**企業對AI模型的判斷：為何開源將勝出**
企業界正迅速增加對開源大型語言模型（LLMs）的使用，這是由於公司希望在人工智能方面獲得更大的控制、定制化和成本效益。
雖然像OpenAI的GPT-4這類封閉模型在早期被廣泛採用，但根據多次訪問企業領袖的結果，開源模型在質量上已迎頭趕上，並在企業中以相似的速度增長。
這與今年早些時候的情況有所不同，那時我報導說開源的潛力無庸置疑，但採用速度相對緩慢。然而，Meta的開源模型現已被下載超過4億次，這反映了從技術平價到信任考量等多種因素的匯合，推動了先進企業轉向開源替代方案。
Groq的CEO Jonathan Ross表示：「開源總是會勝出。」他指出，大多數人都擔心供應商鎖定問題。
即便是AWS也承認這一趨勢，儘管它在封閉源供應商Anthropic上投資了40億美元。「我們確實看到公開可用模型的使用增加了，」AWS的AI與基礎設施副總裁Baskar Sridharan表示。
**大應用公司平台轉型加速採用**
在初創公司或個人開發者中，封閉模型如OpenAI仍然領先。但在企業中，情況大不相同。雖然沒有第三方資料追蹤企業開源與封閉LLM的競爭，但各大商業應用提供商已積極整合開源LLMs，根本改變了企業使用這些模型的方式。Salesforce最近推出了Agentforce，允許企業在Salesforce應用中插入任何LLM，使開源模型易於使用。Oracle、SAP和ServiceNow也擴大了對開源LLM的支持。
Oracle的AI與數據管理服務執行副總裁Greg Pavlik認為，開源模型最終會勝出，因為它們提供了更大的修改和實驗空間，尤其在垂直領域中，這種優勢結合了有利的成本。
**「開放」模型的複雜格局**
Meta的Llama已成為領先者，但開源LLM生態系統已演變為一個複雜的市場，擁有不同的開放性方法。企業IT領袖必須在這些選項中導航，從完全開放的權重和訓練數據到具有商業許可的混合模型。
Mistral AI通過提供高性能模型和靈活的許可條款獲得了重大吸引力，而Cohere則提供開放模型權重但收取許可費用。
這種複雜性成為了成熟企業的優勢。公司可以選擇符合其特定需求的模型，無論是對模型權重的完全控制還是快速部署的支持開放權重模型。
Meta的Llama的迅速發展展示了企業為什麼擁抱開源模型的靈活性。AT&T、DoorDash和Spotify等公司已經在使用Llama模型進行客戶服務自動化和內容推薦。
**技術能力推動成熟部署**
開放和封閉模型之間的技術差距基本消失，但各自的優勢讓成熟企業學會戰略性地利用它們。這導致了更為細緻的部署方法，企業根據具體任務需求結合使用不同模型。
例如，Salesforce的EVP Jayesh Govindarajan指出，大型專有模型在高級推理方面表現出色，而開源模型在語言任務上表現突出。
一些企業，如Intuit，發現其基於Llama 3的模型在某些應用中精度更高，展示了開源模型的力量。
**基礎設施的演變消除了部署障礙**
開源LLMs的部署路徑已大大簡化。企業現在可以通過雲合作夥伴集成、定制堆棧開發或API訪問來部署開源模型。
**安全性和控制優勢**
開源方法在模型安全性和控制方面意外地成為領導者，特別是對於需要嚴格監控的企業。Meta的安全工具如Llama Guard Vision等，幫助企業確保其AI系統的安全性和合規性。
**數據來源問題通過合成訓練解決**
LLMs的數據來源問題一直是關注焦點，但合成訓練數據的使用可能會解決這一問題。Salesforce的Govindarajan指出，使用合成數據可以減少對網絡數據的依賴。
**市場動態指向商品化**
LLM部署的經濟性正在顯著向開源模型傾斜。開源模型的成本下降，可能給封閉模型提供商帶來壓力。
**專業化模型豐富生態系統**
開源LLM生態系統正在因專業化行業解決方案的出現而得到進一步加強。IBM等公司已經推出了專為金融和法律應用訓練的開源模型。
**信任越來越傾向於開源**
企業對能夠擁有和控制的模型的信任正在增強。Inflection AI的COO Ted Shelton指出，封閉模型提供商對企業數據的潛在訪問問題使得開源成為唯一選擇。
**未來的道路**
儘管封閉源模型在簡單用例中佔有市場份額領先地位，但成熟企業越來越認識到其未來競爭力取決於對其AI基礎設施的更多控制。
這篇文章揭示了企業在AI模型採用上的轉變，特別是開源模型在企業界的崛起。開源模型提供了更大的靈活性和控制權，這對於需要定制解決方案和嚴格數據控制的企業尤為重要。這種趨勢可能會對封閉模型提供商構成挑戰，迫使它們重新考慮其商業模式。此外，這種轉變還強調了企業在數據安全、成本效益和技術能力方面的複雜考量。隨著開源模型的進一步發展，企業將需要在開放性和專有技術之間找到平衡，以實現其業務目標。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯
