生成式AI浪潮助推下，人工智能的生态之路怎么走？

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集微网报道 ChatGPT等生成式AI系统的发布将推动AI未来长达十年的繁荣，也将生态的问题推至前台。

www.laoyaoba.com/, Sept. 28, 2023 – 

一方面借助大模型AI在各行各业将加速落地，另一方面在部署AI方案时面临众多制约，如封闭的开发平台、缺乏专业知识、资源的限制等，业界也在思变。

一些观点认为，开发者在应用AI满足多样化行业需求方面发挥着至关重要的作用，如果开发者在硬件和软件的选择上受到限制，那将阻碍全球AI的应用和价值创造。因而，自由选择最适合需求的硬件软件的开放生态将是解决之道。

解绑软硬件

正如英特尔公司高级副总裁兼网络与边缘事业部总经理Sachin Katti所言，如何使用户轻松地部署、调用、管理AI？这不仅需要异构的基础设施支持，还需要构建一个开放的、支持AI运行的不同基础架构、可助力开发者快速AI部署的软件生态。

这也意味着软件和硬件的"解绑"。

如果能打通软硬件捆绑的"樊笼"，那也意味着更多的开发者，并不需要了解大模型Transformer有多少层，Transformer中的Prompt如何进行处理；不需要了解硬件的底层架构，通过开放软件建模之后就能进行调用和调优进行部署。

显然，这对业界来说是绝对的利好。

但随之而来的质疑不仅在于开放生态的实用性，众多开发人员仍面临在某一个封闭生态投入太多、迁移难度和成本太大的困扰。

借助AI的力量，这些挑战或将迎刃而解。英特尔公司副总裁、英特尔中国软件生态事业部总经理李映在接受集微网采访时表示，以往从某个生态转换到另一个生态对开发者的挑战是众多的学习曲线，需要花众多的时间和投入。但在AI出现之后，通过AI的方法可以较为便利地将迁移成本降得更低。未来从CUDA转到其他开放生态，原有封闭生态产生学习曲线的壁垒会慢慢消失。

到如今，对CUDA封闭生态发起的挑战者既有老牌劲旅，也有产业新贵。首要问题是，这些挑战者能否构筑出足够好用的生态，让众多AI开发者转向，打破业界对英伟达的路径依赖？

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