生成式人工智能（GenAI）的问世标志着高科技产业进入了一个全新的里程碑，它的影响与过去的几个关键转折点不相伯仲。这一技术革新不仅将彻底改变人们使用技术的方式，更将深刻影响整个社会的面貌。其影响力之大，与个人电脑、互联网、移动通信和智能手机带来的颠覆性变革不相上下，甚至有过之而无不及。这些技术变革极大地改变了我们的学习、工作和娱乐方式，从根本上重塑了我们的生活方式。

然而，尽管新技术的潜在应用令人激动不已，但如何使行业适应这一变革，将激动人心的前景转化为现实，却是一个亟待解决的问题。为了更好地理解GenAI的未来发展，Tirias Research通过深入分析过去的技术转折点、预测技术进步的趋势，以及对潜在应用和用户的详细预测模型，为GenAI的未来发展绘制了一幅清晰的路线图。同时，他们还估算了实施这一路线图所需的成本，以及这一变革对整个技术产业可能产生的影响。

为了更好地理解GenAI的影响，我们需要先了解行业目前所处的阶段。我们可以将这一过程与智能手机的演变进行类比。早期的2G智能手机主要以语音和短信通信为主，虽然也具备一些基本的生产力功能，但其处理能力有限，缺乏高清摄像头和宽带连接，而且尚未出现如今普遍使用的社交网络等应用。随着3G时代的到来，智能手机不仅拥有了更强大的处理能力和宽带连接，还催生了社交网络和移动内容创作等全新应用，极大地改变了人们的使用习惯，促进了本地处理和云资源的需求，也带动了蜂窝数据的使用量和用户生成数据的快速增长。

在GenAI领域，我们目前正处于类似的“2G”阶段。由于技术能力的限制和训练方面的挑战，GenAI目前主要被用于一些基本的应用场景，如文本回应、数字助手和文本到图像的内容创建等。此外，还存在一些尚未解决的道德和使用问题。同时，由于处理大型语言模型（LLM）的训练和推理需要大量的计算资源，目前的GenAI主要以云服务为主。但与智能手机行业不同的是，我们无需等待十多年才能看到GenAI的下一个重大突破。

在半导体和系统方面，行业已经开始为这一变革做好准备。许多嵌入式系统、智能手机、PC和服务器处理器正在开发新的内存架构以支持GenAI处理，并集成AI专用的加速器。在未来五年内，随着半导体工艺的不断进步、架构设计的改进、内存容量的增加和带宽的提升，以及神经网络模型的优化，我们将能够实现更高的性能和效率，更好地满足各种应用的需求和处理资源的利用。

在应用方面，我们也正在见证高性能GenAI应用的新时代的来临，尤其是在视频领域。尽管视频应用涉及大量连续生成的图像，需要更多的硬件和软件资源才能实现实时生成，并与视频会议、游戏和空间计算等其他技术相结合，但这一领域的进步正在迅速加速。而且，随着技术的不断发展，我们将看到更多难以想象的新应用和使用场景的出现。

根据Tirias Research的高级分析师Simon Solotko的观点，他们首先预测了包括消费者、专业用户、企业用户和自动用户在内的多种类型用户的需求。基于这些预测，他们发现大型语言GenAI模型（如GPT-4、Llama 2和PaLM 2）的文本应用将在2024年实现三倍增长，到2028年更是将增长151倍。同样地，图像和视频应用也将经历显著的增长，预计在2024年增长四倍，到2028年增长167倍。然而，这也带来了一个问题：当考虑到完成这些工作所需的服务器、电力和人力成本时，总运营成本（TCO）将迅速增加。预计从2024年的超过17亿美元增长到2028年的超过840亿美元，这一数字可能在实际操作中显得不切实际或经济上不可行。这包括运营现场服务、AI推理的成本，而训练模型的成本尚未计算在内。目前，训练被认为是新兴基础设施的最大成本来源，但随着服务使用的增加，这一成本预计也将迅速增长。

因此，尽管GenAI带来了无限的可能性，但我们也需要认真考虑如何有效地应对其带来的挑战。通过深入研究、精心规划和持续创新，我们有信心能够克服这些挑战，将GenAI的潜力充分发挥出来，为人类社会带来更多的福祉和进步。

