Nhìn lại năm 2023, chúng ta đã chứng kiến một sự thay đổi quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ dữ liệu: ba yếu tố cốt lõi của trí tuệ dữ liệu - dữ liệu, thuật toán và sức mạnh tính toán - hiện đã được nâng cấp và phát triển thành một mô hình mới về dữ liệu lớn, mô hình ngôn ngữ lớn và tính toán lớn.
Ở ngã ba của sự thay đổi này, hướng tới năm 2024, các chuyên gia đã rút ra mười từ khóa đáng chú ý, đánh dấu hướng đi tương lai của lĩnh vực dữ liệu thông minh.
Ảnh minh họa
Giống như sự phát triển của điện toán đám mây đã tạo ra các ứng dụng gốc trên đám mây, sự phát triển của các mô hình lớn cũng sẽ tạo ra một số ứng dụng gốc mô hình lớn. Trong đó, ba lĩnh vực tiêu biểu là AIGC, AI Agent và Concrete Intelligence.
Diễn biến hiện nay:
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ mô hình lớn, các lĩnh vực AIGC, AI Agent và Concrete Intelligence đang nhanh chóng mở rộng.
AIGC sử dụng các mô hình lớn để tạo ra nội dung chất lượng cao trên nhiều phương tiện như văn bản, hình ảnh và âm thanh, đồng thời đã cho thấy tiềm năng trong các ngành như sáng tạo nội dung, quảng cáo và giải trí.
AI Agent đề cập đến các hệ thống thông minh có thể mô phỏng hành vi và quá trình ra quyết định của con người, đóng vai trò trong dịch vụ khách hàng, trợ lý cá nhân và thậm chí cả hệ thống hỗ trợ quyết định.
Concrete Intelligence, nơi AI có thể hiện thực hóa trong thế giới thực, chẳng hạn như tương tác với con người thông qua robot hoặc các giao diện khác, đang trở thành hiện thực trong các lĩnh vực như sản xuất, chăm sóc sức khỏe và bán lẻ.
Vấn đề cần giải quyết:
Sự phát triển của các lĩnh vực này cũng gặp nhiều thách thức, đối với AIGC, vấn đề tính nguyên bản, chính xác và bản quyền của nội dung là những vấn đề then chốt cần được giải quyết. Những thách thức mà Tác nhân AI phải đối mặt bao gồm cải thiện tính tự nhiên và tính nhân văn của các tương tác, cũng như cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của việc ra quyết định. Thách thức của trí thông minh cụ thể nằm ở cách tích hợp hiệu quả hơn công nghệ AI với thế giới vật chất, bao gồm các vấn đề như tính linh hoạt, an toàn và hiệu quả chi phí của robot.
Dự báo cho năm 2024:
Đến năm 2024, các lĩnh vực ứng dụng mô hình gốc rộng lớn này dự kiến sẽ đạt được những tiến bộ đáng kể về công nghệ và thực tiễn kinh doanh. Về mặt AIGC, có thể thấy trước rằng công nghệ sẽ trưởng thành hơn, việc tạo ra nội dung sẽ trở nên thông minh và cá nhân hóa hơn, cơ chế giải quyết các vấn đề về bản quyền và đạo đức cũng sẽ được tăng cường. AI Agent sẽ trở nên hiệu quả hơn trong việc hiểu và xử lý các nhiệm vụ phức tạp và dự kiến sẽ được sử dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực dịch vụ khách hàng và trợ lý cá nhân. Về Concrete Intelligence, khi công nghệ tiến bộ, robot và các giao diện khác sẽ trở nên thông minh và tương tác hơn, đồng thời phạm vi ứng dụng của chúng sẽ mở rộng từ các lĩnh vực cụ thể sang nhiều khía cạnh của cuộc sống hàng ngày.
Từ khóa 2: Mô hình lớn miền + mô hình lớn đa phương thức
Diễn biến hiện nay:
Miền mô hình lớn và mô hình lớn đa phương thức là hai hướng phát triển quan trọng trong lĩnh vực mô hình lớn. Các mô hình lớn trong miền tập trung vào các ngành hoặc lĩnh vực ứng dụng cụ thể, chẳng hạn như y tế, pháp lý hoặc tài chính, đồng thời cung cấp phân tích có độ chính xác và mức độ liên quan cao hơn thông qua cấu trúc mô hình tùy chỉnh và đào tạo dữ liệu chuyên nghiệp. Mặt khác, các mô hình lớn đa phương thức kết hợp khả năng xử lý của nhiều loại dữ liệu như văn bản, hình ảnh, video và âm thanh để cung cấp thông tin chi tiết và toàn diện hơn, đặc biệt là trong hiểu nội dung, phân tích cảm xúc và hệ thống hỗ trợ quyết định phức tạp. .
Vấn đề cần giải quyết:
Mặc dù các mô hình này đã đạt được tiến bộ trong các lĩnh vực tương ứng nhưng chúng vẫn phải đối mặt với một số thách thức. Các mô hình miền lớn yêu cầu một lượng lớn dữ liệu chuyên nghiệp cho các ngành cụ thể và việc thu thập và xử lý dữ liệu rất khó khăn. Đồng thời, để duy trì độ chính xác cao, các mô hình này cần được cập nhật và tối ưu hóa liên tục. Đối với các mô hình đa phương thức lớn, việc xử lý và hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau là một bài toán kỹ thuật, ngoài ra, làm thế nào để nâng cao độ chính xác, độ tin cậy của mô hình mà vẫn đảm bảo hiệu quả xử lý cũng là một thách thức.
Dự báo cho năm 2024:
Dự kiến đến năm 2024, các mô hình lớn miền và mô hình lớn đa phương thức sẽ đạt được tiến bộ đáng kể về mức độ trưởng thành công nghệ và phạm vi ứng dụng. Về mặt mô hình miền lớn, với sự phát triển hơn nữa của công nghệ mô hình lớn và sự phong phú của các bộ dữ liệu chuyên nghiệp, các mô hình này sẽ trở nên hiệu quả và chính xác hơn trong việc cung cấp các giải pháp dành riêng cho ngành. Về các mô hình lớn đa phương thức, người ta dự kiến sẽ thấy công nghệ tổng hợp dữ liệu tiên tiến hơn và khả năng hiểu bối cảnh thông minh hơn, giúp việc áp dụng các mô hình này trong môi trường phức tạp trở nên đáng tin cậy và rộng rãi hơn, chẳng hạn như trong lái xe tự động và chẩn đoán hỗ trợ y tế. và giáo dục cá nhân hóa.
Từ khóa 3: Lái xe tự động cấp cao
Diễn biến hiện nay:
Công nghệ lái xe tự động cao cấp, cụ thể là lái xe tự động cấp độ L4 và L5, hiện đang trong giai đoạn phát triển nhanh chóng. Những công nghệ này cho phép phương tiện vận hành an toàn trong hầu hết hoặc tất cả các điều kiện đường xá mà không cần sự can thiệp của con người. Cốt lõi của các hệ thống này là các công nghệ cảm biến tiên tiến (như radar, lidar và camera), khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và thuật toán AI mạnh mẽ, cùng nhau cung cấp cho phương tiện khả năng nhận thức môi trường, ra quyết định và kiểm soát chính xác.
