生成式AI时代来临,出海企业要如何抓住机遇?

报道 1个月前 (01-18)
生成式AI时代来临,出海企业要如何抓住机遇?

随着2022年11月ChatGPT的横空出世,生成式AI走入大众视野,重塑着人们对于AI世界的想象,改造着人们的思维方式。

2023年,生成式AI始终保持着热度,猎豹移动CEO傅盛和金沙江创投董事总经理朱啸虎的朋友圈辩论,让这种热度在中国沸腾,OpenAI、Anthropic、Midjourney等明星AI初创企业狂飙的估值,也使生成式AI成为2023年当之无愧的年度关键词。

2024年开年,CES展上生成式AI依旧备受关注。各大科技公司都展示了他们最新的生成式AI技术和产品,生成式AI已成为重要的技术趋势和未来发展的方向。有数据显示,预计未来10年生成式AI将为全球GDP带来七万亿美元的增长。

有一句话曾在AI圈内流行:所有产品都值得用大模型重做一次。在这样的大潮流中,对于出海企业而言,如何搭乘生成式AI的浪潮,也至关重要。

出海企业拥抱AI

生成式AI的问世,极大地影响着出海企业。

就跨境电商而言,铺货大卖通常有几十万个SKU,过去,上产品都靠数十人的运营团队人工操作,工作过程机械枯燥,而如果用AI来做部分替代,可以极大地提高效率。

各个出海品牌也开始利用生成式AI来进行智能营销、社交媒体管理与监测、品牌形象设计、智能客服、广告创意、数据分析,ChatGPT刚问世,就已经有品牌跨境运营开始利用AI写产品文案、作图、写邮件。据一家跨境公司披露,他们已经通过ChatGPT成功上架1万多件新品,接待了10万多次客户咨询和投诉,节省了客服1000多个小时的工作时间,并创造了7万多个新的广告文案。

业内评论称,跨境电商是最积极应用生成式AI的行业之一,以求在这一波变革中不被淘汰。而为迎合这波需求,已有不少企业开始开发面向跨境电商的AI产品,为其提供图片模特和短视频需求,以及利用生成式AI收集用户反馈、写产品页面和开发信,为独立站提供SEO内容生产和站内服务需求等。

除此之外,在降本增效成为主题的当下,游戏出海企业也希望借助生成式AI技术来增强竞争力。Gartner发布的《云AI开发者服务关键能力报告》预测,到2025年,70%的新应用将集成AI模型,云AI服务可降低AI应用的开发门槛。在行业应用上,生成式AI将为各行各业带来巨大变革,改变整个游戏行业内容创作的生产方式。

传统的游戏开发,需要大量的人工投入,而使用生成式AI技术,可以通过自动化生成场景、角色、道具等游戏素材,缩短游戏开发的时间和成本。此外,在游戏设计中,生成式AI可以生成多样化的游戏内容,满足不同玩家的需求,增加个性化,并根据不同用户的行为和反馈,收集用户数据,反哺游戏设计。

根据一项调研显示,生成式AI技术将在故事生成、非玩家角色(NPC)、游戏资产、实时游戏操作和用户生成内容(UGC)等领域发挥日益重要的作用。

亚马逊的AI雄心

生成式AI所带来的技术跳跃已显而易见,但对于绝大多数出海企业而言,有实力从零开始构建大模型的企业少之又少,首先是AI人才储备的缺乏,其次这不仅会牵扯巨大的精力,也会消耗极大的财力,或将影响到企业主营业务的发展,所以大多数出海企业选择直接使用现成的大模型 API 。但另一方面,“没有一个模型会完全适合所有的应用场景”——这是摆在所有出海企业面前的现实问题。

以游戏行业为例,游戏厂商想要利用生成式AI,将会面临生产训练数据、技术能力不足、缺乏相应的监管和法律监督、落地成本较高、版权问题等挑战。尤其对于中小型游戏公司而言,这是难以跨越的门槛。

随着生成式AI进入各行各业,其落地必须要具备一项核心能力——“适应性”。

亚马逊云科技CEO Adam Selipsky在接受采访时提到:“在运营Amazon.com的早期,我们亲身体验到了配置和管理基础设施有多么困难、昂贵,以及有多少无差别的重复劳动分散了真正有才华的团队的创新精神。所以我们开始重新思考基础设施完全用亚马逊云科技来实现。”

但“没有一个公司,或一个大模型可以适用所有行业的应用。”

亚马逊正在试图解决这一矛盾。

事实上,过去几十年,亚马逊一直在进行AI研究。作为全球领先的电子商务公司,亚马逊始终致力于机器学习的创新,并将其应用于电子商务推荐引擎、仓库中心机器人拣选程序以及供应链预测和产能规划等方面。

