최근 국내외 업계를 선도하는 수많은 기업들이 AI 기술을 기반으로 한 신제품을 출시하고 있으며, 다양한 산업 분야에서 AI의 운영과 생산 역량 강화가 가속화되고 있다. 업계 관계자들은 앞으로는 세분화된 산업에서 대규모 AI 적용이 점차 트렌드로 자리잡는 추세라고 지적했다.
AI의 적용과 실천이 많은 산업에 침투함에 따라 구체적인 규모와 참여는 산업의 공통된 초점입니다. 최근 AI 기반 신제품을 출시한 Jianwei Software Product Line의 부사장 Cousteau는 자신이 노출된 대규모 정유, 석유화학, 기계 제조 및 기타 산업 분야에서 AI 기술이 끊임없이 학습하고 있다고 말했습니다. 산업 데이터 및 작동 매개변수의 장기간 축적을 통해 작업자가 장비 감지 및 작동 효율성을 향상하도록 지원합니다.
Cousteau는 캐나다 오일샌드 운영업체인 Syncrude의 실제 결과를 공유했습니다. Jianwei의 PI System을 결합하여 회사는 트럭 131대와 지게차 5대에서 6,600개 이상의 데이터 포인트를 얻었고, 결합된 각 데이터 포인트는 PI System에 원활하게 연결되었으며 알림 및 경고가 표시되었습니다. 회사의 기존 모니터링 플랫폼에 통합되어 프로세스 모니터링이 크게 향상되어 궁극적으로 시간당 장치당 16.75달러를 절약하고 유지 관리 비용을 2천만 달러 이상 절감했습니다.
AI 기업 Zero One Thousand Things는 산업 분야 애플리케이션 외에도 사무 분야에서도 최근 전자상거래 라이브 방송, 사무실 회의 및 기타 시나리오를 위한 디지털 휴먼 솔루션 'Ruyi'와 AI 인프라를 출시했습니다. 정부 및 기업 고객이 대규모 모델 컴퓨팅 성능 계획을 구축할 수 있도록 지원하는 솔루션입니다. Yi 대형 모델 개방형 플랫폼을 핵심으로 하는 원본 Yi API와 기업 고객에게 개방된 모델 교육 플랫폼을 결합하여 "AI Infra에서 모델, 애플리케이션까지" 업계 전반의 To B 솔루션 전체를 구성합니다.
Lingyiwu CEO Li Kaifu는 대형 모델 기술로 대표되는 AI 기술이 각계각층의 생산성 패턴을 재편하고 기존 기업 조직 구조와 규모를 전복시킬 것이라고 말했습니다. 그러나 현재 대형 모델 기능은 To B 애플리케이션에서 잠재력을 최대한 발휘하지 못했습니다. 핵심 비즈니스 시스템에 진입하고 신속하고 경량이며 대용량 배포를 배포해야만 기업의 비용을 최대한 절감하고 효율성을 높일 수 있습니다. 회사는 AI To B를 위한 수직 통합 비즈니스 모델을 통해 이를 탐구할 것입니다.
“오늘날 대형 모델 분야에서 대부분의 To B 프로젝트는 민영화된 맞춤형 모델에 중점을 두고 있습니다. 어떻게 하면 대형 모델이 고객의 핵심 비즈니스 시나리오에 진입하고 대형 모델을 통해 표준화되고 복제 가능한 애플리케이션 제품을 형성할 수 있는지가 큰 과제입니다. 미래의 B에게”라고 Zero One Wish의 공동 창업자인 Qi Ruifeng이 말했습니다.