短短2個多月,從去年11月OpenAI宣布將推出GPT商店到今年1月初正式上線,就出現了超過3百萬款各式各樣的GPTs。只用了2月,這個平臺的GAI應用數量,就超過了2百萬款應用和遊戲的蘋果App Store,或是破250萬款應用的Google Play商店,成了全球最大的應用市集,這也宣告了2024年,將是GAI應用大爆發的一年。

2023年,在ChatGPT爆紅之後,掀起了一波生成式AI技術的大競賽,OpenAI和微軟雖然領先,但是其他科技巨頭,尤其是Google和AWS都奮力直追,紛紛推出了不同類型的生成式AI技術和產品。

這三大公雲巨頭都看準了2024年的GAI應用爆發浪潮,相繼發表了自家的GAI戰略以及技術發展架構,要提供一套涵蓋GAI應用開發生命周期的工具鏈,也要快速建置夠完整的生態圈。

雖然各有擅長和專精,但三大公雲不約而同地,都將GAI戰略分為三個層次,GAI基礎架構、GAI工具鏈和GAI應用。只是各家再依據原有優勢和擅長,各有不同的產品戰略目標和焦點。

領先一步的微軟,在基礎架構面想要將Azure變成一套世界電腦,甚至開始自行設計AI晶片,打造AI專用系統,要從軟硬整合來提升GAI基礎架構的算力。工具鏈則聚焦Copilot應用的開發,一方面整合自己在開發工具的優勢,另一方面則要能將GAI應用快速整合到各種主流商用軟體中。在應用面則兵分兩路,一方面要整合龐大的GPTs商店生態圈,另一方面要用Copilot整合自家的M365生態圈,借助兩大生態圈,來擴大在GAI應用中的領先地位。

而早在2015年就開始自己設計AI晶片,推出第一代TPU的Google,在GAI基礎架構已有紮實的基礎,也有整套針對原有AI技術的AI開發工具,也在2023年8月Next大會上,揭露了三大AI新戰略,要從AI建置、AI運用和AI生態圈三面向,來卡位GAI浪潮。但是,Google在LLM模型商品化的腳步,慢了一點,直到2023年12月才發表了Gemini,補齊了GAI工具鏈的關鍵一環,並強化了Vertex AI平臺的模型開發到部署的功能,甚至推出了網頁版AI開發工具。在應用面,Google一方面要用Duet AI來整合辦公室套件Workspace生態圈,另一方面,未來要將微型Gemini模型部署到手機上,成為Android生態圈的核心引擎,來善用這兩大生態圈的優勢。

至於AWS的GAI戰略則與上述兩大公雲巨頭,不盡相同。AWS沒有要靠一個主打的LLM來帶頭,而是要想辦法讓企業運用各式各樣的LLM。

AWS在GAI基礎架構布局上,如同其他兩家,一方面與Nvidia結盟,提供最新款GPU的實例產品外,也以十年晶片設計經驗,推出多種不同用途的自製晶片來強化自家算力能力,包括推出了第二代AI訓練加速晶片。在工具鏈上,AWS更在2023年4月推出了雲端的GAI專用開發工具Bedrock和自家第一款LLM模型Titan。Bedrock最大特色是,盡可能提供更多款LLM模型讓企業選擇,再透過同一套開發流程和安全與隱私控管機制,來打造不同的GAI應用。Bedrock更推出了代理人應用的開發方法,可以快速打造出整合不同服務、不同資料源的特定用途GAI應用。

在應用面,AWS專門鎖定工作場景的GAI應用,而沒有要通吃各種GAI需求。特別是在去年12月底發表了商務型AI助手Amazon Q,專門鎖定企業工作環境的需求,不同商務應用場景的AI助手,聚焦兩大類商務GAI應用領域,一是開發與AWS建置有關的AI助手,另一類AI助手是專門用於處理企業常用軟體和服務的資料。

不管是哪一朵公雲,從各自的AI戰略來看,都是瞄準了2024年的GAI應用大爆發的開發需求,這也意味著,GAI應用不會只有300萬款GPTs,還會有更多企業,使用不同類型的GAI工具,打造出功能更複雜、用途也更聚焦的GAI應用。2024年將是GAI應用大爆發的一年。

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