自從去年年末chatgpt爆火後，不少大企業都開始選擇對生成式人工智慧發力，希望能夠借助其構建更具前瞻性的資料模型，推動企業甚至是行業的結構優化。但是，在研發層面鉅額的投資，卻還是大多數企業望而卻步。
在此次技術變革中，英偉達也許算是這波熱潮的最大贏家。他與谷歌深度合作，為使用者提供gpu的技術支援。這一技術更擅長被應用在並行處理多種計算的場景上，因此對生成式ai這種十分渴求算力的技術影響頗深。
只不過，gpu並沒向cpu那樣被廣泛運用；對於已經通過cpu來構建舊有結構的企業來說，如此高昂的更換成本往往會令其望而卻步。當然，這並不意味著gpu會在市場上長期式微；一旦有風口誕生，英偉達便能夠通過這個技術掌握主動權。而這次生成式人工智慧的爆火，顯然已經勾起不少人對它的關注了。
這並不意味著生成式ai對當前環境已經產生的了深刻影響。恰恰相反，它目前在熱度上的炒作，遠遠大於其本身帶來的效用。生成式ai雖然對資料模型的構建十分擅長，但對於那些本就缺乏基礎資訊**的領域來說，它的訓練難度更加巨大，能被實際應用的難度更高。
同時，生成式ai本身高度依賴訓練資料，在收集、儲存、模型搭建的過程中，舊有資料極有可能被新資料所推翻。如果要對其進行更新維護，無疑又是一筆巨大的投入。因此，生成式人工智慧的開發恐怕已經來到了“瓶頸期”。
站在理性的角度，生成式ai在現階段必定存在著諸多技術難題；如何訓練其能夠被應用到實際操作中，顯然還需要人們進一步探索。但以現有的目光來看，生成式ai的誕生，無疑能夠在當前的老齡化浪潮當中，充當解決勞動力短缺的重要解題思路。
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