整体市场规模的影响。一定程度上，左侧曲线当前的渗透率较高，右侧的曲线未来的增长潜力更高。
技术图谱展示了三种类型的技术
变革性技术：变革性技术将彻底重塑市场和投资战略，可能创造新的业务和市场机会，并为企业和消费者市场带来新能力。生成式AI领域变革性技术包括通用人工智能 (AGI) 、模拟技术、合成数据、AI编程助手、特定领域行业大模型、多模态大模型、开源与闭源大模型、性能密集型计算即服务等。
递增性技术：递增性技术在现有技术的基础上进行了重大改进，以提供更好的业务结果。生成式AI领域递增性技术包括数字水印和内容安全、参数效率微调、智能财务运营（FinOps）、大模型剪枝、大模型运营（LLMOps）、AI网络编织、IT服务管理与可观测性、大模型编排与数据、基于人类反馈的强化学习、自然语言处理和生成、Prompt 工程、对话式AI、联邦学习等。
机会性技术：机会性技术将根据具体的使用情况而发展，其改进现有技术/流程的能力尚未确定或有限。生成式AI领域机会性技术包括全任务微调、小样本学习、语音识别、计算机视觉、性能密集型计算、对抗鲁棒性、检索增强生成等。
IDC认为，企业应积极考虑并规划其组织内的这些技术并制定计划，选择机会和潜力最大的技术来完善生成式AI的功能。企业还应制定流程和计划，以确定其应用要取得成功需要哪些内容和数据，以及需要哪些技术组件。
