当代数据领域的最大力量可能在于基础模型的广泛应用。这些模型在人工智能的部署中扮演着重要角色，对外部客户交互和内部员工与数据系统的接口等各个方面产生明显影响。
因此，到2024年，存储和检索数据、应用和从基础模型中产生价值的新范式将得到巩固。同时，数据驱动流程的重要性也会被强调，包括数据安全和数据隐私。随着先进的机器学习部署的不断发展，我们的生活将变得更加丰富多彩，同时也需要保护数据和确保监管合规性。这两个方面的发展将相辅相成，相互推动。
智能机器人生成自然语言只是开端，为了支持这些人工智能功能并推进至2025年，一个完整的生态系统正在逐渐形成。
基础模型在生成文本方面表现出色，甚至让人们容易忽略其实际定义。它能够处理无限多个任务，这使得组织可以在接下来的几个月内充分利用这些功能，从而提高生成式人工智能投资的回报率。
GPT-4的集成能力不仅限于图像和文本，很快将扩展到其他模式，如语音、视频、音乐和传感器数据等输入。这将为各个领域带来积极影响，包括营销、数字资产和客户服务等。聪明的组织将开始探索和试点多模式生成人工智能的用例，以便更好地满足不同需求。
预计，涉及检索增强生成和语义搜索的生成型AI应用的企业基础模型标准化将在很大程度上提高矢量数据库的价值和采用率。这些相似性搜索引擎可以被视为人工智能检索系统，它们能够存储和组织大量非结构化数据，并利用语言模型来查询这些数据的最佳方式。
矢量数据库因其处理高维数据和促进复杂相似性搜索方面的能力而受到关注。一旦组织解决了在内存中维护矢量数据库索引可能导致的潜在成本问题，这些存储库将在许多用例中发挥更大作用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理、财务预测或其他人工智能驱动的企业。
生成人工智能模型在RAG实现和矢量相似性搜索中，对大量非结构化数据的频繁访问引起了对数据安全和法规遵从性的广泛关注。以前这些数据被称为暗数据。
2024年的另一个主要趋势是，企业将专注于开发生成式人工智能聊天机器人，以满足特定领域的需求，并同时确保组织层面的数据隐私保护。为了实现这一目标，RAG技术可以通过确保由生成式AI模型支持的聊天机器人只能访问经过审查的数据，并提供对数据隐私、法规遵从性和数据安全的控制，来提供支持。这样一来，企业可以在开发聊天机器人的同时保护用户数据的安全和隐私。
根据其实施方式，机密计算结构可以极大地帮助通过生成AI模型的个性化来加强数据保护。此计算模型涉及将机密数据隔离在安全的CPU飞地中，以便在云中进行处理。这些数据及其处理方法只能由飞地授权的代码访问。
未来一年，预计基于硬件的机密计算的集成将会增加，因为云解决方案会战略性地利用其来吸引隐私和安全需求更高的应用。而这种(机密计算)趋势将在机器学习、金融服务和基因组学等专业领域尤为普遍。
基础模型所带来的变化包括，但最终超越了其具有如此影响力的数据环境。事实上，其以或大或小的方式影响着职业和私人生活领域。多模式部署、矢量数据库、个性化和机密计算，将是促进这些人工智能应用为企业甚至社会带来更大利益的众多方式中的一部分。
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