英特爾聯(lián)手IDC于中國臺灣舉辦AI趨勢分享會,揭示亞太地區(qū)八大市場的AI發(fā)展狀況,并對未來技術(shù)發(fā)展作出了前瞻性預測。
IDC報告指出,亞太區(qū)AI技術(shù)及應用發(fā)展迅猛,預計至2027年,該地區(qū)AI支出將達907億美元,2022年至2027年的復合年均增長率高達28.9%。
盡管生成式AI備受關注,但亞太區(qū)企業(yè)在AI投資中,僅19%投向生成式AI,81%用于預測性AI和解釋性AI應用。隨著通脹壓力增大,2023年企業(yè)期望借助AI提升效率、降低成本,然而2024年后,企業(yè)更注重利用AI創(chuàng)造更多附加值和收入來源。約70%的企業(yè)對生成式AI創(chuàng)造新價值持樂觀態(tài)度。
鑒于信息安全與保護問題日益突出,以及特定實時應用需求增長,邊緣AI的興起將引領混合AI時代到來。預計至2025年,全球企業(yè)中有75%的數(shù)據(jù)將在邊緣生成和處理。
IDC報告顯示,亞太區(qū)AI應用以金融業(yè)為主導,涵蓋信用評級、分析系統(tǒng)和欺詐分析等領域。制造業(yè)也期望通過AI優(yōu)化生產(chǎn)流程、加強質(zhì)量管控,尤其是中國臺灣的半導體高科技制造行業(yè),更寄望于AI提升芯片設計、制造及品質(zhì)水平。
盡管企業(yè)普遍認同AI能驅(qū)動轉(zhuǎn)型,但大多數(shù)企業(yè)在引入AI后仍感到困惑。IDC認為,主要原因包括:未能選準適合企業(yè)的應用案例、缺乏靈活彈性的基礎設施、對法規(guī)法律理解不充分、盲目追求AI而無明確目標以及缺乏供應商支持。
英特爾強調(diào),雖然現(xiàn)今AI常被視為生成式AI的代名詞,但實際上AI還包括預測試AI和解釋性AI,三者同等重要且所需運算模式各異。
英特爾承諾為各類AI應用提供全面且靈活的軟硬件生態(tài)系統(tǒng),包括Gaudi AI加速器和MegaPod叢集技術(shù)。例如,在2023年高端GPU供應短缺之際,部分客戶將Xeon(至強)CPU的AMX矩陣加速架構(gòu)靈活運用于推薦系統(tǒng)等AI應用。
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