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　　模型蒸馏是Gartner 2025年人工智能技术成熟度曲线中已达到启发阶段成熟度水平的技术趋势之一。

　　虽然今年年初中国的DeepSeek展示了如何使用模型蒸馏来训练能够与OpenAI模型竞争的大语言模型，使这项技术重新受到关注，但这并非新技术发展。Gartner高级总监分析师Haritha Khandabattu表示：我实际上在2017年就在研究模型蒸馏了。

　　尽管Gartner不认为这是新的技术发展，但Khandabattu表示：模型蒸馏技术得到了重新强调。基础模型需要大量计算资源且运行成本极其昂贵，企业开始询问如何以10%的成本获得80%的性能。

　　她表示，DeepSeek在过去6到12个月中引发了定价下降趋势。但Khandabattu建议CIO们不要只是适应这些价格变化，而应该规划用例并优先考虑，预期训练和推理成本将继续下降。

　　Khandabattu指出，即使是大型AI技术提供商也认识到模型蒸馏在实现更可部署、更可调节和更可治理的AI方面的用处，她补充说：模型蒸馏终于获得了商业吸引力。

　　她将模型蒸馏描述为创新与可扩展性之间的桥梁：模型蒸馏释放了技术价值和可访问性。它提供更低的推理成本，IT基础设施费用也相对较低，这使得模型蒸馏对某些AI部署具有成本效益。

　　但Khandabattu也指出，IT领导者需要考虑运行推理工作负载所需IT基础设施之外的其他成本。CIO需要极其谨慎，认识到部署生成式AI应用的总成本不仅限于模型成本。

　　她表示，还有工程成本和将AI系统与企业IT集成相关的成本，并补充说：微调AI模型成本很高。如果模型提供商决定更改模型，那么你必须将基于旧模型构建的所有内容更改为新模型，这非常昂贵。

　　除了模型蒸馏之外，她说：随着今年AI投资保持强劲，人们更加强调使用AI实现运营可扩展性和实时智能。

　　据Gartner称，这导致了从以生成式AI为中心焦点的逐步转向支持可持续AI交付的基础推动者，如AI就绪数据和AI智能体。

　　尽管AI具有巨大的潜在商业价值，但它不会自发实现，Khandabattu说。成功将取决于与业务紧密结合的试点项目、主动的基础设施基准测试，以及AI团队与业务团队之间的协调，以创造切实的商业价值。

　　在Gartner预测将在未来五年内实现主流采用的AI创新中，包括多模态AI和AI信任、风险与安全管理(TRiSM)。

　　多模态AI模型同时使用多种类型的数据进行训练，如图像、视频、音频和文本。TRiSM专注于支持企业所有AI用例政策的技术能力层，并帮助确保AI治理、可信性、公平性、安全性、可靠性、安全、隐私和数据保护。Gartner预测，这些发展的结合将实现更强大、创新和负责任的AI应用，改变企业和组织的运营方式。

　　要获得AI智能体的好处，组织需要确定最相关的业务环境和用例，这很有挑战性，因为没有两个AI智能体是相同的，每种情况都不同，Khandabattu说。尽管AI智能体将继续变得更加强大，但它们不能在每种情况下使用，因此使用很大程度上取决于当前情况的要求。

　　A：模型蒸馏技术可以追溯到2006年康奈尔大学发表的模型压缩论文，2015年Geoffery Hinton等人正式使用蒸馏一词来描述这种提升AI模型性能的技术。虽然不是新技术，但最近因为DeepSeek的成功应用而重新受到关注。

　　A：企业使用模型蒸馏技术主要是为了降低成本。基础模型需要大量计算资源且运行成本极其昂贵，而模型蒸馏可以帮助企业以10%的成本获得80%的性能，提供更低的推理成本和IT基础设施费用。

　　A：除了模型成本外，还包括工程成本、将AI系统与企业IT集成的成本、微调AI模型的成本等。特别是如果模型提供商更改模型，企业需要将基于旧模型构建的所有内容迁移到新模型，这会产生很高的费用。

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