Vấn đề cần giải quyết:
Mặc dù có tiến bộ đáng kể, công nghệ lái xe tự động tiên tiến vẫn phải đối mặt với một số thách thức. Một trong những thách thức chính là đảm bảo độ an toàn và độ tin cậy của hệ thống, đặc biệt là trong điều kiện đường sá phức tạp và khó lường. Ngoài ra, các hệ thống này cũng sẽ cần giải quyết khả năng thích ứng của các khung pháp lý và quy định, bao gồm cách xử lý trách nhiệm pháp lý khi xảy ra tai nạn và bảo vệ quyền riêng tư. Về mặt kỹ thuật, cải thiện độ chính xác của cảm biến và giảm chi phí hệ thống vẫn là nhiệm vụ chính. Đồng thời, sự chấp nhận và tin tưởng của công chúng đối với xe tự hành cũng là những trở ngại cần khắc phục để thúc đẩy công nghệ này.
Dự báo cho năm 2024:
Đến năm 2024, công nghệ lái xe tự động cao cấp dự kiến sẽ đạt được những cải tiến đáng kể về độ an toàn, độ tin cậy và hiệu quả chi phí. Với sự cải tiến của thuật toán AI và sự phát triển của công nghệ cảm biến, các hệ thống này sẽ có thể xử lý tốt hơn các tình huống giao thông phức tạp và cải thiện độ chính xác của việc ra quyết định. Ngoài ra, khi công nghệ trưởng thành và được sản xuất trên quy mô lớn, giá thành của xe tự hành dự kiến sẽ giảm dần, từ đó đẩy nhanh quá trình thương mại hóa.
Về mặt luật pháp, dự kiến sẽ có thêm nhiều luật và tiêu chuẩn về xe tự lái được xây dựng để đảm bảo an toàn và thúc đẩy sự phát triển lành mạnh của công nghệ. Ngoài ra, khi nhận thức và niềm tin của công chúng về xe tự lái dần được nâng cao, những công nghệ này sẽ được áp dụng trong nhiều lĩnh vực và khu vực hơn, chẳng hạn như vận chuyển hàng hóa, giao thông công cộng và dịch vụ di chuyển chung.
Data Ape tin rằng trong lĩnh vực dữ liệu lớn, sau đây là một số hướng phát triển đáng được quan tâm:
Từ khóa 4: Phần tử hóa dữ liệu (nội dung dữ liệu vào bảng, lưu thông giao dịch dữ liệu)
Diễn biến hiện nay:
Yếu tố dữ liệu đề cập đến quá trình coi dữ liệu như tài sản cốt lõi và quản lý nó một cách có hệ thống, điều này đặc biệt quan trọng trong kỷ nguyên dữ liệu lớn. Khi các doanh nghiệp và tổ chức ngày càng nhận thức rõ hơn về giá trị của dữ liệu, việc đưa tài sản dữ liệu và lưu thông giao dịch dữ liệu đang dần trở thành xu hướng chủ đạo. Hiện tại, nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu xây dựng khung quản lý tài sản dữ liệu, tích hợp tích hợp, làm sạch, phân tích và bảo vệ dữ liệu như một phần của quản lý tài sản. Đồng thời, thị trường dữ liệu và nền tảng giao dịch cũng đang nổi lên để cung cấp các dịch vụ mua, bán, chia sẻ và trao đổi dữ liệu, từ đó cung cấp những cách thức mới để hiện thực hóa giá trị của dữ liệu.
Vấn đề cần giải quyết:
Trong quá trình phần tử hóa dữ liệu, các doanh nghiệp, tổ chức phải đối mặt với nhiều thách thức. Đầu tiên, làm thế nào để đánh giá và định lượng chính xác giá trị của tài sản dữ liệu là vấn đề then chốt. Thứ hai, các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu đặc biệt quan trọng trong quá trình giao dịch và chia sẻ dữ liệu và cần có sự bảo vệ pháp lý và kỹ thuật hiệu quả để giải quyết. Ngoài ra, thiết lập cơ chế giao dịch và lưu thông dữ liệu hiệu quả, bao gồm các định dạng dữ liệu được tiêu chuẩn hóa, quy tắc giao dịch rõ ràng và cơ chế định giá minh bạch, cũng là chìa khóa để thúc đẩy phân tử hóa dữ liệu.
Dự báo cho năm 2024:
Dự kiến đến năm 2024, việc phân loại dữ liệu sẽ phát triển hơn nữa. Các phương pháp đánh giá giá trị của tài sản dữ liệu sẽ trở nên phức tạp và chính xác hơn, cho phép doanh nghiệp quản lý và tận dụng tốt hơn các tài sản này. Thứ hai, với sự tiến bộ của công nghệ bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu, các giao dịch dữ liệu sẽ trở nên thuận tiện và an toàn hơn mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư của các cá nhân và tổ chức. Ngoài ra, khi thị trường dữ liệu phát triển và trưởng thành, các giao dịch và lưu thông dữ liệu sẽ trở nên sôi động hơn, cung cấp nguồn tài nguyên dữ liệu dồi dào và các mô hình kinh doanh sáng tạo cho mọi tầng lớp xã hội.
Từ khóa 5: Cơ sở dữ liệu mới (cơ sở dữ liệu gốc đám mây, cơ sở dữ liệu phân tán, cơ sở dữ liệu vectơ, cơ sở dữ liệu đồ thị)
Diễn biến hiện nay:
Khi khối lượng dữ liệu tăng lên và các yêu cầu xử lý trở nên phức tạp hơn, cơ sở dữ liệu truyền thống sẽ gặp phải những hạn chế về hiệu suất và khả năng mở rộng. Trong những trường hợp như vậy, các loại cơ sở dữ liệu mới như cơ sở dữ liệu trên nền tảng đám mây, cơ sở dữ liệu phân tán, cơ sở dữ liệu vectơ và cơ sở dữ liệu đồ thị đã xuất hiện, được thiết kế cho các nhu cầu xử lý dữ liệu cụ thể và các tình huống ứng dụng. Cơ sở dữ liệu trên nền tảng đám mây tối ưu hóa hiệu suất trong môi trường đám mây, mang lại khả năng mở rộng và tính linh hoạt tốt hơn. Cơ sở dữ liệu phân tán xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn bằng cách phân phối lưu trữ dữ liệu và tính toán để cải thiện hiệu quả xử lý và độ tin cậy. Cơ sở dữ liệu vectơ tập trung vào việc xử lý hiệu quả dữ liệu vectơ. Sự bùng nổ của các mô hình lớn đã dần đưa cơ sở dữ liệu vectơ lên vị trí trung tâm. Cơ sở dữ liệu đồ thị, với khả năng xử lý mối quan hệ vượt trội, đã chứng tỏ những lợi thế độc đáo của chúng trong lĩnh vực phân tích mối quan hệ và mạng lưới phức tạp.
Vấn đề cần giải quyết:
Mặc dù cơ sở dữ liệu mới mang lại nhiều đổi mới nhưng chúng vẫn phải đối mặt với một số thách thức. Ví dụ: cơ sở dữ liệu trên nền tảng đám mây cần giải quyết các vấn đề về bảo mật và cách ly dữ liệu trong môi trường nhiều người thuê; cơ sở dữ liệu phân tán phải đối mặt với những thách thức về tính nhất quán của dữ liệu và xử lý giao dịch phân tán; cơ sở dữ liệu vectơ và cơ sở dữ liệu đồ thị cần tối ưu hóa hơn nữa hiệu suất và tính dễ sử dụng trong để phục vụ tốt hơn các kịch bản ứng dụng cụ thể.
