英特爾與研究機構IDC于中國臺灣聯(lián)合舉辦亞太地區人工智能(AI)趨勢洞察分享會(huì ),展示亞太地區8大市場(chǎng)AI發(fā)展情況,并對未來(lái)AI技術(shù)走向提出前瞻性預測。
IDC報告顯示,亞太地區AI技術(shù)和應用發(fā)展迅速,預計到2027年,本區域AI支出將達到907億美元,2022年至2027年復合年均增長(cháng)率高達28.9%。報告指出,盡管生成式AI是目前火熱的議題,但亞太地區企業(yè)在A(yíng)I支出中,僅有19%用于生成式AI,81%用于預測性AI和解釋性AI應用。企業(yè)對于投入AI的期待已產(chǎn)生變化,2023年受到通貨膨脹影響,企業(yè)希望借助AI實(shí)現改善與降低成本,但在2024年后,企業(yè)更加重視通過(guò)AI創(chuàng )造更多附加值與營(yíng)收機會(huì )。另外,約有70%的企業(yè)看好生成式AI創(chuàng )造新價(jià)值。
此外,受到信息安全與保護議題,以及特定即時(shí)性應用需求增加,邊緣AI的崛起將推動(dòng)邁向混合AI時(shí)代的來(lái)臨。預計到2025年,全球企業(yè)將有75%的數據在邊緣生成和處理。
IDC報告顯示,亞太地區的AI應用仍以金融行業(yè)占比最高,用于信用評級、分析系統與欺詐分析等。其次,制造業(yè)也希望通過(guò)AI改善生產(chǎn)流程與進(jìn)行品質(zhì)管理,其中中國臺灣半導體高科技制造行業(yè)更希望AI能夠提高芯片設計、制造與品質(zhì)。
雖然企業(yè)普遍認為AI能夠驅動(dòng)轉型,不過(guò)多數企業(yè)即便在引入AI之后,仍然迷茫。IDC認為,這一原因主要有5點(diǎn):第一是并未選擇符合企業(yè)的應用案例;第二是缺少靈活與彈性的基礎架構;第三是對法規與法律理解不足;第四則是為了AI而AI但沒(méi)有明確目標;最后是缺少供應商的支持。
英特爾表示,雖然現在提及AI都會(huì )想到火熱的生成式AI,但AI當前還包括預測試AI與解釋性AI,且三者都相當重要,但同時(shí)所需的運算方式也都不同。英特爾稱(chēng)可為不同AI應用提供廣泛且靈活的軟硬件生態(tài),包含Gaudi AI加速器與MegaPod叢集技術(shù)。英特爾提到,在2023年市場(chǎng)缺乏高端GPU的情況下,有客戶(hù)將Xeon(至強)CPU的AMX矩陣加速架構靈活用于如推薦系統一類(lèi)的AI應用。