Heim Technologie-Peripheriegeräte KI IDC FutureScape: Der Einfluss künstlicher Intelligenz auf die Neugestaltung der IT-Branche und des Geschäftsbetriebs

IDC FutureScape: Der Einfluss künstlicher Intelligenz auf die Neugestaltung der IT-Branche und des Geschäftsbetriebs

Oct 30, 2023 pm 07:29 PM
人工智能 信息技术

IDC hat einen Prognosebericht über die globale Informationstechnologiebranche im Jahr 2024 und darüber hinaus mit dem Titel „FutureScape“ veröffentlicht. Dieser Bericht enthüllt die zehn wichtigsten Prognosen von IDC für die Zukunft der IT-Branche und erörtert, wie sich die allgegenwärtige künstliche Intelligenz auf Technologieentscheidungen auswirken wird, wenn Unternehmen ihre digitalen Geschäfte ausbauen wollen. Die diesjährigen Prognosen konzentrieren sich hauptsächlich auf die Entstehung der Technologiebranche der künstlichen Intelligenz (KI) in China als wichtigen Wendepunkt. Obwohl KI keine neue Technologie ist – Unternehmen investieren seit Jahren stark in prädiktive und interpretierende KI – erregte die Veröffentlichung der GPT-3.5-Serie durch OpenAI Ende 2022 weltweite Aufmerksamkeit und löste ein wachsendes Interesse an generativer künstlicher Intelligenz aus. IDC prognostiziert daher, dass die weltweiten Ausgaben für Lösungen der künstlichen Intelligenz bis 2027 auf über 500 Milliarden US-Dollar steigen werden. Dementsprechend werden die meisten Unternehmen eine deutliche Verlagerung der Technologieinvestitionen in Richtung KI-Implementierung und Einführung von KI-gestützten Produkten/Dienstleistungen erleben

IDC FutureScape:人工智能对IT行业和商业运营方式的重塑影响 Rick Villars, Vizepräsident von IDC Worldwide Research, bemerkte: „Jeder IT-Anbieter wird KI-Investitionsvermögen einbeziehen, Intelligenz und Zeit als Kern des Geschäfts. „Für Chief Information Officers (CIOs) und Fachleute für digitale Technologie bedeutet dieser Wandel eine neue, innovative, KI-gestützte Schatzkammer, aber auch, dass IT-Teams mit einem Host konfrontiert werden.“ von „künstlichen Intelligenz“-Entscheidungen, die die Risiken im Zusammenhang mit unkontrollierten Kostensteigerungen und dem Verlust der Datenkontrolle erhöhen.“ Die nächsten 12 bis 24 Monate und die Probleme, mit denen Technologie- und IT-Teams konfrontiert werden, wenn sie die Technologien definieren, aufbauen und verwalten, die sie benötigen, um in einer digitalisierten Welt erfolgreich zu sein.

IDCs Top-Ten-Prognosen für die globale IT-Branche umfassen hauptsächlich Folgendes:

1. Kernverlagerung in der IT: IDC geht davon aus, dass die Verlagerung der IT-Ausgaben hin zu künstlicher Intelligenz schnell und dramatisch erfolgen und nahezu alle Branchen und Anwendungen betreffen wird. Bis 2025 werden Forbes Global 2000 (G2000)-Organisationen mehr als 40 % ihrer Kern-IT-Ausgaben für KI-bezogene Initiativen ausgeben, was zu zweistelligen Produkt- und Prozessinnovationsraten führen wird.

2. Die IT-Branche wird zum Zentrum der künstlichen Intelligenz: Am Wendepunkt der künstlichen Intelligenz wird die IT-Branche ihre Auswirkungen stärker spüren als jede andere Branche. Jedes Unternehmen bemüht sich darum, KI-gestützte Produkte und Dienstleistungen auf den Markt zu bringen, um Kunden dabei zu helfen, intelligenter zu werden. Für die meisten Menschen wird künstliche Intelligenz zum Haupttreiber von Innovationen werden und die Cloud-Technologie ersetzen

3. Turbulenzen in der Infrastruktur: Viele Unternehmen werden bis 2025 aufgrund der erheblichen Arbeitsbelastung und Ressourcenverschiebungen in Unternehmens- und Cloud-Rechenzentren begrenzte KI-Ausgaben haben. Die Unsicherheit über die Chipversorgung wird sich auf Mängel bei Netzwerken, Einrichtungen, vertrauenswürdigen Modellen und Fähigkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz auswirken.