Dự báo cho năm 2024:
Đến năm 2024, những cơ sở dữ liệu mới này dự kiến sẽ đạt được những tiến bộ đáng kể về hiệu suất, chức năng và tính dễ sử dụng. Cơ sở dữ liệu gốc trên đám mây sẽ được tích hợp nhiều hơn vào các dịch vụ nền tảng đám mây, cung cấp khả năng quản lý tài nguyên linh hoạt hơn; cơ sở dữ liệu phân tán được kỳ vọng sẽ cung cấp khả năng xử lý phân tán hiệu quả hơn trong khi vẫn đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu; cơ sở dữ liệu vectơ và cơ sở dữ liệu đồ thị sẽ được tối ưu hóa hơn nữa để hỗ trợ mạnh mẽ hơn cho việc triển khai các ngành công nghiệp kiểu mẫu lớn. Sự phát triển của các cơ sở dữ liệu này sẽ thúc đẩy sự tiến bộ của công nghệ lưu trữ và xử lý dữ liệu, đồng thời cung cấp nền tảng vững chắc cho các ứng dụng dữ liệu phức tạp và nâng cao khác nhau.
Từ khóa 6: Nền tảng dữ liệu tích hợp (hồ và kho tích hợp, đám mây dữ liệu, phát triển dữ liệu và tích hợp quản trị, DataOps)
Diễn biến hiện nay:
Với sự tăng trưởng bùng nổ của khối lượng dữ liệu và sự phát triển của dữ liệu không đồng nhất đa nguồn, các phương pháp quản lý dữ liệu truyền thống đang dần trở nên bất cập, nền tảng dữ liệu tích hợp đang trở thành công cụ quan trọng để doanh nghiệp quản lý và sử dụng dữ liệu lớn. Trong số đó, giải pháp tích hợp Hucang tích hợp các chức năng của hồ dữ liệu và kho dữ liệu để cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu linh hoạt và phân tích dữ liệu hiệu quả; nền tảng đám mây dữ liệu tận dụng điện toán đám mây để đạt được tính sẵn sàng và khả năng mở rộng cao của dữ liệu; Phát triển dữ liệu và tích hợp quản trị và DataOps tập trung vào việc nâng cao hiệu quả và chất lượng xử lý dữ liệu, đồng thời đảm bảo tính chính xác và kịp thời của dữ liệu bằng cách tự động hóa và tối ưu hóa quy trình dữ liệu.
Vấn đề cần giải quyết:
Mặc dù nền tảng dữ liệu tích hợp mang lại nhiều tiện ích nhưng nó vẫn phải đối mặt với một số thách thức: tích hợp và di chuyển dữ liệu là một quá trình phức tạp đòi hỏi phải giải quyết các vấn đề tương thích dữ liệu từ các nguồn và định dạng khác nhau. Thứ hai, bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư đặc biệt quan trọng khi tích hợp các hệ thống dữ liệu khác nhau và cần có các công nghệ và chiến lược hiệu quả để bảo vệ bảo mật dữ liệu. Ngoài ra, việc xây dựng và duy trì một nền tảng tích hợp đòi hỏi chuyên môn và kỹ năng liên ngành, đây là một thách thức đối với nhiều tổ chức.
Dự báo cho năm 2024:
Đến năm 2024, các nền tảng dữ liệu tích hợp dự kiến sẽ đạt được tiến bộ đáng kể về mức độ trưởng thành của công nghệ và phạm vi ứng dụng. Công nghệ tích hợp dữ liệu tiên tiến hơn sẽ giúp việc di chuyển và tích hợp dữ liệu trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn. Về mặt bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư, dự kiến sẽ xuất hiện các giải pháp mạnh mẽ và thông minh hơn để đối phó với các mối đe dọa và thách thức luôn thay đổi. Đồng thời, với việc phổ biến và triển khai khái niệm DataOps, các quy trình dữ liệu sẽ trở nên tự động và tối ưu hóa hơn, nâng cao hiệu quả và chất lượng xử lý dữ liệu.
Từ khóa 7: BI đàm thoại (model lớn + BI, phân tích dữ liệu tự phục vụ)
Diễn biến hiện nay:
BI đàm thoại kết hợp các mô hình lớn tiên tiến với công nghệ BI, nhằm mục đích cung cấp trải nghiệm phân tích dữ liệu tương tác và trực quan hơn bằng cách chuyển đổi tương tác giữa người và máy tính. Việc tích hợp này cho phép người dùng không rành về kỹ thuật khám phá và phân tích dữ liệu thông qua các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, giảm đáng kể ngưỡng phân tích dữ liệu. Khái niệm phân tích dữ liệu tự phục vụ cũng đang bùng nổ trong bối cảnh này, cho phép người dùng tiến hành khám phá dữ liệu và tạo báo cáo một cách độc lập mà không cần dựa vào các chuyên gia dữ liệu, từ đó cải thiện tốc độ và hiệu quả ra quyết định.
Vấn đề cần giải quyết:
Mặc dù BI đàm thoại cho thấy tiềm năng to lớn nhưng nó vẫn phải đối mặt với một số thách thức. Đầu tiên, đảm bảo độ chính xác của truy vấn và hiểu biết theo ngữ cảnh là một thách thức kỹ thuật, đặc biệt là khi xử lý các truy vấn phức tạp và mơ hồ. Thứ hai, việc tích hợp và xử lý thông tin từ các nguồn dữ liệu khác nhau đòi hỏi khả năng tích hợp và tương thích dữ liệu ở mức độ cao. Ngoài ra, việc đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật trong quá trình phân tích dữ liệu cũng là một điều quan trọng cần cân nhắc.
Dự báo cho năm 2024:
Đến năm 2024, BI đàm thoại dự kiến sẽ đạt được tiến bộ đáng kể về mức độ trưởng thành của công nghệ và phạm vi ứng dụng. Bằng cách truy cập các mô hình lớn mạnh mẽ hơn và thông qua các công nghệ như NL2SQL, BI đàm thoại sẽ có thể phản hồi các truy vấn phức tạp một cách chính xác hơn và cung cấp những hiểu biết sâu hơn về dữ liệu được cá nhân hóa. Trải nghiệm người dùng của các công cụ phân tích dữ liệu tự phục vụ cũng sẽ trở nên trực quan và mạnh mẽ hơn, cho phép nhiều người dùng không chuyên nghiệp dễ dàng khám phá và phân tích dữ liệu.
Từ khóa 8: Bảo mật dữ liệu toàn cầu (điện toán riêng, không tin cậy, bảo mật gốc đám mây)
Diễn biến hiện nay:
Khi dữ liệu trở thành tài sản cốt lõi của các doanh nghiệp hiện đại, bảo mật dữ liệu toàn cầu đã trở thành một vấn đề quan trọng. Những phát triển chính trong lĩnh vực này bao gồm điện toán quyền riêng tư, mô hình bảo mật không tin cậy và bảo mật gốc đám mây. Trong số đó, công nghệ điện toán quyền riêng tư nhằm mục đích bảo vệ quyền riêng tư cá nhân trong quá trình sử dụng và chia sẻ dữ liệu, cho phép xử lý và phân tích dữ liệu được mã hóa để có thể được xử lý mà không bị lộ. Trích xuất giá trị mà không có dữ liệu gốc. Mô hình bảo mật không tin cậy dựa trên nguyên tắc "không bao giờ tin cậy, luôn xác minh" và yêu cầu xác thực danh tính và kiểm soát quyền nghiêm ngặt đối với mọi truy cập và hoạt động. Bảo mật gốc đám mây tập trung vào việc bảo vệ dữ liệu được lưu trữ và xử lý trong môi trường đám mây, bao gồm các biện pháp bảo mật sử dụng công nghệ gốc đám mây như bộ chứa, vi dịch vụ và lưới dịch vụ.
