


IDC meramalkan bahawa perbelanjaan global untuk sistem AI akan mencapai $154 bilion pada 2023
"Panduan Perbelanjaan Kecerdasan Buatan Global" IDC membuat ramalan terkini bahawa perbelanjaan AI global - termasuk perbelanjaan perisian, perkakasan dan perkhidmatan untuk pelbagai sistem berpusatkan AI - akan berada pada tahun 2023. Ia akan mencapai AS$154 bilion, peningkatan tahun ke tahun sebanyak 26.9% daripada 2022, dan kadar pertumbuhan tahunan kompaun (CAGR) antara 2022 dan 2026 dijangka sebanyak 27.0%. Menjelang 2026, jumlah perbelanjaan untuk sistem berpusatkan AI akan melebihi $300 bilion.
Mike Glennon, penganalisis kanan penyelidikan pasaran bagi Pasukan Cerapan dan Analisis Pelanggan IDC, berkata, “Tidak kira saiznya, selagi perusahaan tidak dapat menggunakan teknologi AI dengan cepat, mereka akan secara beransur-ansur ketinggalan dalam pasaran meningkatkan keupayaan manusia, mengautomasikan Ia memberikan sumbangan yang besar dalam melaksanakan tugasan yang berulang, menyediakan cadangan yang diperibadikan, dan membuat keputusan berdasarkan data dengan cepat dan tepat Pembekal teknologi AI perlu meramal dan merebut peluang perniagaan dengan tepat, dan ini perlu dilindungi sepenuhnya oleh IDC Panduan perbelanjaan AI. Strategi pemasaran untuk pelbagai peluang AI boleh menyediakan asas untuk usaha publisiti dan menunjukkan tumpuan pasaran yang sesuai untuk keupayaan syarikat.”
Daripada 36 kes penggunaan AI yang dikenal pasti oleh IDC, hanya satu yang diramalkan dalam tempoh lima tahun akan datang Purata kadar pertumbuhan kompaun tahunan semasa kitaran adalah kurang daripada 24%.
Dari segi perbelanjaan, tiga kes penggunaan AI utama tertumpu pada fungsi jualan dan perkhidmatan pelanggan: ejen perkhidmatan pelanggan yang dipertingkatkan, pengesyoran dan peningkatan proses jualan serta penasihat projek dan sistem pengesyoran. Ketiga-tiga kes penggunaan utama ini mempunyai keupayaan tarikan pelaburan yang kukuh untuk pelbagai industri, dan bersama-sama ia akan menyumbang lebih daripada satu perempat daripada semua perbelanjaan AI pada 2023. Dalam tahun ini, kes penggunaan perbelanjaan tinggi yang lain akan menyokong pelbagai tugas operasi yang lebih luas, termasuk pengoptimuman IT, sistem perisikan dan pencegahan ancaman yang dipertingkatkan serta analisis dan penyiasatan penipuan.
Dalam tempoh ramalan, dua industri dengan pelaburan terbesar dalam AI ialah perbankan dan runcit. Hala tuju hangat perbelanjaan AI seterusnya ialah perkhidmatan profesional, diikuti oleh pembuatan diskret dan pembuatan proses. Tahun ini, lima hala tuju ini akan menyumbang lebih separuh daripada perbelanjaan sistem berpusatkan AI. Peningkatan terbesar dalam perbelanjaan AI datang daripada industri media, dengan kadar pertumbuhan kompaun lima tahun sebanyak 30.2%. Dan sama dengan perbelanjaan kes penggunaan sistem, ramalan meramalkan bahawa hanya dua industri akan melihat kadar pertumbuhan tahunan kompaun perbelanjaan AI di bawah 25%.
Xueqing Zhang, penganalisis pasaran kanan di IDC China Enterprise Research Department, percaya bahawa “teknologi AI akan terus membawa kesan pemerkasaan kepada pengguna dan industri Dengan sokongan model besar yang telah dilatih, pelbagai modal dan lain-lain teknologi, AI Ability akan digunakan untuk keseluruhan proses pengeluaran secara besar-besaran Pada masa hadapan, sama ada isu bandar di peringkat kerajaan atau isu kehidupan yang berkait rapat dengan semua orang, semua orang akan mengalami proses teknologi AI dari konsep hingga pelaksanaan. , dan nikmati semua faedah yang dibawa oleh dividen Gelombang AI ”
Dari perspektif serantau, Amerika Syarikat akan menjadi pasaran terbesar untuk sistem AI-centric, menyumbang lebih daripada 50% daripada keseluruhan perbelanjaan AI. sepanjang kitaran ramalan. Eropah Barat akan menyumbang lebih daripada 20% daripada perbelanjaan IT global, dengan kadar pertumbuhan kompaun lima tahun sebanyak 30.0%, kadar pertumbuhan terbesar dalam tempoh ramalan. China ialah pasaran AI ketiga terbesar, dengan purata kadar pertumbuhan kompaun tahunan sebanyak 20.6%.
Atas ialah kandungan terperinci IDC meramalkan bahawa perbelanjaan global untuk sistem AI akan mencapai $154 bilion pada 2023. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Cecair memproses 7 juta rekod dan membuat peta interaktif dengan teknologi geospatial. Artikel ini meneroka cara memproses lebih dari 7 juta rekod menggunakan Laravel dan MySQL dan mengubahnya menjadi visualisasi peta interaktif. Keperluan Projek Cabaran Awal: Ekstrak Wawasan berharga menggunakan 7 juta rekod dalam pangkalan data MySQL. Ramai orang mula -mula mempertimbangkan bahasa pengaturcaraan, tetapi mengabaikan pangkalan data itu sendiri: Bolehkah ia memenuhi keperluan? Adakah penghijrahan data atau pelarasan struktur diperlukan? Bolehkah MySQL menahan beban data yang besar? Analisis awal: Penapis utama dan sifat perlu dikenalpasti. Selepas analisis, didapati bahawa hanya beberapa atribut yang berkaitan dengan penyelesaiannya. Kami mengesahkan kemungkinan penapis dan menetapkan beberapa sekatan untuk mengoptimumkan carian. Carian Peta Berdasarkan Bandar

