由於 AI 能夠自動執行重複性任務並增強決策能力，因此一直受到全球組織的關注。早些時候，人工智能僅適用於大公司和大學進行學術研究或構建高成本的專有工具。但近年來，企業正在經歷 AI 價格的大幅下降。
AI 價格下降是指與 AI 相關的硬件、軟件和服務成本的降低。這種下降的主要驅動因素是計算資源成本的下降。例如，在 1950 年代，計算能力的成本是 $200,000/month，近年來由於以下原因大幅下降雲計算等現代進步。
因此，企業領導者可以有效地利用不斷下降的 AI 成本來構建有價值的產品。然而，人工智能領域提出了一些重大挑戰，企業領導者在投資人工智能之前應該仔細考慮這些挑戰。讓我們在下面詳細探討這個想法。
AI 投資面臨的主要挑戰
企業領導者在執行 AI 計劃時主要面臨兩大挑戰，即掌握相關數據集並將 AI 的計算費用控制在預算範圍內。讓我們一一來看。
1.數據質量
AI 需要高質量的數據。很多。但收集高價值數據並不容易，因為超過 80% 企業中的數據是非結構化的。
AI 生命週期的首要步驟是識別和收集原始數據源，將它們轉化為所需的高-質量格式、執行分析並構建穩健的模型。
因此，對於業務領導者來說，有必要製定一個全面的數據戰略，以利用這些數據將 AI 集成到他們的業務中。如果沒有相關數據，那麼投資 AI 企業就不是一個好主意。
2.計算成本高
執行 AI 所需的計算能力可能成為小型組織的進入障礙。 AI 需要大量計算，具體取決於模型的複雜性，這會導致高成本。例如，據報導，它的成本約為 300 萬美元/月 讓 OpenAI 運行 ChatGPT。
因此，為了滿足計算需求，圖形處理單元 (GPU) 和張量處理單元 (TPU) 是優化 AI 操作所必需的。
在軟件方面，研究人員正在努力減少 AI 模型的大小和內存佔用，這將顯著減少訓練時間並最終節省計算成本。
利用 AI 價格下降
近年來，AI 領域在各個方面都取得了巨大進步，即軟件、硬件、研究和投資。因此，AI 業務領導者已經克服並最大限度地減少了許多與 AI 相關的挑戰。
加速 AI 應用程序的開發
如今，大多數 AI 工具都提供免費變體。他們的付費訂閱模式也很合理。企業和個人正在使用這些應用程序來提高效率、改進決策、自動執行重複性任務並增強客戶體驗。
例如，Bard、ChatGPT 或 GPT-4 等生成式人工智能工具可以幫助用戶產生新想法和撰寫各種類型的內容，例如產品摘要、營銷文案、博客文章等。超過 300 個應用程序 建立在 GPT-3 API 之上。
其他領域也有各種示例。例如，遷移學習技術正在用於醫學圖像分類以提高應用準確性。 Salesforce Einstein 是一種生成式 AI CRM（客戶關係管理），可以分析數據、預測客戶行為、
對 AI 的更大投資
AI 價格的下降導致大規模技術採用，使 AI 成為有利可圖的投資機會。例如，在 2022 年，AI 市場規模 估值為 3875 億美元。預計到 2029 年將達到驚人的 13950 億美元，複合年增長率為 20.1%。
AI 產品正被用於在醫療保健、教育、金融等主要行業取得新的進步。所有大型科技巨頭和初創公司正在大力投資 AI 研發。
商業領袖在利用 AI 價格下跌之前的主要考慮因素
了解商業目標並評估 AI 如何適應
在利用 AI 價格下降之前，確定您的業務戰略和目標至關重要。不切實際的期望是人工智能項目失敗的主要原因之一。報告表明 87% 的 AI 計劃沒有投入生產。因此，評估您的數據策略以及如何將 AI 集成到業務中以提高整體效率是投資 AI 之前需要考慮的重要方面。
建立高質量的 AI 團隊並為他們配備合適的工具
在投資 AI 之前，確定 AI 團隊所需的硬件和軟件資源至關重要。為他們配備正確的數據集，他們可以利用這些數據集來構建更好的產品。為他們提供必要的培訓，以確保您的 AI 計劃取得成功。研究表明，員工缺乏人工智能專業知識和無法獲得高質量數據是失敗的主要原因AI 風險投資。
估算 AI 成本和投資回報率 (ROI)
許多 AI 項目失敗是因為它們無法交付承諾的結果或回報。 2012 年，IBM 的 AI 軟件 Watson for Oncology 獲得了價值 6200 萬美元 的資金。它旨在根據患者的個人數據、病史和醫學文獻對癌症患者進行診斷並提出治療建議。
該項目因其準確性和可靠性而受到批評。此外，在醫院安裝此軟件的成本很高。最終，IBM 在 2021 年放棄了 Watson for Oncology 的銷售.因此，在投資 AI 技術之前評估獲取或構建 AI 技術的成本至關重要。
評估 AI 法規
企業領導者必須確保其 AI 計劃符合相關法規。近期，人工智能法規成為全球監管機構關注的焦點。這些 AI 法規旨在解決與 AI 數據偏差、可解釋性相關的問題。數據隱私和安全。
例如， GDPR（通用數據保護條例）就是這樣一項歐盟法規於 2018 年生效。它規範了有關個人數據收集、處理和在 AI 系統中使用的組織政策。
此外，2021 年 11 月，聯合國教科文組織同意採用人工智能倫理的共同價值觀和原則，以確保人工智能的無風險發展。
時機成熟投資人工智能，就是現在！
全球科技巨頭都在大力投資人工智能，這告訴我們人工智能的前景一片光明。例如，微軟已投資 100 億美元 在 AI 領域，而 Google 已投資 4 億美元 到 2023 年初他們的 AI 風險投資。
企業要保持競爭力，重要的是要利用 AI 價格下降的機會。與此同時，應對和克服 AI 帶來的構建穩健系統的挑戰對他們來說很重要。