Vấn đề cần giải quyết:
Mặc dù có những tiến bộ đáng kể nhưng lĩnh vực bảo mật dữ liệu đa miền vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức. Đối với điện toán riêng, làm thế nào để cân bằng tính sẵn có của dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư, đồng thời cải thiện hiệu quả tính toán vẫn là vấn đề chính; khi triển khai mô hình bảo mật không tin cậy, làm thế nào để quản lý và kiểm soát chính xác việc thay đổi quyền truy cập là một thách thức; vấn đề bảo mật gốc đám mây là vấn đề chính thách thức là làm thế nào để duy trì khả năng bảo vệ an ninh tự động và liên tục trong môi trường đám mây đang thay đổi nhanh chóng.
Dự báo cho năm 2024:
Dự kiến đến năm 2024, sẽ có những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực bảo mật dữ liệu toàn cầu. Công nghệ điện toán tư nhân dự kiến sẽ trở nên trưởng thành hơn và có thể cung cấp khả năng xử lý dữ liệu hiệu quả hơn đồng thời bảo vệ quyền riêng tư. Mô hình không tin cậy sẽ dần trở thành một phần tiêu chuẩn trong chiến lược bảo mật doanh nghiệp và sẽ trở nên dễ triển khai và quản lý hơn khi công nghệ tiến bộ. Bảo mật dựa trên nền tảng đám mây sẽ phát triển hơn nữa để thích ứng với tính năng động và phức tạp của môi trường đám mây, đồng thời cung cấp khả năng bảo vệ dữ liệu và phát hiện mối đe dọa mạnh mẽ hơn.
Từ khóa 9: Điện toán thông minh (GPU, cloud + model lớn)
Diễn biến hiện nay:
Điện toán thông minh là trụ cột chính của kỷ nguyên dữ liệu thông minh, kết hợp phần cứng GPU hiệu suất cao và công nghệ điện toán đám mây để hỗ trợ các mô hình dữ liệu lớn và phức tạp hơn. GPU đã trở thành phần cứng được lựa chọn để đào tạo các mô hình AI quy mô lớn nhờ khả năng xử lý song song của chúng. Khi các mô hình AI tiếp tục phát triển về quy mô, nhu cầu về tài nguyên máy tính cũng tăng theo, khiến điện toán đám mây trở thành một giải pháp lý tưởng. Điện toán đám mây cung cấp các tài nguyên điện toán có khả năng mở rộng, linh hoạt và tiết kiệm chi phí, cho phép các doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu nhanh chóng truy cập vào sức mạnh tính toán mà họ cần mà không cần đầu tư vào phần cứng tại chỗ đắt tiền.
Vấn đề cần giải quyết:
Bất chấp những tiến bộ đáng kể trong điện toán thông minh, vẫn còn một số thách thức. Đầu tiên là vấn đề tiêu thụ năng lượng cao, GPU và các tác vụ tính toán lớn thường đòi hỏi nhiều năng lượng. Ngoài ra, khi các mô hình AI ngày càng lớn hơn, việc làm thế nào để quản lý và tối ưu hóa hiệu quả việc lưu trữ, tính toán các mô hình này cũng là một thách thức lớn.
Dự báo cho năm 2024:
Dự kiến đến năm 2024, điện toán thông minh sẽ đạt được tiến bộ đáng kể về hiệu quả sử dụng năng lượng, bảo mật và tối ưu hóa điện toán. Với sự ra đời của các thế hệ GPU mới và phần cứng AI chuyên dụng khác, dự kiến tỷ lệ hiệu quả sử dụng năng lượng sẽ cao hơn. Đồng thời, các nhà cung cấp điện toán đám mây sẽ tiếp tục tăng cường các biện pháp bảo mật để bảo vệ an ninh dữ liệu và quyền riêng tư của người dùng. Ngoài ra, khi nhu cầu về các mô hình lớn tiếp tục tăng, sẽ xuất hiện nhiều dịch vụ và giải pháp điện toán đám mây được tối ưu hóa cho AI và dữ liệu lớn, mang lại khả năng quản lý tài nguyên máy tính và kiểm soát chi phí hiệu quả hơn.
Từ khóa 10: Mô hình dịch vụ (MaaS)
Diễn biến hiện nay:
Mô hình dịch vụ (MaaS) là mô hình dịch vụ mới nổi cho phép các doanh nghiệp và nhà phát triển truy cập và sử dụng các mô hình AI được đào tạo trước thông qua nền tảng đám mây. Mô hình dịch vụ này giúp doanh nghiệp không cần phải tự mình phát triển và đào tạo các mô hình AI phức tạp, giảm rào cản gia nhập và tăng tốc độ triển khai các ứng dụng AI. Hiện nay, nhiều công ty công nghệ lớn đã cung cấp nhiều dịch vụ MaaS khác nhau, như nhận dạng giọng nói, phân tích hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v. Những dịch vụ này đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ dịch vụ khách hàng đến phân tích thị trường đến chẩn đoán sức khỏe và các lĩnh vực khác.
Vấn đề cần giải quyết:
Mặc dù MaaS có tiềm năng lớn nhưng nó cũng phải đối mặt với một số thách thức trong quá trình quảng bá. Đầu tiên là vấn đề về chất lượng và độ tin cậy của dịch vụ, việc đảm bảo tính chính xác và ổn định của các mô hình đám mây là một thách thức không ngừng đối với các nhà cung cấp dịch vụ. Thứ hai, bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư là rất quan trọng trong MaaS, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu nhạy cảm. Ngoài ra, để đáp ứng nhu cầu của nhiều khách hàng khác nhau, các nhà cung cấp MaaS cần liên tục cập nhật và tối ưu hóa thư viện mô hình của mình.
Dự báo cho năm 2024:
Đến năm 2024, MaaS dự kiến sẽ đạt được sự phát triển đáng kể về nhiều mặt. Về mặt kỹ thuật, hy vọng sẽ thấy nhiều mẫu có tính chuyên môn cao và tùy chỉnh hơn đang được phát triển để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của các ngành và ứng dụng cụ thể. Các công nghệ bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư cũng sẽ được tăng cường để mang lại sự đảm bảo xử lý dữ liệu đáng tin cậy hơn. Ngoài ra, với sự phát triển của 5G và điện toán biên, MaaS dự kiến sẽ đạt được các dịch vụ có độ trễ thấp hơn và hiệu quả cao hơn, đặc biệt phù hợp với các ứng dụng yêu cầu xử lý dữ liệu theo thời gian thực.
Khi chúng ta bước vào kỷ nguyên mới của trí tuệ dữ liệu, năm 2024 sẽ đánh dấu một bước ngoặt trong lịch sử. Trong bức tranh kỹ thuật đầy màu sắc này, dữ liệu lớn, mô hình lớn và điện toán lớn không chỉ là họa sĩ mà còn là chính bức vẽ.
Con đường phía trước có thể đầy thách thức, nhưng chính những thách thức này sẽ tạo ra cơ hội cho sự đổi mới. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ và ứng dụng ngày càng sâu rộng, chúng ta có thể thấy trước rằng một xã hội kỹ thuật số, kết nối và thông minh hơn đang dần hình thành. Trong tương lai này, mỗi cá nhân, mỗi doanh nghiệp và thậm chí toàn bộ xã hội sẽ cưỡi trên dòng dữ liệu và khám phá hành trình mới của riêng mình.
Năm 2024, chúng ta hãy chờ xem và cùng nhau chào đón kỷ nguyên mới tràn đầy sức sống, đổi mới và cơ hội này.
Ở ngã ba của sự thay đổi này, hướng tới năm 2024, các chuyên gia đã rút ra mười từ khóa đáng chú ý, đánh dấu hướng đi tương lai của lĩnh vực dữ liệu thông minh.
