2025年：生成式AI价值井喷之年

预计到2025年，生成式人工智能（GenAI）将显著改变企业格局，届时大部分企业可能已经开始尝试并应用这项技术。与此同时，人们对当前大型语言模型所面临的可扩展性问题也日益关注。

实际上，Hieb 认为，目前 GenAI 的采用并未达到应有的广泛程度，这主要是因为企业在尝试充分利用大型模型的潜力时遇到了挑战。具体而言，训练和运行这些大型模型（LLMs）需要大量的计算资源。

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因此，一些公司正在探索小型语言模型（SLMs），这类模型所需的算力资源较少，同时具备成本效益和能源效率，并且能够实现更快的推理速度，为那些寻求在特定应用中部署 AI 功能的企业提供了可行的替代方案。正如一位专家所说：“小型语言模型的设计目标是在保证性能的同时，降低计算成本，从而实现更高效的模型应用。” 换句话说，相较于大型语言模型需要投入大量资源才能运行，采用小型模型可以显著降低相关成本。

采用小型语言模型可以降低运营成本，同时保证应用所需的性能。Hieb 指出，这些模型在资源受限的环境中也能有效运行，使其能够支持边缘计算。随着软件即服务（SaaS）解决方案的日益普及，企业可以通过订阅的方式，利用小型语言模型来增强自身的功能。这种模式使得企业无需承担构建和维护大型模型的成本。Hieb 强调，目前企业对小型模型以及与之相关的应用案例的需求正在增长。他补充说，企业正在探索利用小型语言模型优化自然语言处理、客户服务互动和内容生成等任务。

Hieb 进一步指出，诸如 Salesforce、Grammarly、HubSpot、Zoom 和 Zendesk 等公司，都已开始在其产品中整合小型语言模型，以提升 Gmail 的写作建议、改善代码生成、优化客户互动体验以及简化销售团队的工作流程。他认为，尽管当前模型规模不断扩大，但小型语言模型仍然在提高效率方面发挥着关键作用。

核心要点：

✨ 预计2025年生成式人工智能将成为企业运营的重要组成部分，并为各行各业带来创新机遇。

💡 小型语言模型在成本效益、能源效率和响应速度方面具有优势，是企业实现人工智能转型的理想选择。

📚 了解当前市场对小型语言模型的需求，有助于企业充分利用其卓越的性能。