长期以来，聊天机器人一直被认为是人工智能（AI）最有前途的应用之一。今天，像ChatGPT这样的机器人所展示的能力甚至超过了一些最大胆的预期，这本质上是人工智能超级计算创新的结果。通过大规模启用人工智能，超级计算机极大地加快了大型语言模型的训练——具有几千亿个参数的神经网络。
金融服务市场正在经历难以置信的独特转变，因此充分利用AI来驾驭数据已成为其头等大事。全球市场正在积极实施业务流程数字化。竞争压力迫使各个企业纷纷降低向客户收取的费用。而且，客户进入和退出市场的障碍正在减少。与之相反，作为最早采用AI的行业，金融业拥有一个独特的机会。
时装行业中的众多企业也开始越来越普遍地利用AI技术，以帮助其应对不断变化的趋势和截 然不同的客户偏好。时装设计师、服装和时装配件制造商以及时装业顾问都在使用AI来连接浏览和购物历史数据、销售数据甚至产品功能，以确保未来的产品能够满足不断变化的客户需求。
无论运营模式是否发生颠覆性改变，制造业市场都在一系列广泛的用例中收获了投资 AI 所带来的回报。使用设备运行实时和历史参数(温度、转数等)，预测模型可以识别并建议更换将来可能发生故障的设备。但是，企业在大规模采用自动化技术的同时，需要谨慎投资于专用视 频测量设备、AI加速硬件和边缘处理装置，这些设备可以在通常恶劣的环境中以分散方式和谐地运行。
在所有垂直市场和水平用例中，企业组织已完全将AI视为一种驱动新业务机会、实现财务和运营效率以及维持业务稳定的有效方法。对于能够成功实现大规模AI实施的公司，在ML Ops平台上的任何初始投资都将是值得的。但是，这些投资必须远远超出ML模型和算法的边界，并将基础AI加速基础设施和云原生平台资源涵盖在内。
未来，这种全面的AI掌控力将协助AI在公司中实现广泛采用，进而实现更快的ML模型开发和部署、更准确且更可信赖的模型结果、更高程度的技术重用，以及腾出更多时间专注于不断演化的用例，最终驱动价值呈现指数级增长态势。
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