Trí tuệ nhân tạo
Từ khóa 1: Ứng dụng gốc mô hình lớn (AIGC, AI Agent, Concrete Intelligence)Giống như sự phát triển của điện toán đám mây đã tạo ra các ứng dụng gốc trên đám mây, sự phát triển của các mô hình lớn cũng sẽ tạo ra một số ứng dụng gốc mô hình lớn. Trong đó, ba lĩnh vực tiêu biểu là AIGC, AI Agent và Concrete Intelligence.
Diễn biến hiện nay:
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ mô hình lớn, các lĩnh vực AIGC, AI Agent và Concrete Intelligence đang nhanh chóng mở rộng.
AIGC sử dụng các mô hình lớn để tạo ra nội dung chất lượng cao trên nhiều phương tiện như văn bản, hình ảnh và âm thanh, đồng thời đã cho thấy tiềm năng trong các ngành như sáng tạo nội dung, quảng cáo và giải trí.
AI Agent đề cập đến các hệ thống thông minh có thể mô phỏng hành vi và quá trình ra quyết định của con người, đóng vai trò trong dịch vụ khách hàng, trợ lý cá nhân và thậm chí cả hệ thống hỗ trợ quyết định.
Concrete Intelligence, nơi AI có thể hiện thực hóa trong thế giới thực, chẳng hạn như tương tác với con người thông qua robot hoặc các giao diện khác, đang trở thành hiện thực trong các lĩnh vực như sản xuất, chăm sóc sức khỏe và bán lẻ.
Vấn đề cần giải quyết:
Sự phát triển của các lĩnh vực này cũng gặp nhiều thách thức, đối với AIGC, vấn đề tính nguyên bản, chính xác và bản quyền của nội dung là những vấn đề then chốt cần được giải quyết. Những thách thức mà Tác nhân AI phải đối mặt bao gồm cải thiện tính tự nhiên và tính nhân văn của các tương tác, cũng như cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của việc ra quyết định. Thách thức của trí thông minh cụ thể nằm ở cách tích hợp hiệu quả hơn công nghệ AI với thế giới vật chất, bao gồm các vấn đề như tính linh hoạt, an toàn và hiệu quả chi phí của robot.
Dự báo cho năm 2024:
Đến năm 2024, các lĩnh vực ứng dụng mô hình gốc rộng lớn này dự kiến sẽ đạt được những tiến bộ đáng kể về công nghệ và thực tiễn kinh doanh. Về mặt AIGC, có thể thấy trước rằng công nghệ sẽ trưởng thành hơn, việc tạo ra nội dung sẽ trở nên thông minh và cá nhân hóa hơn, cơ chế giải quyết các vấn đề về bản quyền và đạo đức cũng sẽ được tăng cường. AI Agent sẽ trở nên hiệu quả hơn trong việc hiểu và xử lý các nhiệm vụ phức tạp và dự kiến sẽ được sử dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực dịch vụ khách hàng và trợ lý cá nhân. Về Concrete Intelligence, khi công nghệ tiến bộ, robot và các giao diện khác sẽ trở nên thông minh và tương tác hơn, đồng thời phạm vi ứng dụng của chúng sẽ mở rộng từ các lĩnh vực cụ thể sang nhiều khía cạnh của cuộc sống hàng ngày.
Từ khóa 2: Mô hình lớn miền + mô hình lớn đa phương thức
Diễn biến hiện nay:
Miền mô hình lớn và mô hình lớn đa phương thức là hai hướng phát triển quan trọng trong lĩnh vực mô hình lớn. Các mô hình lớn trong miền tập trung vào các ngành hoặc lĩnh vực ứng dụng cụ thể, chẳng hạn như y tế, pháp lý hoặc tài chính, đồng thời cung cấp phân tích có độ chính xác và mức độ liên quan cao hơn thông qua cấu trúc mô hình tùy chỉnh và đào tạo dữ liệu chuyên nghiệp. Mặt khác, các mô hình lớn đa phương thức kết hợp khả năng xử lý của nhiều loại dữ liệu như văn bản, hình ảnh, video và âm thanh để cung cấp thông tin chi tiết và toàn diện hơn, đặc biệt là trong hiểu nội dung, phân tích cảm xúc và hệ thống hỗ trợ quyết định phức tạp. .
Vấn đề cần giải quyết:
Mặc dù các mô hình này đã đạt được tiến bộ trong các lĩnh vực tương ứng nhưng chúng vẫn phải đối mặt với một số thách thức. Các mô hình miền lớn yêu cầu một lượng lớn dữ liệu chuyên nghiệp cho các ngành cụ thể và việc thu thập và xử lý dữ liệu rất khó khăn. Đồng thời, để duy trì độ chính xác cao, các mô hình này cần được cập nhật và tối ưu hóa liên tục. Đối với các mô hình đa phương thức lớn, việc xử lý và hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau là một bài toán kỹ thuật, ngoài ra, làm thế nào để nâng cao độ chính xác, độ tin cậy của mô hình mà vẫn đảm bảo hiệu quả xử lý cũng là một thách thức.
Dự báo cho năm 2024:
Dự kiến đến năm 2024, các mô hình lớn miền và mô hình lớn đa phương thức sẽ đạt được tiến bộ đáng kể về mức độ trưởng thành công nghệ và phạm vi ứng dụng. Về mặt mô hình miền lớn, với sự phát triển hơn nữa của công nghệ mô hình lớn và sự phong phú của các bộ dữ liệu chuyên nghiệp, các mô hình này sẽ trở nên hiệu quả và chính xác hơn trong việc cung cấp các giải pháp dành riêng cho ngành. Về các mô hình lớn đa phương thức, người ta dự kiến sẽ thấy công nghệ tổng hợp dữ liệu tiên tiến hơn và khả năng hiểu bối cảnh thông minh hơn, giúp việc áp dụng các mô hình này trong môi trường phức tạp trở nên đáng tin cậy và rộng rãi hơn, chẳng hạn như trong lái xe tự động và chẩn đoán hỗ trợ y tế. và giáo dục cá nhân hóa.
Từ khóa 3: Lái xe tự động cấp cao
Diễn biến hiện nay:
Công nghệ lái xe tự động cao cấp, cụ thể là lái xe tự động cấp độ L4 và L5, hiện đang trong giai đoạn phát triển nhanh chóng. Những công nghệ này cho phép phương tiện vận hành an toàn trong hầu hết hoặc tất cả các điều kiện đường xá mà không cần sự can thiệp của con người. Cốt lõi của các hệ thống này là các công nghệ cảm biến tiên tiến (như radar, lidar và camera), khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và thuật toán AI mạnh mẽ, cùng nhau cung cấp cho phương tiện khả năng nhận thức môi trường, ra quyết định và kiểm soát chính xác.
Vấn đề cần giải quyết:
Mặc dù có tiến bộ đáng kể, công nghệ lái xe tự động tiên tiến vẫn phải đối mặt với một số thách thức. Một trong những thách thức chính là đảm bảo độ an toàn và độ tin cậy của hệ thống, đặc biệt là trong điều kiện đường sá phức tạp và khó lường. Ngoài ra, các hệ thống này cũng sẽ cần giải quyết khả năng thích ứng của các khung pháp lý và quy định, bao gồm cách xử lý trách nhiệm pháp lý khi xảy ra tai nạn và bảo vệ quyền riêng tư. Về mặt kỹ thuật, cải thiện độ chính xác của cảm biến và giảm chi phí hệ thống vẫn là nhiệm vụ chính. Đồng thời, sự chấp nhận và tin tưởng của công chúng đối với xe tự hành cũng là những trở ngại cần khắc phục để thúc đẩy công nghệ này.