Untuk menetapkan masa untuk Vue Axios, kita boleh membuat contoh Axios dan menentukan pilihan masa tamat: dalam tetapan global: vue.prototype. $ Axios = axios.create ({timeout: 5000}); Dalam satu permintaan: ini. $ axios.get ('/api/pengguna', {timeout: 10000}).

Artikel ini memperkenalkan operasi pangkalan data MySQL. Pertama, anda perlu memasang klien MySQL, seperti MySqlworkbench atau Command Line Client. 1. Gunakan perintah MySQL-Uroot-P untuk menyambung ke pelayan dan log masuk dengan kata laluan akaun root; 2. Gunakan CreateTatabase untuk membuat pangkalan data, dan gunakan Pilih pangkalan data; 3. Gunakan createtable untuk membuat jadual, menentukan medan dan jenis data; 4. Gunakan InsertInto untuk memasukkan data, data pertanyaan, kemas kini data dengan kemas kini, dan padam data dengan padam. Hanya dengan menguasai langkah -langkah ini, belajar menangani masalah biasa dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data anda boleh menggunakan MySQL dengan cekap.

Terdapat banyak sebab mengapa permulaan MySQL gagal, dan ia boleh didiagnosis dengan memeriksa log ralat. Penyebab umum termasuk konflik pelabuhan (periksa penghunian pelabuhan dan ubah suai konfigurasi), isu kebenaran (periksa keizinan pengguna yang menjalankan perkhidmatan), ralat fail konfigurasi (periksa tetapan parameter), rasuah direktori data (memulihkan data atau membina semula ruang meja), isu ruang jadual InnoDB (semak fail ibdata1) Apabila menyelesaikan masalah, anda harus menganalisisnya berdasarkan log ralat, cari punca utama masalah, dan mengembangkan tabiat sandaran data secara teratur untuk mencegah dan menyelesaikan masalah.

Jurutera Backend Senior Remote Company Kekosongan Syarikat: Lokasi Lokasi: Jauh Pejabat Jauh Jenis: Gaji sepenuh masa: $ 130,000- $ 140,000 Penerangan Pekerjaan Mengambil bahagian dalam penyelidikan dan pembangunan aplikasi mudah alih Circle dan ciri-ciri berkaitan API awam yang meliputi keseluruhan kitaran hayat pembangunan perisian. Tanggungjawab utama kerja pembangunan secara bebas berdasarkan rubyonrails dan bekerjasama dengan pasukan react/redux/relay front-end. Membina fungsi teras dan penambahbaikan untuk aplikasi web dan bekerjasama rapat dengan pereka dan kepimpinan sepanjang proses reka bentuk berfungsi. Menggalakkan proses pembangunan positif dan mengutamakan kelajuan lelaran. Memerlukan lebih daripada 6 tahun backend aplikasi web kompleks

MySQL boleh mengembalikan data JSON. Fungsi JSON_EXTRACT mengekstrak nilai medan. Untuk pertanyaan yang kompleks, pertimbangkan untuk menggunakan klausa WHERE untuk menapis data JSON, tetapi perhatikan kesan prestasinya. Sokongan MySQL untuk JSON sentiasa meningkat, dan disyorkan untuk memberi perhatian kepada versi dan ciri terkini.

Pengoptimuman prestasi MySQL perlu bermula dari tiga aspek: konfigurasi pemasangan, pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan, pemantauan dan penalaan. 1. Selepas pemasangan, anda perlu menyesuaikan fail my.cnf mengikut konfigurasi pelayan, seperti parameter innodb_buffer_pool_size, dan tutup query_cache_size; 2. Buat indeks yang sesuai untuk mengelakkan indeks yang berlebihan, dan mengoptimumkan pernyataan pertanyaan, seperti menggunakan perintah menjelaskan untuk menganalisis pelan pelaksanaan; 3. Gunakan alat pemantauan MySQL sendiri (ShowProcessList, ShowStatus) untuk memantau kesihatan pangkalan data, dan kerap membuat semula dan mengatur pangkalan data. Hanya dengan terus mengoptimumkan langkah -langkah ini, prestasi pangkalan data MySQL diperbaiki.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.