根据Solotko先生的深入观察，模型的持续增长正在与日益复杂的技术发展同步进行，以追求更高的性能。以OpenAI的GPT系列为例，随着每一代所使用的数据集不断扩大，模型的大小在短短两年内便增长了约十倍。尽管有人质疑这种增长速度是否能持续，但历史已经告诉我们，技术的边界总是在不断被突破。Solotko先生坚信，“随着数据集和模型的日益庞大，我们所获取的知识和准确性也在不断提升。尽管通用AI目前仍处于初级阶段，但从其现有的局限性中，我们已能窥见它巨大的增长潜力。”最近在Intel Direct Connect活动上，OpenAI的Sam Altman也表达了类似的观点。即便通过量化和修剪等优化手段来减小模型大小以适应推理处理，更大的模型仍然以其更高的准确性占据优势。未来，通用模型或许会被细化为多个针对特定领域的模型，以更精准地满足各类需求。

随着数据集和云资源的日益易得，模型的创建变得愈发便捷，模型的数量正呈现出爆炸式增长的趋势。Solotko先生预言：“这将是一场席卷整个行业的创新革命，推动技术在未来十年内不断突破边界。”

在科技领域，人工智能（AI），特别是边缘处的生成式人工智能（GenAI）的潜力，已成为业界热议的焦点。然而，“边缘”这一概念本身颇为模糊。有人将其视为网络的边缘部分，如基站、路由器或远程服务器；而另一些人则认为它指的是数据产生和消费的地方，如个人电脑、智能手机、汽车以及其他消费设备和工业机器。不论其边界何在，出于多种原因，边缘处理的需求都在不断增长。

首先，减少对数据中心的依赖以及降低电力和通信基础设施的负担成为一大动因。据Tirias Research估计，支持整个GenAI需求的数据中心运营成本将达到惊人的840亿美元，再加上数据中心建设和维护所需的巨额投资，这对行业的建设和运营能力提出了严峻挑战。

其次，性能需求也是推动边缘处理发展的关键因素。许多AI应用需要实时或近实时的处理能力，以及在无线通信网络不可用时仍能执行任务的能力，这在自动驾驶汽车等领域尤为重要。

最后，个性化是边缘GenAI发展的另一重要驱动力。尽管通用AI功能具有一定的实用性，但要让GenAI发挥其最大潜力，必须针对具体应用、用户和环境条件进行个性化定制。换句话说，它必须具备上下文意识，能够利用本地信息作出判断。一个理想的数字助手不仅要能理解用户的请求，还要能洞悉用户的偏好、位置和限制。同样，机器也需要理解其功能的局限性以及与操作环境相关的各种约束。这些数据中的许多可能涉及隐私或安全问题，因此需要在本地进行处理。

因此，整个行业都在积极探索在边缘进行更多AI处理的方法，以提高性能、增强本地数据的安全性，并提供更多基于模型的定制化或个性化体验。Tirias Research认为，边缘AI处理是构建完整AI基础设施的关键一环，能够平衡GenAI的成本和资源需求与个性化体验的需求。如果行业能够成功将AI引入边缘，据Tirias Research预测，到2028年，云中GenAI处理的潜在减少量将达到20%，数据中心运营成本将节省160亿美元或更多，这一数字还将随着GenAI处理总量的增加而持续增长。虽然这并不意味着云中GenAI训练和推理处理的需求将减少，但它确实为GenAI数据中心未来的增长提供了更为可行和可持续的路径。 

综上所述，生成式AI正引领着新一轮的技术创新和应用浪潮。这将对基础设施拓扑提出更高的要求，需要构建比以往更加混合的架构。混合基础设施能够充分利用设备和云中的资源，以及支持两者之间的通信和电力基础设施。Tirias Research认为，未来边缘处理和云处理之间将形成一种平衡状态。在许多情况下，这可能涉及云中、设备上或两者资源的协同使用，正如微软提出的未来Copilot版本所展示的那样。GenAI不仅仅是建设新的数据中心和配备最先进的离散加速器，它还需要构建混合架构，以满足不同工作负载和客户的多样化需求。

生成式人工智能（GenAI）有望比以往任何技术都更深刻地改变社会。然而，要实现其全部潜力，技术产业必须以同样巨大的步伐进行快速创新。目前，支持GenAI的硬件、软件和商业模式正在经历飞速演变，同时需求也在迅猛增长。云处理和边缘AI处理的结合将成为满足这一需求的关键。尽管面临诸多挑战，但行业正在积极应对，并在这一过程中取得了显著的成果。我们有理由相信，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，生成式人工智能将为我们带来一个更加智能、高效和美好的未来。