Dự báo cho năm 2024:
Đến năm 2024, công nghệ lái xe tự động cao cấp dự kiến sẽ đạt được những cải tiến đáng kể về độ an toàn, độ tin cậy và hiệu quả chi phí. Với sự cải tiến của thuật toán AI và sự phát triển của công nghệ cảm biến, các hệ thống này sẽ có thể xử lý tốt hơn các tình huống giao thông phức tạp và cải thiện độ chính xác của việc ra quyết định. Ngoài ra, khi công nghệ trưởng thành và được sản xuất trên quy mô lớn, giá thành của xe tự hành dự kiến sẽ giảm dần, từ đó đẩy nhanh quá trình thương mại hóa.
Về mặt luật pháp, dự kiến sẽ có thêm nhiều luật và tiêu chuẩn về xe tự lái được xây dựng để đảm bảo an toàn và thúc đẩy sự phát triển lành mạnh của công nghệ. Ngoài ra, khi nhận thức và niềm tin của công chúng về xe tự lái dần được nâng cao, những công nghệ này sẽ được áp dụng trong nhiều lĩnh vực và khu vực hơn, chẳng hạn như vận chuyển hàng hóa, giao thông công cộng và dịch vụ di chuyển chung.
Dữ liệu lớn
Trong làn sóng của thời đại số, dữ liệu lớn đã trở thành nguồn lực chiến lược không thể thiếu đối với các doanh nghiệp, tổ chức. Với sự tăng trưởng bùng nổ của khối lượng dữ liệu, làm thế nào để quản lý và sử dụng dữ liệu này một cách hiệu quả và an toàn đã trở thành một vấn đề then chốt.Data Ape tin rằng trong lĩnh vực dữ liệu lớn, sau đây là một số hướng phát triển đáng được quan tâm:
Từ khóa 4: Phần tử hóa dữ liệu (nội dung dữ liệu vào bảng, lưu thông giao dịch dữ liệu)
Diễn biến hiện nay:
Yếu tố dữ liệu đề cập đến quá trình coi dữ liệu như tài sản cốt lõi và quản lý nó một cách có hệ thống, điều này đặc biệt quan trọng trong kỷ nguyên dữ liệu lớn. Khi các doanh nghiệp và tổ chức ngày càng nhận thức rõ hơn về giá trị của dữ liệu, việc đưa tài sản dữ liệu và lưu thông giao dịch dữ liệu đang dần trở thành xu hướng chủ đạo. Hiện tại, nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu xây dựng khung quản lý tài sản dữ liệu, tích hợp tích hợp, làm sạch, phân tích và bảo vệ dữ liệu như một phần của quản lý tài sản. Đồng thời, thị trường dữ liệu và nền tảng giao dịch cũng đang nổi lên để cung cấp các dịch vụ mua, bán, chia sẻ và trao đổi dữ liệu, từ đó cung cấp những cách thức mới để hiện thực hóa giá trị của dữ liệu.
Vấn đề cần giải quyết:
Trong quá trình phần tử hóa dữ liệu, các doanh nghiệp, tổ chức phải đối mặt với nhiều thách thức. Đầu tiên, làm thế nào để đánh giá và định lượng chính xác giá trị của tài sản dữ liệu là vấn đề then chốt. Thứ hai, các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu đặc biệt quan trọng trong quá trình giao dịch và chia sẻ dữ liệu và cần có sự bảo vệ pháp lý và kỹ thuật hiệu quả để giải quyết. Ngoài ra, thiết lập cơ chế giao dịch và lưu thông dữ liệu hiệu quả, bao gồm các định dạng dữ liệu được tiêu chuẩn hóa, quy tắc giao dịch rõ ràng và cơ chế định giá minh bạch, cũng là chìa khóa để thúc đẩy phân tử hóa dữ liệu.
Dự báo cho năm 2024:
Dự kiến đến năm 2024, việc phân loại dữ liệu sẽ phát triển hơn nữa. Các phương pháp đánh giá giá trị của tài sản dữ liệu sẽ trở nên phức tạp và chính xác hơn, cho phép doanh nghiệp quản lý và tận dụng tốt hơn các tài sản này. Thứ hai, với sự tiến bộ của công nghệ bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu, các giao dịch dữ liệu sẽ trở nên thuận tiện và an toàn hơn mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư của các cá nhân và tổ chức. Ngoài ra, khi thị trường dữ liệu phát triển và trưởng thành, các giao dịch và lưu thông dữ liệu sẽ trở nên sôi động hơn, cung cấp nguồn tài nguyên dữ liệu dồi dào và các mô hình kinh doanh sáng tạo cho mọi tầng lớp xã hội.
Từ khóa 5: Cơ sở dữ liệu mới (cơ sở dữ liệu gốc đám mây, cơ sở dữ liệu phân tán, cơ sở dữ liệu vectơ, cơ sở dữ liệu đồ thị)
Diễn biến hiện nay:
Khi khối lượng dữ liệu tăng lên và các yêu cầu xử lý trở nên phức tạp hơn, cơ sở dữ liệu truyền thống sẽ gặp phải những hạn chế về hiệu suất và khả năng mở rộng. Trong những trường hợp như vậy, các loại cơ sở dữ liệu mới như cơ sở dữ liệu trên nền tảng đám mây, cơ sở dữ liệu phân tán, cơ sở dữ liệu vectơ và cơ sở dữ liệu đồ thị đã xuất hiện, được thiết kế cho các nhu cầu xử lý dữ liệu cụ thể và các tình huống ứng dụng. Cơ sở dữ liệu trên nền tảng đám mây tối ưu hóa hiệu suất trong môi trường đám mây, mang lại khả năng mở rộng và tính linh hoạt tốt hơn. Cơ sở dữ liệu phân tán xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn bằng cách phân phối lưu trữ dữ liệu và tính toán để cải thiện hiệu quả xử lý và độ tin cậy. Cơ sở dữ liệu vectơ tập trung vào việc xử lý hiệu quả dữ liệu vectơ. Sự bùng nổ của các mô hình lớn đã dần đưa cơ sở dữ liệu vectơ lên vị trí trung tâm. Cơ sở dữ liệu đồ thị, với khả năng xử lý mối quan hệ vượt trội, đã chứng tỏ những lợi thế độc đáo của chúng trong lĩnh vực phân tích mối quan hệ và mạng lưới phức tạp.
Vấn đề cần giải quyết:
Mặc dù cơ sở dữ liệu mới mang lại nhiều đổi mới nhưng chúng vẫn phải đối mặt với một số thách thức. Ví dụ: cơ sở dữ liệu trên nền tảng đám mây cần giải quyết các vấn đề về bảo mật và cách ly dữ liệu trong môi trường nhiều người thuê; cơ sở dữ liệu phân tán phải đối mặt với những thách thức về tính nhất quán của dữ liệu và xử lý giao dịch phân tán; cơ sở dữ liệu vectơ và cơ sở dữ liệu đồ thị cần tối ưu hóa hơn nữa hiệu suất và tính dễ sử dụng trong để phục vụ tốt hơn các kịch bản ứng dụng cụ thể.
Dự báo cho năm 2024:
Đến năm 2024, những cơ sở dữ liệu mới này dự kiến sẽ đạt được những tiến bộ đáng kể về hiệu suất, chức năng và tính dễ sử dụng. Cơ sở dữ liệu gốc trên đám mây sẽ được tích hợp nhiều hơn vào các dịch vụ nền tảng đám mây, cung cấp khả năng quản lý tài nguyên linh hoạt hơn; cơ sở dữ liệu phân tán được kỳ vọng sẽ cung cấp khả năng xử lý phân tán hiệu quả hơn trong khi vẫn đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu; cơ sở dữ liệu vectơ và cơ sở dữ liệu đồ thị sẽ được tối ưu hóa hơn nữa để hỗ trợ mạnh mẽ hơn cho việc triển khai các ngành công nghiệp kiểu mẫu lớn. Sự phát triển của các cơ sở dữ liệu này sẽ thúc đẩy sự tiến bộ của công nghệ lưu trữ và xử lý dữ liệu, đồng thời cung cấp nền tảng vững chắc cho các ứng dụng dữ liệu phức tạp và nâng cao khác nhau.
