預測未來：AI 預測技術，商業決策嘅新方向？

為什麼預測性預測是人工智能的未來

在當今利用生成式人工智能和大型語言模型的競賽中，轉向一個被忽視但極具價值的人工智能領域：預測性時間序列預測，或許是一個不錯的選擇。這個領域對於業務流程優化和大規模運營效率的提升都非常重要。

當前有很多預測引擎和算法，可以在適度的計算資源和可獲得的數據下運行。然而，自現代人工智能興起以來，重點已經從僅僅接受預測轉向了在大規模下實現高準確性。預測性預測面臨的一大挑戰是粒度和準確性之間的固有權衡，最終目標是實現可擴展的精確性。

這一挑戰對於企業軟件研究者來說特別艱巨，尤其是在供應鏈管理和企業資源優化方面。最小化浪費和最大化效率是推動這些領域採用人工智能的主要動力，而人工智能模型的並行化則對於達成這些目標至關重要。

建立一個人工智能模型變得相對簡單，但開發一個能夠在整個企業中提供細緻準確性並在幾小時內生成預測的模型，仍然是一項複雜的任務。這樣的解決方案在減少浪費和提升運營效率方面的商業價值是巨大的。以供應鏈管理的零售商為例，他們需要面對每天數以百萬乃至數十億的數據點進行預測。需求預測必須考慮到消費者情緒變化、通脹、消費者物價指數（CPI）和其他宏觀經濟指標等波動因素。這些多變的特徵驅動著客戶和勞動需求，形成了一個動態而富有挑戰性的預測格局。

除了準確性，這些模型的計算需求、並行化和可擴展性也是一大障礙。解決方案不僅要考慮眾多影響因素，還必須在合理的時間內跨越數以百萬計的獨特SKU、地理位置、銷售點指標、勞動標準和商店績效指標。

對於實時人工智能預測的追求是一場與時間賽跑的競賽。然而，挑戰不僅在於速度，還在於跟上不斷演變的人工智能模型。隨著模型的學習和適應，其基礎參數也會發生變化，這要求在推理服務上採取動態方法。人工智能GPU研究者正在應對這一挑戰，利用水平擴展的力量實現隨著模型變化而接近實時的預測。

生成式人工智能的興起間接解決了部分可擴展性挑戰。驅動大型語言模型的計算能力和硬件並行化能力，使得這些資源更容易應用於其他計算密集型任務，包括預測性預測。這引發了一個關鍵問題：與更成熟的預測性預測領域相比，生成式人工智能應用的商業價值和投資回報是否足以證明其所需的重大投資？

答案是微妙的。生成式人工智能提供了有價值的工具來識別數據異常和生成合成數據，從而潛在地提高準確性，但這也間接幫助解決了可擴展性和訓練時間的挑戰。它在分析歷史數據和提高預測準確性方面的應用，可以幫助預測分析師和一線工作者減少在數據審查上花費的時間。

儘管生成式人工智能間接促進了更高效的可擴展性，但類似的貢獻也可以歸功於其他行業。例如，遊戲行業率先使用GPU來處理顯示卡，這項技術最初被大多數人忽視，但最終為今天的生成式人工智能繁榮奠定了基礎，使各個行業都能廣泛獲得可擴展解決方案。正如遊戲行業的創新惠及其他領域一樣，生成式人工智能推動的硬件和並行化進步，現在也可以用來優化和增強預測性預測的能力。

在未來，預測性預測將不僅依賴於技術的進步，還需要企業在數據處理和模型應用上的靈活性與創新。隨著市場需求的變化，企業必須持續調整其預測模型，才能在這個快速變化的環境中保持競爭力。

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