GenAI領(lǐng)域特定模型占比2030年將達(dá)50%：別只盯著基礎(chǔ)大模型卷了！

GenAI領(lǐng)域特定模型占比2030年將達(dá)50%：別只盯著基礎(chǔ)大模型卷了！

近期，隨著Claude 4、新版DeepSeek-R1大模型的相繼發(fā)布，通用基礎(chǔ)大模型領(lǐng)域又迎來了新一輪競爭。然而，Gartner的一項預(yù)測顯示，到2030年，企業(yè)使用GenAI模型中，將有超過50%的模型將專注于特定領(lǐng)域，即用于特定行業(yè)或業(yè)務(wù)職能。這一趨勢預(yù)示著領(lǐng)域特定GenAI即將迎來爆發(fā)。

通用大模型在初期確實展現(xiàn)出了強大的潛力，但隨著時間的推移，它們在滿足垂直行業(yè)的精準(zhǔn)需求方面顯現(xiàn)出了局限性。領(lǐng)域特定GenAI，作為一種結(jié)合了領(lǐng)域數(shù)據(jù)、知識和專家的模型，能夠?qū)崿F(xiàn)真正的商業(yè)價值落地。領(lǐng)域特定模型是一個非?！伴L尾”的場景，為技術(shù)提供商帶來了諸多新的機會。

蔡惠芬，Gartner研究副總裁，強調(diào)了領(lǐng)域特定GenAI和“垂直領(lǐng)域模型”的區(qū)別。垂直領(lǐng)域模型往往受限于行業(yè)類別，而領(lǐng)域特定GenAI則具有跨行業(yè)的能力。以制造業(yè)為例，每個行業(yè)都有其特定需求，而制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型相對滯后，大量數(shù)據(jù)尚未實現(xiàn)數(shù)字化。為了實現(xiàn)更有規(guī)模的智能推進(jìn)，新進(jìn)者們正在借助領(lǐng)域特定GenAI的能力解決問題。

在醫(yī)療、財務(wù)、安全、法務(wù)、新聞等領(lǐng)域，領(lǐng)域特定GenAI已經(jīng)取得了較為成熟的成果。例如，Harvey AI就是一個專門針對法務(wù)或稅務(wù)領(lǐng)域的領(lǐng)域模型。騰訊與邁瑞合作開發(fā)的“重癥醫(yī)療模型”，以及百度在“智能城市”領(lǐng)域的案例，都展示了領(lǐng)域模型在特定領(lǐng)域的價值。可以預(yù)見，領(lǐng)域模型在未來將越來越多，并逐漸成為主流。

蔡惠芬以Aitomatic為例，介紹了領(lǐng)域模型在半導(dǎo)體和能源領(lǐng)域的應(yīng)用。該模型用于工業(yè)應(yīng)用的領(lǐng)域?qū)＜褹I智能體(DXA)，能夠幫助工程師獲得清晰明確的診斷和維修方案。DXA能夠迅速找到問題，即使是罕見的閥門故障——這通常需要資深人員的專業(yè)知識。它為企業(yè)帶來的成本降低、生產(chǎn)力提高以及每天節(jié)省的1000小時，無疑證明了領(lǐng)域模型在工業(yè)領(lǐng)域的重要價值。

對于領(lǐng)域特定GenAI模型構(gòu)建者而言，面對眾多的領(lǐng)域模型，如何選擇成為了一個重要的問題。Gartner建議通過“AI的機會雷達(dá)圖”來幫助厘清自身優(yōu)勢，從而做出明智的決策。而對于軟件提供商而言，他們則需要考慮購買或自建領(lǐng)域特定語言模型。對此，Gartner提供了購買與自建決策框架，以幫助軟件提供商分析判斷。

總的來說，GenAI領(lǐng)域特定模型在未來的占比將達(dá)到50%甚至更高。這并不意味著我們應(yīng)該只關(guān)注基礎(chǔ)大模型，而忽視了領(lǐng)域特定GenAI的重要性。相反，我們應(yīng)該看到這是一個雙贏的局面，基礎(chǔ)大模型和領(lǐng)域特定GenAI可以相互補充，共同推動人工智能的發(fā)展。對于技術(shù)提供商而言，了解并把握這一趨勢，將為他們帶來新的發(fā)展機遇和挑戰(zhàn)。

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