而亚马逊也预判到了高性能计算市场的爆发,较早地开始投入自研芯片。英伟达 CEO 黄仁勋曾在亚马逊云科技 re:Invent 大会上提到,亚马逊云科技是第一家认识到 GPU 加速计算重要性的云提供商。

生成式AI浪潮袭来后,亚马逊也快速入局。

2023年4月,亚马逊云科技 re:Invent 大会上,亚马逊云科技推出了全托管生成式AI服务Amazon Bedrock以及自有的大语言模型Titan,正式加入赛道。在生成式AI与大模型的竞赛中,继微软和谷歌之后,再添一巨头入场。

2023年6月,亚马逊云科技宣布一项投资1亿美元的计划,旨在建立一个生成式AI中心;2023年9月,亚马逊以40亿美元投资了 OpenAI 的竞争对手Anthropic。Anthropic的模型Claude从复杂对话和创意内容生成,到复杂推理的广泛任务中表现出色,约有50%财富500强公司正在使用或测试Claude。

亚马逊在生成式AI领域的雄心可见一斑。

在亚马逊2022年度股东信中,亚马逊CEO Andy Jassy强调,LLMs(大型语言模型)和生成式AI不仅是亚马逊当下正在大力投资的领域,还会是未来几十年里,亚马逊在每个领域实现创新的核心。

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“全家桶”+“全托管”

而回到上文所提到的“矛盾”,亚马逊云科技给出了答案——全托管生成式AI服务Amazon Bedrock。

Amazon Bedrock 旨在帮助开发者轻松定制模型并构建生成式AI应用程序。它提供了一个“大模型家族”,覆盖文本、嵌入和图像等多种模态,包括来自多家知名AI公司(如AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Stability AI)的高性能基础模型(FM),也包括亚马逊自研的 Titan 模型,并提供了广泛的构建生成式AI应用程序的功能。这些大模型既可单独调用,也可灵活组合。

“在客户选择最优技术时,应该有多个模型供选择。” Adam Selipsky说。

因而也有人将Amazon Bedrock称为“全家桶”。企业可以从“全家桶”中挑选访问多个模型,根据自己的需求来定制模型,这不仅能够节约成本,也能提升效率,解决前文所提到的“矛盾”。

那么何谓“全托管”?

企业客户可能会遇到诸如将几个协同工作的模型组合在一起或将同一模型升级到较新版本等挑战,这些问题可能导致时间和资源的浪费。为了让企业开发者更容易上手,Amazon Bedrock提供了“模型评估”功能,能够帮助企业在众多大模型中快速完成评估和筛选,提高大模型开发流程的效率。

更重要的是,Amazon Bedrock提供了一种低代码甚至无代码的一站式解决方案。

一般情况下,企业在接入大模型时,需要开发人员来协调模型、系统和用户之间的交互,还需要根据自身需求制定数据安全和隐私策略,但这些步骤通常耗时且有技术门槛,会增加生成式 AI 应用程序开发的时间成本。

而亚马逊云科技将检索增强生成 (RAG)、微调、持续预训练加入到 Amazon Bedrock 现有服务之中,将大模型的接入过程标准化,企业用户可以创建无代码代理自动执行任务,无需手动编码,同时无需管理基础设施,只需选择模型、编写说明、开放访问,便可完成部署。

而对于数据隐私安全问题,Amazon Bedrock也提出了解决方案:Amazon Bedrock 支持对传输和固定数据进行加密,允许使用客户密钥,并确保数据不会用于改进基本模型或与其他第三方共享。此外,还提供了全面的监控、日志记录和合规能力。

如此一来,使用亚马逊的生成式AI服务将变得格外丝滑:首先,从“全家桶”中选择一个基础模型,接下来,使用“全托管”服务生成数据定制模型,最后利用Bedrock的无代码代理自动执行任务,而在此过程中,确保用户的数据隐私且不会用于改进基本模型。

总而言之,Amazon Bedrock极大地简化了构建生成式AI的过程。

现在,已经有企业开始使用Amazon Bedrock,应用案例涵盖了旅游、金融、制造和医疗等行业。比如Lonely Planet使用Bedrock生成个性化的旅行行程,将行程成本降低了80%,并且可以使用Bedrock快速定制内容;NatWest利用Bedrock建立新服务和打击金融犯罪;Salesforce整合Bedrock以使用Salesforce数据自定义模型……

千行百业都值得用大模型重做一次——这句话目前正在实践过程中。生成式AI正迅速改变商业领域,在这波浪潮中,如何善用AI工具抓手,将成为出海企业在新的阶段寻求发展的关键。

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