本报告深入探讨了企业级生成式人工智能（AI）的发展现状、技术挑战、治理框架以及行业应用案例。报告首先强调了生成式AI在重塑企业生产工具和生产力方面的潜力，同时指出了企业在采用AI技术时面临的技术与非技术挑战，包括数据隐私、生成内容的准确性、网络安全、偏见与伦理问题、知识产权保护等。

报告提出了一个企业级生成式AI的参考架构，涵盖了模型平台、数据平台、基础支撑平台和企业级应用等方面。在模型平台部分，讨论了训练框架、训练加速框架、推理部署管理以及模型与数据的关键技术。数据平台部分则聚焦于数据治理、湖仓一体技术、向量数据库和图数据库等。基础支撑平台部分探讨了多云部署、硬件适配、任务调度优化等技术。企业级应用部分则分享了生成式AI在汽车、金融等行业的成功案例。

在治理方面，报告提出了一个全面的治理框架，包括可解释性、透明性、公平性、健壮性和隐私性等关键特征。报告还讨论了如何将治理融入AI全生命周期，介绍了不同技术层面的相关技术和工具，并通过一系列量化指标矩阵来确保企业级生成式AI的可信可靠性。

最后，报告展望了生成式AI的未来，强调了企业需要制定全面的战略规划，以应对AI带来的变革，并实现业务的数字化转型。报告呼吁所有利益相关方共同推动生成式AI的健康、可持续发展，并提供了多个企业级生成式AI的应用案例，展示了AI技术在实际业务中的落地价值。

来源：OPU