Từ khóa 6: Nền tảng dữ liệu tích hợp (hồ và kho tích hợp, đám mây dữ liệu, phát triển dữ liệu và tích hợp quản trị, DataOps)
Diễn biến hiện nay:
Với sự tăng trưởng bùng nổ của khối lượng dữ liệu và sự phát triển của dữ liệu không đồng nhất đa nguồn, các phương pháp quản lý dữ liệu truyền thống đang dần trở nên bất cập, nền tảng dữ liệu tích hợp đang trở thành công cụ quan trọng để doanh nghiệp quản lý và sử dụng dữ liệu lớn. Trong số đó, giải pháp tích hợp Hucang tích hợp các chức năng của hồ dữ liệu và kho dữ liệu để cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu linh hoạt và phân tích dữ liệu hiệu quả; nền tảng đám mây dữ liệu tận dụng điện toán đám mây để đạt được tính sẵn sàng và khả năng mở rộng cao của dữ liệu; Phát triển dữ liệu và tích hợp quản trị và DataOps tập trung vào việc nâng cao hiệu quả và chất lượng xử lý dữ liệu, đồng thời đảm bảo tính chính xác và kịp thời của dữ liệu bằng cách tự động hóa và tối ưu hóa quy trình dữ liệu.
Vấn đề cần giải quyết:
Mặc dù nền tảng dữ liệu tích hợp mang lại nhiều tiện ích nhưng nó vẫn phải đối mặt với một số thách thức: tích hợp và di chuyển dữ liệu là một quá trình phức tạp đòi hỏi phải giải quyết các vấn đề tương thích dữ liệu từ các nguồn và định dạng khác nhau. Thứ hai, bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư đặc biệt quan trọng khi tích hợp các hệ thống dữ liệu khác nhau và cần có các công nghệ và chiến lược hiệu quả để bảo vệ bảo mật dữ liệu. Ngoài ra, việc xây dựng và duy trì một nền tảng tích hợp đòi hỏi chuyên môn và kỹ năng liên ngành, đây là một thách thức đối với nhiều tổ chức.
Dự báo cho năm 2024:
Đến năm 2024, các nền tảng dữ liệu tích hợp dự kiến sẽ đạt được tiến bộ đáng kể về mức độ trưởng thành của công nghệ và phạm vi ứng dụng. Công nghệ tích hợp dữ liệu tiên tiến hơn sẽ giúp việc di chuyển và tích hợp dữ liệu trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn. Về mặt bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư, dự kiến sẽ xuất hiện các giải pháp mạnh mẽ và thông minh hơn để đối phó với các mối đe dọa và thách thức luôn thay đổi. Đồng thời, với việc phổ biến và triển khai khái niệm DataOps, các quy trình dữ liệu sẽ trở nên tự động và tối ưu hóa hơn, nâng cao hiệu quả và chất lượng xử lý dữ liệu.
Từ khóa 7: BI đàm thoại (model lớn + BI, phân tích dữ liệu tự phục vụ)
Diễn biến hiện nay:
BI đàm thoại kết hợp các mô hình lớn tiên tiến với công nghệ BI, nhằm mục đích cung cấp trải nghiệm phân tích dữ liệu tương tác và trực quan hơn bằng cách chuyển đổi tương tác giữa người và máy tính. Việc tích hợp này cho phép người dùng không rành về kỹ thuật khám phá và phân tích dữ liệu thông qua các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, giảm đáng kể ngưỡng phân tích dữ liệu. Khái niệm phân tích dữ liệu tự phục vụ cũng đang bùng nổ trong bối cảnh này, cho phép người dùng tiến hành khám phá dữ liệu và tạo báo cáo một cách độc lập mà không cần dựa vào các chuyên gia dữ liệu, từ đó cải thiện tốc độ và hiệu quả ra quyết định.
Vấn đề cần giải quyết:
Mặc dù BI đàm thoại cho thấy tiềm năng to lớn nhưng nó vẫn phải đối mặt với một số thách thức. Đầu tiên, đảm bảo độ chính xác của truy vấn và hiểu biết theo ngữ cảnh là một thách thức kỹ thuật, đặc biệt là khi xử lý các truy vấn phức tạp và mơ hồ. Thứ hai, việc tích hợp và xử lý thông tin từ các nguồn dữ liệu khác nhau đòi hỏi khả năng tích hợp và tương thích dữ liệu ở mức độ cao. Ngoài ra, việc đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật trong quá trình phân tích dữ liệu cũng là một điều quan trọng cần cân nhắc.
Dự báo cho năm 2024:
Đến năm 2024, BI đàm thoại dự kiến sẽ đạt được tiến bộ đáng kể về mức độ trưởng thành của công nghệ và phạm vi ứng dụng. Bằng cách truy cập các mô hình lớn mạnh mẽ hơn và thông qua các công nghệ như NL2SQL, BI đàm thoại sẽ có thể phản hồi các truy vấn phức tạp một cách chính xác hơn và cung cấp những hiểu biết sâu hơn về dữ liệu được cá nhân hóa. Trải nghiệm người dùng của các công cụ phân tích dữ liệu tự phục vụ cũng sẽ trở nên trực quan và mạnh mẽ hơn, cho phép nhiều người dùng không chuyên nghiệp dễ dàng khám phá và phân tích dữ liệu.
Từ khóa 8: Bảo mật dữ liệu toàn cầu (điện toán riêng, không tin cậy, bảo mật gốc đám mây)
Diễn biến hiện nay:
Khi dữ liệu trở thành tài sản cốt lõi của các doanh nghiệp hiện đại, bảo mật dữ liệu toàn cầu đã trở thành một vấn đề quan trọng. Những phát triển chính trong lĩnh vực này bao gồm điện toán quyền riêng tư, mô hình bảo mật không tin cậy và bảo mật gốc đám mây. Trong số đó, công nghệ điện toán quyền riêng tư nhằm mục đích bảo vệ quyền riêng tư cá nhân trong quá trình sử dụng và chia sẻ dữ liệu, cho phép xử lý và phân tích dữ liệu được mã hóa để có thể được xử lý mà không bị lộ. Trích xuất giá trị mà không có dữ liệu gốc. Mô hình bảo mật không tin cậy dựa trên nguyên tắc "không bao giờ tin cậy, luôn xác minh" và yêu cầu xác thực danh tính và kiểm soát quyền nghiêm ngặt đối với mọi truy cập và hoạt động. Bảo mật gốc đám mây tập trung vào việc bảo vệ dữ liệu được lưu trữ và xử lý trong môi trường đám mây, bao gồm các biện pháp bảo mật sử dụng công nghệ gốc đám mây như bộ chứa, vi dịch vụ và lưới dịch vụ.
Vấn đề cần giải quyết:
Mặc dù có những tiến bộ đáng kể nhưng lĩnh vực bảo mật dữ liệu đa miền vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức. Đối với điện toán riêng, làm thế nào để cân bằng tính sẵn có của dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư, đồng thời cải thiện hiệu quả tính toán vẫn là vấn đề chính; khi triển khai mô hình bảo mật không tin cậy, làm thế nào để quản lý và kiểm soát chính xác việc thay đổi quyền truy cập là một thách thức; vấn đề bảo mật gốc đám mây là vấn đề chính thách thức là làm thế nào để duy trì khả năng bảo vệ an ninh tự động và liên tục trong môi trường đám mây đang thay đổi nhanh chóng.
