- ข้อมูลที่เผยแพร่โดย CB Insights บริษัทวิจัยตลาดของสหรัฐฯ เมื่อวันที่ 21 มิถุนายน
- บริษัทแมชชีนเลิร์นนิงแบบเลกาซี กำลังสูญเสียแรงส่ง
- แพลตฟอร์มพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงระดับองค์กรอย่าง DataRobot และ Dataiku กำลังเผชิญความยากลำบากในตลาดที่แออัด
- Dataiku ทำ down round ในเดือนธันวาคม 2022 และ DataRobot ปรับโครงสร้างหลายครั้ง
- องค์กรใช้ประโยชน์จากโมเมนตัมของ generative AI
- บริษัทอย่าง Scale, Hugging Face และ Databricks ได้แรงส่งจาก generative AI ทำให้เพิ่มกำลังคนและได้เปรียบในด้านการระดมทุน
- Databricks เข้าซื้อ MosaicML สตาร์ทอัพ LLMOps มูลค่า 1.3 พันล้านดอลลาร์ในเดือนมิถุนายน 2023 เพื่อขยายความสามารถของผลิตภัณฑ์ และอีก 1 ปีต่อมาเข้าซื้อ Tabular สตาร์ทอัพด้านการจัดการข้อมูลในมูลค่ากว่า 1 พันล้านดอลลาร์
- บริษัทบิ๊กเทคเติบโตไปพร้อมกับสตาร์ทอัพรายใหม่
- บิ๊กเทคกำลังสร้างชุดผลิตภัณฑ์สำหรับยุค generative AI
- Google ขยายแพลตฟอร์มพัฒนา Vertex AI ให้เข้าถึงทั้งโมเดล Gemini และโมเดล third-party/โอเพนซอร์ส
- AWS ประกาศบริการแบบ managed service ชื่อ Amazon Bedrock สำหรับการพัฒนา generative AI
- การประเมิน ROI
- สัมภาษณ์ลูกค้าองค์กรของบริษัทแพลตฟอร์มพัฒนา AI เพื่อตรวจสอบวิธีประเมิน ROI: การเพิ่มผลิตภาพและการลดต้นทุน
- ผู้ซื้อพิจารณาตัวชี้วัดที่เฉพาะเจาะจงเพื่อวัดการเพิ่มผลิตภาพ เช่น ปริมาณ output ที่เพิ่มขึ้น (จำนวนฟีเจอร์ที่เปิดตัว), ความเร็วในการทำงาน และประสิทธิภาพโดยรวมของทีม
- สิ่งที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับการเพิ่มผลิตภาพคือ การลดต้นทุนโดยตรงจากการใช้เครื่องมือ AI
- อนาคตของการพัฒนา Enterprise AI
- generative AI ยังอยู่ในระยะเริ่มต้นของการนำไปใช้ในองค์กร
- กรณีใช้งานที่พบบ่อยที่สุด: การสร้างคอนเทนต์, ผู้ช่วยสนับสนุนองค์กร, การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ, การออกแบบและการสร้างข้อมูล, การสร้างโค้ด, ระบบเอกสารอัตโนมัติ
- 6 ประเด็นสำคัญจากข้อมูลของ CB Insights และบทสัมภาษณ์ผู้ซื้อ
- การใช้ข้อมูลกรรมสิทธิ์สามารถทำให้เกิดกรณีใช้งานที่แตกต่างได้
- ข้อได้เปรียบของบริษัทบิ๊กเทค: ขนาด, โครงสร้างพื้นฐาน และความสัมพันธ์กับลูกค้าเดิม
- องค์กรกำลังเผชิญแรงกดดันให้ต้องสำรวจโมเดลโอเพนซอร์ส
- การนำโมเดลเฉพาะงานมาใช้เพิ่มขึ้น
- small language model (SLM) ฝึกได้เร็วกว่าและมีต้นทุนการรันต่ำกว่าโมเดลทั่วไป
- หากใช้เฉพาะกับงานบางประเภท ประสิทธิภาพอาจเพียงพอสำหรับองค์กร และในบางกรณีอาจดีกว่า LLM ด้วยซ้ำ
- มีศักยภาพในการยกระดับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
- เมื่อวงการ generative AI เติบโตเต็มที่มากขึ้น การรวมกิจการกำลังใกล้เข้ามา (เช่น M&A)
-
การใช้จ่ายด้าน Enterprise AI จะถูกบริหารอย่างเข้มงวดมากขึ้น
ยังไม่มีความคิดเห็น