近期，赵斌的观点吸引了业界的广泛关注。他认为，生成式AI正引领IT行业经历一场深刻的变革。这一变革主要表现在终端设备、软件开发、云计算以及人机交互界面这四个关键领域。这一趋势无疑成为了当前的热门讨论焦点，同时也预示着IT行业即将迎来一个全新的发展阶段。
生成式AI与RTE的关系
在当前时代，生成式AI与RTE能力紧密相连。生成式AI将持续推动RTE能力的进步和普及。数据显示，随着时间的推移，RTE在生成式AI的帮助下，其应用范围和深度不断扩展。同时，生成式AI本身也将利用RTE能力和应用情况来促进自身进化。这种相互促进的作用为IT行业的发展注入了新动力。未来，两者结合或许将成为主流趋势，场景创新甚至可能成为下一个十年的核心主题。
大模型下的设备进化轴线
随着大模型与生成式人工智能时代的到来，RTE技术的辅助使得这一时代逐渐迈向成熟并开始广泛应用。展望未来十年至二十年，无论是个人电脑还是智能手机，其发展的焦点将集中在如何更高效地利用大模型的能力以及增强推理能力。根据市场数据，用户对设备端大模型能力的期望值持续攀升。因此，开发者不能仅对现有软件进行微调，而应围绕大模型能力重新构思软件的设计与实现，以优化用户体验和效果。
云服务中的新关键能力
自大模型问世以来，云计算领域经历了显著变革。初期，云计算主要具备三项基本功能，而如今，GPU算力已跃升为第四项核心能力。这一变化源于生成式AI的快速发展对云计算服务提出了更高标准。据云服务提供商数据显示，GPU算力的投入和优化持续增长，旨在满足生成式AI所需的强大运算能力。这一能力的增强，不仅促进了生成式AI在云计算领域的进一步发展，同时也为用户带来了更为强大的云计算功能。
AGI发展前景
狭义通用人工智能（AGI）的成真前景逐渐明朗，预计在不久的将来，通过多阶段推理，其有望成为现实。这一进展将对人工智能领域产生深远影响。根据现有研究数据和专家分析，实现AGI的基础条件正在逐步得到优化。同时，这也预示着人工智能将更贴近人类的思维与认知模式，从而在各个行业中发挥更显著的作用，并不可避免地引发跨行业的变革与创新。
生成式AI场景创新
生成式AI技术具备强大的渗透力。在在线教育行业，其应用使得原本高昂的服务价格变得亲民。根据相关教育机构的反馈数据，引入生成式AI技术后，成本显著下降，同时服务质量得到了提升。在物联网领域，大型模型的能力使得对话机器人变得更加实用，能够提供更加优质的服务。在生成式AI技术的融合下，各类场景持续涌现，加速了场景的成熟，并有效控制了成本。
生成式AI面临的挑战
生成式AI虽具广阔前景，但在实际应用开发过程中遭遇了众多难题。尤其是将大型模型作为推理引擎或知识库，如何在特定应用领域进行知识推理与服务，尚在研究之中。当前，众多企业在开发过程中普遍面临一个核心问题，即缺乏相应的规范标准和成熟经验。这一状况不仅降低了开发效率，同时也限制了生成式AI的进一步普及。
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