Dự báo cho năm 2024:
Dự kiến đến năm 2024, sẽ có những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực bảo mật dữ liệu toàn cầu. Công nghệ điện toán tư nhân dự kiến sẽ trở nên trưởng thành hơn và có thể cung cấp khả năng xử lý dữ liệu hiệu quả hơn đồng thời bảo vệ quyền riêng tư. Mô hình không tin cậy sẽ dần trở thành một phần tiêu chuẩn trong chiến lược bảo mật doanh nghiệp và sẽ trở nên dễ triển khai và quản lý hơn khi công nghệ tiến bộ. Bảo mật dựa trên nền tảng đám mây sẽ phát triển hơn nữa để thích ứng với tính năng động và phức tạp của môi trường đám mây, đồng thời cung cấp khả năng bảo vệ dữ liệu và phát hiện mối đe dọa mạnh mẽ hơn.
Tính toán lớn
Cùng với các mô hình lớn và dữ liệu lớn, bản thân sức mạnh tính toán cũng đang trải qua những thay đổi cơ bản. Trong số đó, điện toán thông minh với GPU làm lõi sẽ dần trở thành xu hướng chủ đạo. Hơn nữa, trung tâm điện toán đám mây cũng sẽ trở thành cụm điện toán thông minh quy mô lớn và cung cấp các dịch vụ hạ tầng điện toán bên ngoài dưới dạng điện toán đám mây + mô hình lớn. Trên cơ sở đó, tiếp nối IaaS, PaaS và SaaS, Mô hình dưới dạng dịch vụ (MaaS) sẽ trở thành điểm nóng tiếp theo trong điện toán đám mây.Từ khóa 9: Điện toán thông minh (GPU, cloud + model lớn)
Diễn biến hiện nay:
Điện toán thông minh là trụ cột chính của kỷ nguyên dữ liệu thông minh, kết hợp phần cứng GPU hiệu suất cao và công nghệ điện toán đám mây để hỗ trợ các mô hình dữ liệu lớn và phức tạp hơn. GPU đã trở thành phần cứng được lựa chọn để đào tạo các mô hình AI quy mô lớn nhờ khả năng xử lý song song của chúng. Khi các mô hình AI tiếp tục phát triển về quy mô, nhu cầu về tài nguyên máy tính cũng tăng theo, khiến điện toán đám mây trở thành một giải pháp lý tưởng. Điện toán đám mây cung cấp các tài nguyên điện toán có khả năng mở rộng, linh hoạt và tiết kiệm chi phí, cho phép các doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu nhanh chóng truy cập vào sức mạnh tính toán mà họ cần mà không cần đầu tư vào phần cứng tại chỗ đắt tiền.
Vấn đề cần giải quyết:
Bất chấp những tiến bộ đáng kể trong điện toán thông minh, vẫn còn một số thách thức. Đầu tiên là vấn đề tiêu thụ năng lượng cao, GPU và các tác vụ tính toán lớn thường đòi hỏi nhiều năng lượng. Ngoài ra, khi các mô hình AI ngày càng lớn hơn, việc làm thế nào để quản lý và tối ưu hóa hiệu quả việc lưu trữ, tính toán các mô hình này cũng là một thách thức lớn.
Dự báo cho năm 2024:
Dự kiến đến năm 2024, điện toán thông minh sẽ đạt được tiến bộ đáng kể về hiệu quả sử dụng năng lượng, bảo mật và tối ưu hóa điện toán. Với sự ra đời của các thế hệ GPU mới và phần cứng AI chuyên dụng khác, dự kiến tỷ lệ hiệu quả sử dụng năng lượng sẽ cao hơn. Đồng thời, các nhà cung cấp điện toán đám mây sẽ tiếp tục tăng cường các biện pháp bảo mật để bảo vệ an ninh dữ liệu và quyền riêng tư của người dùng. Ngoài ra, khi nhu cầu về các mô hình lớn tiếp tục tăng, sẽ xuất hiện nhiều dịch vụ và giải pháp điện toán đám mây được tối ưu hóa cho AI và dữ liệu lớn, mang lại khả năng quản lý tài nguyên máy tính và kiểm soát chi phí hiệu quả hơn.
Từ khóa 10: Mô hình dịch vụ (MaaS)
Diễn biến hiện nay:
Mô hình dịch vụ (MaaS) là mô hình dịch vụ mới nổi cho phép các doanh nghiệp và nhà phát triển truy cập và sử dụng các mô hình AI được đào tạo trước thông qua nền tảng đám mây. Mô hình dịch vụ này giúp doanh nghiệp không cần phải tự mình phát triển và đào tạo các mô hình AI phức tạp, giảm rào cản gia nhập và tăng tốc độ triển khai các ứng dụng AI. Hiện nay, nhiều công ty công nghệ lớn đã cung cấp nhiều dịch vụ MaaS khác nhau, như nhận dạng giọng nói, phân tích hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v. Những dịch vụ này đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ dịch vụ khách hàng đến phân tích thị trường đến chẩn đoán sức khỏe và các lĩnh vực khác.
Vấn đề cần giải quyết:
Mặc dù MaaS có tiềm năng lớn nhưng nó cũng phải đối mặt với một số thách thức trong quá trình quảng bá. Đầu tiên là vấn đề về chất lượng và độ tin cậy của dịch vụ, việc đảm bảo tính chính xác và ổn định của các mô hình đám mây là một thách thức không ngừng đối với các nhà cung cấp dịch vụ. Thứ hai, bảo mật dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư là rất quan trọng trong MaaS, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu nhạy cảm. Ngoài ra, để đáp ứng nhu cầu của nhiều khách hàng khác nhau, các nhà cung cấp MaaS cần liên tục cập nhật và tối ưu hóa thư viện mô hình của mình.
Dự báo cho năm 2024:
Đến năm 2024, MaaS dự kiến sẽ đạt được sự phát triển đáng kể về nhiều mặt. Về mặt kỹ thuật, hy vọng sẽ thấy nhiều mẫu có tính chuyên môn cao và tùy chỉnh hơn đang được phát triển để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của các ngành và ứng dụng cụ thể. Các công nghệ bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư cũng sẽ được tăng cường để mang lại sự đảm bảo xử lý dữ liệu đáng tin cậy hơn. Ngoài ra, với sự phát triển của 5G và điện toán biên, MaaS dự kiến sẽ đạt được các dịch vụ có độ trễ thấp hơn và hiệu quả cao hơn, đặc biệt phù hợp với các ứng dụng yêu cầu xử lý dữ liệu theo thời gian thực.
Khi chúng ta bước vào kỷ nguyên mới của trí tuệ dữ liệu, năm 2024 sẽ đánh dấu một bước ngoặt trong lịch sử. Trong bức tranh kỹ thuật đầy màu sắc này, dữ liệu lớn, mô hình lớn và điện toán lớn không chỉ là họa sĩ mà còn là chính bức vẽ.
Con đường phía trước có thể đầy thách thức, nhưng chính những thách thức này sẽ tạo ra cơ hội cho sự đổi mới. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ và ứng dụng ngày càng sâu rộng, chúng ta có thể thấy trước rằng một xã hội kỹ thuật số, kết nối và thông minh hơn đang dần hình thành. Trong tương lai này, mỗi cá nhân, mỗi doanh nghiệp và thậm chí toàn bộ xã hội sẽ cưỡi trên dòng dữ liệu và khám phá hành trình mới của riêng mình.
Năm 2024, chúng ta hãy chờ xem và cùng nhau chào đón kỷ nguyên mới tràn đầy sức sống, đổi mới và cơ hội này.