4. Datenressourcen sind von entscheidender Bedeutung: In einer Welt, in der KI allgegenwärtig ist, sind Daten ein lebenswichtiges Gut, das eine grundlegende Unterstützung für KI-Modelle und -Anwendungen bietet. Technologieanbieter und Dienstleister erkennen dies und werden die Investitionen in Datenbestände beschleunigen, von denen sie glauben, dass sie ihre Wettbewerbsposition verbessern.

5. Mangelnde Ausbildung von IT-Kenntnissen: Eine unzureichende Ausbildung in den Bereichen künstliche Intelligenz, Cloud, Daten, Sicherheit und neue Technologien wird sich direkt und negativ auf die Bemühungen von Unternehmen auswirken, bei ihren Bemühungen, sich auf diese Technologien zu verlassen, erfolgreich zu sein. Bis 2026 werden unterfinanzierte Qualifizierungsprogramme 65 % der Unternehmen daran hindern, den vollen Nutzen aus diesen Technologieinvestitionen zu ziehen.

6. Transformation der Dienstleistungsbranche: Generative künstliche Intelligenz (GenAI) wird einen Wandel in der Strategie, Veränderung und Schulung menschlicher Dienstleistungen auslösen. Bis 2025 werden 40 % der Dienstleistungen eine GenAI-gestützte Bereitstellung umfassen, was sich auf alles auswirken wird, von Vertragsverhandlungen über den IT-Betrieb bis hin zu Risikobewertungen

7. Die Herausforderung der einheitlichen Kontrolle: IT-Teams stehen in den kommenden Jahren vor einer der größten Herausforderungen leiten die ausgereifte Entwicklung der Steuerungsplattform. Diese Plattformen lösten zunächst einige grundlegende Systemprobleme und entwickelten sich nach und nach zu Standardplattformen für die Koordinierung von Infrastruktur, Daten, Diensten der künstlichen Intelligenz sowie Geschäftsanwendungs- und Prozessabläufen

8. Breitere Integration von KI: Die heutige Faszination für GenAI sollte bestehende oder andere KI-Investitionen nicht verzögern oder zum Scheitern bringen. Unternehmen müssen vollständig konvergente KI-Lösungen in Betracht ziehen, testen und in die Produktion einführen, die es ihnen ermöglichen, neue Anwendungsfälle und Kundenpersönlichkeiten zu deutlich niedrigeren Preisen zu adressieren.

9. Neue Kundenerlebnisse: Durch die beschleunigte Einführung von GenAI können Unternehmen ihre Edge-Computing-Anwendungsfälle durch kontextbezogene Erfahrungen verbessern, um die Geschäftsergebnisse besser an den Kundenerwartungen auszurichten. Neu geschriebener Inhalt: 9. Innovatives Kundenerlebnis: Durch die beschleunigte Einführung von GenAI können Unternehmen ihre Edge-Computing-Anwendungsfälle verbessern, um die Erwartungen der Kunden besser zu erfüllen und Geschäftsergebnisse zu erzielen, die den Kundenerwartungen entsprechen

10. Digital Frontier: Die Internetanbindung per Satellit wird weltweit Breitband bereitstellen und dabei helfen, die digitale Kluft zu überbrücken und eine Reihe neuer Funktionen und Geschäftsmodelle zu ermöglichen. Bis 2028 werden 80 % der Unternehmen Satellitenverbindungen mit niedriger Umlaufbahn integrieren, eine einheitliche digitale Servicestruktur aufbauen, flexiblen und allgegenwärtigen Zugang gewährleisten und Datenmobilität garantieren

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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw. SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht

SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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