ai應用如何找到好的商業化路徑?來源：人民網 原創稿人民網10月29日電 (記者任妍)當前，随着新基建加速發展以及5G、雲計算、大數據等技術加快落地，人工智能應用場景逐步豐富IDC數據顯示，2021年全球企業在人工智能軟件、硬件和服務的總投資将超過850億美元，預計将在2025年增至2045億美元，五年複合增長率達24.5%，今天小編就來說說關于ai應用如何找到好的商業化路徑?下面更多詳細答案一起來看看吧!

ai應用如何找到好的商業化路徑

來源：人民網 原創稿

人民網10月29日電 (記者任妍)當前，随着新基建加速發展以及5G、雲計算、大數據等技術加快落地，人工智能應用場景逐步豐富。IDC數據顯示，2021年全球企業在人工智能軟件、硬件和服務的總投資将超過850億美元，預計将在2025年增至2045億美元，五年複合增長率達24.5%

日前發布的《2021-2022中國人工智能計算力發展評估報告》(以下簡稱報告)顯示，2021年人工智能行業應用滲透度排名前五的行業依次為互聯網、金融、政府、電信和制造，相比2020年，金融行業人工智能應用速度加快并超過政府行業，位列第二，制造、交通和能源行業在人工智能的應用也更加深入。相比去年，人工智能在各個行業的滲透度都在增加。

報告指出，人工智能在主要行業的應用場景已經從碎片化過渡到深度融合的一體化，從單點應用場景轉換為多元化的應用場景。與2020年相比，人工智能算力釋放的場景在金融、制造、能源和公共事業、交通和互聯網等行業體現得尤為顯著，相關行業的人工智能應用場景呈現更為多元化的趨勢，産業AI化在傳統行業的應用拓展不斷提速。

今天，伴随人工智能在各個行業的應用，各類人工智能芯片的需求也在大大提高，更加細分多元并最終體現在AI算力的多元化。報告認為，GPU依然是實現數據中心加速的首選，占有90%以上的市場份額，GPU在訓練負載中依然具有絕對優勢，高算力低能耗且适應各類複雜環境的芯片将更受關注。同時，推理工作負載在各個行業應用中不斷增加，FPGA、ASIC、NPU等其他類型的加速芯片将在各個領域被更多地采用。預計到2025年，其他類型加速芯片的市場份額将超過20%。此外，AI模型也變得多樣化，并向着更複雜的方向發展，巨量模型的不斷湧現。

報告指出，巨量模型為實現創新帶來機會，算力是實現創新的基礎。金融行業是諸多行業AI應用落地的縮影，而多元化的算力和巨量模型，成為相關行業解決挑戰，加速産業AI化的重要推手。

當前，算力的多元化及巨量模型成為加速産業AI化的重要推手，但發展過程中，算力、數據、AI能力等方面依然存在着不同程度的挑戰。算力方面，AI的研發、訓練需要大量的算力；數據方面，擁有深度的、細緻的、海量的數據是訓練出“智能”的前提。随着AI模型的巨量化，算力成本方面的挑戰也會愈加突出。

同時，智算中心被越來越多的地方政府視為實現支撐和引領數字經濟、智能産業、智慧城市、智慧社會發展的關鍵性信息基礎設施，基于統一标準、開放建設和互聯互通等原則，為算力、數據、生态和産業發展提供平台化支持。10月25日，無錫物聯網創新中心與浪潮戰略簽約，将建設全國領先的無錫智能計算中心，助力無錫在智慧城市、工業互聯網、大數據等領域的發展，無錫智算中心的建成，将進一步促進無錫智算産業鍊的完善，賦能企業數字轉型，孵化新模式，催生新業态，形成多元化數字經濟發展格局，建設成為全國數字經濟樣闆城市。

産業AI化正在通過AI向傳統企業的滲透及應用的多元化而加速，算力與巨量模型發揮着重要的推手作用，與此同時，算力的日益提升以及巨量模型的不斷增大，也帶來了諸如算力浪費、成本高企等系列的挑戰，而智算中心，由于具備全棧AI能力、開放标準、集約高效、普适普惠的特征以及公共屬性，除了可以應對這些挑戰外，更有可能成為未來産業AI化的優解。

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!