预计明年将是生成式人工智能 (AI) 下一代发展的第一阶段，届时各公司将构思出将其与量子计算的力量融合的方法，以达到新的维度。

　　这是戴尔科技公司全球首席技术官 John Roese 本周在 Dell Technologies 2024 年预测网络研讨会上发表的讲话。

　　Roese根据戴尔的见解进行了预测，预测未来一年将发生蜕变，生成式AI将从实验阶段发展到实施阶段，并最终改变组织的运营和服务。

　　他说，生成式人工智能对宏观和微观趋势的重大影响将使公司寻求创新方法来减少生成式人工智能模型学习和发展所需的时间。

　　Roese表示，全球数据爆炸将需要计算能力的进步，而量子计算与生成式人工智能的集成有望成为解决与训练大型人工智能模型相关的复杂性所需的突破。

　　他指出，这将使公司进行对话并构思在两种技术之间建立完美结合的方法。

　　“当今人工智能面临的挑战之一是，运行大型生成式人工智能系统需要大量的资源，而训练它们需要大量的计算能力。我们可能没有足够的能量来用我们今天拥有的传统计算模型来完成所有这些工作。”

　　“我会向你保证，在未来几年的某个时候，我们会醒来，有人会想出一种商业上可行的方法，在人工智能生态系统下大规模应用量子计算，它将围绕某些关键任务将生态系统加速几个数量级。”

　　“事实上，这可能是一场比去年11月发生的初始生成式人工智能革命更大的革命。

　　OpenAI 去年推出的基于语言模型的 ChatGPT 聊天机器人引起了公众对生成式 AI 技术力量的关注，每天都有新的用例出现。

　　生成式人工智能因其生成新内容（如文本、图像、声音、数据集、3D 模型和动画）的“超人”能力而风靡全球。

　　量子系统的架构设计经过优化，可以有效处理与生成式AI相关的概率计算问题，使量子计算与生成式AI的定位成为可能，从而加快创新步伐。

　　“我们已经拥有量子机器学习领域（将量子算法集成到机器学习中），这是量子系统的早期用例之一。我的愿景是，在接下来的一年里，越来越多的对话将开始正确地将这两种技术相互连接起来。”

　　戴尔预测的 2024 年其他趋势：

　　生成式人工智能从理论到实践

　　据戴尔称，2023 年，许多企业对生成式 AI 用例进行了试验和概念化。它补充说，许多人一直在讨论他们的架构在部署后会是什么样子，以及他们将如何通过这些模型使用他们的数据。

　　2024 年将是奇迹发生的一年——重点是企业如何真正将其概念付诸实践。但是，一旦他们有了模型并将其付诸行动，才能从这些举措中获得价值和投资回报，真正的行动就会到来。

　　企业生成式人工智能供应链和生态系统将不断发展壮大

　　戴尔解释说，生成式人工智能供应链和生态系统是广泛的，在每一层，“我们将在2024年开始看到更大的多样化和更多的技术使用”。

　　帮助企业实施生成式人工智能的闭源和开源模型和工具的可用性将继续扩大。将会有更多的基础模型、配件和工具来帮助公司开发生成式人工智能系统，保护它们并管理它们使用的数据。

　　我们已经看到了这个领域的举措，由英特尔、英伟达和Linux基金会等公司推动，我们将看到更多的开源模型进入这个领域。

　　默认零信任

　　戴尔指出，零信任（一种所有设备和用户都经过身份验证的环境）将成为公司将在 2024 年迈向的“默认状态”。

　　解决世界安全问题的最佳方式将需要大规模的架构转变，因为继续为每个安全问题添加另一个安全产品会创建一个永久被动的安全环境。

　　到2024年，公司将对其系统上的每台设备、每个应用程序和每条数据进行身份验证，以消除任何未知实体。

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