CEO生成式AI行动指南：AI模型优化

生成式AI模型优化指南

生成式AI的多样性

生成式AI模型类型多样，功能、效果和成本差异显著，包括大型语言模型（LLM）、开放模型、嵌入模型和专有模型等。CEO在构建AI模型组合时需考虑模型类型、所有权、开发方式和训练数据集等因素。典型组织目前使用11种生成式AI模型，未来三年预计增长约50%。

不存在万能的AI模型

生成式AI模型的选择需根据应用场景和业务需求进行。不同模型适用于不同任务，如图像编辑、数据分析和文本生成等。模型规模和所有权也是重要考虑因素，大型模型提供更广泛和深入的专业知识，但成本更高；专有模型则提供更高的灵活性和隐私保护。

关键数据

• 典型组织使用11种生成式AI模型，未来三年预计增长约50%。
• 开放模型增长潜力最大，预计增长63%。
• 专有模型使用量预计增长61%，嵌入模型增长34%。
• 63%的受访高管表示模型成本是最担忧的问题。

为不同的团队提供不同的工具

CEO需评估基础模型组合，确定与战略工作流的契合度，并建立生成式AI全景图和AI模型地图。根据团队优势、劣势和特点，将生成式AI模型与合适的工作流相匹配。

生成式AI成本完全可控

专业模型可处理更广泛的任务，实现更精细的成本管理。企业可通过企业生成式AI控制中心改善成本管理，确保安全、隐私和合规性。根据具体任务选择最合适的模型规模，以降低成本并提高AI投资回报率。

找到生成式AI的最佳平衡点

发掘多样性的价值，为每项任务使用适当规模的生成式AI模型。培养与模型无关的思维方式，追求效率设计，并削减不必要的开支。

生成式AI的优势转瞬即逝

生成式AI带来的竞争优势未来可能只是基本要求。CEO需持续改进模型性能，超越竞争对手。通过调优、提示工程和其他优化技术，提高模型准确度。打造面向未来的AI基础架构，并建立清晰的治理框架。

让模型更高效地运作

持续推动团队利用最新的AI技术和基础架构提升模型性能。将企业数据整合到现有生成式AI模型中，打造组织的独有优势。建立清晰的治理框架，加速推动生成式AI的应用。