作者：Howie Su（产业分析师）

IT的人工智慧化是企业转型的起点

NVIDIA的人工智慧生态系似乎还没告一段落，近期，公司跟Service Now合作，打算帮企业更快做出企业应用软体，ServiceNow是一家专注於 IT 服务管理工具的 SaaS 服务业者，公司当前正在开发专门针对 ServiceNow 平台（云端工作流程自动化平台）的资料训练的客制化大型语言模型，在两边合作关系上，ServiceNow 将运用 Nvidia 的NeMo 基础模型作为起点，并将在 Nvidia GPU 上训练微调模型，双方从 IT 领域的模型展开合作。Nvidia 的 IT AI/ML 副总裁 Rama Akkiraju认为，企业领导者如何积极构建概念验证以发现这些技术的功能如何应用於经营上的应用场域相当重要，由於人工智慧进步速度极快，连NVIDIA本身都需要快速试错，探索企业软体未来各种应用的可能性。

事实上，顾问公司Accenture的调查也指出，98% 的全球高阶管理阶层认为人工智慧基础模型将在未来三到五年内在其组织的策略上发挥重要作用。因此这场合作应该是双赢，作为该合作关系的一部分，ServiceNow 使用 Nvidia 数据简化 Nvidia 的 IT 营运负担，在混合云基础设施上运行的 Nvidia NeMo 基础模型—特别是Nvidia DGX Cloud及其本地 DGX SuperPOD AI 超级电脑上使用。ServiceNow 也使用Nvidia 的 AI Foundations云端服务，以及包含 Nvidia NeMo 框架的 Nvidia AI Enterprise 软体平台，NeMo 提供即时调整、监督微调和知识检索工具，以及作为其 NeMo Guardrails 软体一部分的安全和保障功能，双方在产品服务上互相嵌入，就是作为自家案例最好展示。

多数企业正规划在便利与安全中取得平衡

在模型的使用上，由於当前的人工智慧模型依然容易产生错误资讯，例如 GPT-4 这样经过公共领域数据训练的基础模型不一定适合企业应用，除精确度需要修正外，营业资讯外泄也可能变成模型使用风险，而多数企业也还在思考人工智慧要怎麽用才会全方位提升竞争力同时又不会产生资讯风险，生成式 AI 模型擅长从公共领域的数据源中学习，以完成文本摘要和翻译、记录辅助和图像生成等多项任务。但他们并不一定能具体解企业中的资料意涵，部分业者已经参考政府的AI框架，在员工大量使用ChatGPT前先进行管制。相较之下，让人工智慧与IT结合可能较为可行：想办法让特定领域的企业数据可以微调这些基础模型，为特定产业来客制化使用，并且能让IT部门来部署和托管这些模型，来确保IT 护城河能够逐渐成形。

同时，人工智慧还能协助企业检测和解决软体错误，以及编写代码的演算法，而这反过来又有助於提高效率和生产力，并为开发人员提供无错误的代码，而透过查看代码的结构，人工智慧将能够提供有用的建议，不仅可以提高整体生产力，还有助於减少生产过程中的停机风险。当然，也有部分业者担心IT因此失业，反对者表达对「电脑将接管人类」的担忧有所原因，部分IT工作可以由高级人工智慧更有效率处理，尤其是牵涉到需要分析大量资料集时，人工智慧已被用於比人脑更快、更有效地执行某些任务，不过不可避讳的是，人工智慧在IT的应用未来将会以更多互动与合作方式进行，无论是大型企业或是新创，对这件事都无法视而不见。