Gartner于近日最新发布2024年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线，该曲线显示，未来两到五年，大量具有颠覆性或较高影响力的创新技术可能会实现主流采用。其中AI相关的创新包括复合型AI、决策智能、国产AI芯⽚、LLM和多模态GenAI。

Gartner研究总监闫斌表示：“到2027年，超过60%的企业机构将把AI素养纳入数据和分析战略，而目前这一比例还不到5%。到2028年，50%构建于2023年之前的中国数据和分析平台，将因为与生态系统脱钩而过时。到2028年，30%的企业机构将把数据变现或数据⼊表纳入其数据战略。”

(图一、2024年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线)

与AI相关的几项创新技术

复合型AI

复合型AI是指组合利⽤(或融合)不同AI技术来提高学习效率、生成层次更丰富的知识表示。复合型AI提供了更丰富的AI抽象机制，并最终提供了⼀个能够以更有效⽅式解决更广泛业务问题的平台。复合型AI可为中国企业带来两⼤益处。第⼀，将AI的⼒量推广至无法访问大量历史或标签数据、但拥有大量⼈类专业知识的企业机构。第二，扩大AI应用的范围，提升此类应用的质量，这也意味着能够应对更多类型的推理挑战。根据所应用的具体技术，还可产生其他一系列益处，包括提高可解释性、韧性，以及支持增强智能。

国产AI芯片

由于美国对高性能AI芯⽚的限制，中国企业不得不自行研发AI芯⽚，以满足本⼟AI快速发展的需求。

最新的生成式⼈⼯智能(GenAI)技术需要使⽤数千个AI加速器来训练基础模型和支持推理工作负载。由于先进制造工艺的限制，国产AI芯⽚的性能落后于全球领先供应商产品的性能。因此，中国企业需要对AI基础设施进⾏更多投资。IT领导者应将重点放在AI应⽤上，⽽不是使⽤针对推理工作负载优化的国产AI芯片来训练基础模型上。

LLM

大语言模型(LLM)是⼀种使用大量无标签文本数据进行训练的AI基础模型。借助大语言模型，应用可以完成⼀系列任务，包括回答问题、内容⽣成、内容摘要、检索增强⽣成(RAG)、代码⽣成、语言翻译和会话聊天。

此类模型拥有广泛的应用场景，包括文本生成、问答系统构建、文档总结和分类、文本翻译和编辑等。

多模态GenAI

多模态⽣成式⼈⼯智能(GenAI)能够在生成式模型中组合利用多种类型的数据输⼊和输出，例如图像、视频、音频、文本和数值型数据。多模态功能允许模型与不同模态下的输出进行交互，并生成相应的输出，有效提升了GenAI的可用性。

多模态GenAI支持添加以往难以实现的新特性和功能，将对企业应用产⽣颠覆性影响。目前，多模态模型通常仅限于两种或三种模态，但未来几年内，将涵盖数量更多的模态。