首頁 科技週邊 人工智慧 2027年中國人工智慧市場IT總投資規模預計將超過380億美元

2027年中國人工智慧市場IT總投資規模預計將超過380億美元

Aug 24, 2023 pm 10:41 PM

IDC於近日發布了2023年V2版IDC《全球人工智慧支出指南》(IDC Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide)。 IDC最新數據顯示,2022年全球人工智慧IT總投資規模為1,288億美元,2027年預估增至4,236億美元,五年複合成長率(CAGR)約26.9%。隨著近期人工智慧技術的突破與應用整合的完善,各類企業開始爭相利用以人工智慧為代表的先進技術,實現適應數智化市場大環境,賦能新業務,幫助企業確定智慧決策的目標,從而催生出對人工智慧更多樣化的客製化需求。

2027年中國人工智慧市場IT總投資規模預計將超過380億美元

聚焦中國市場,根據IDC預計,到2027年,中國的人工智慧投資規模可望達到381億美元,佔全球的約9%。近年來,我國人工智慧產業不斷提升自身的智慧化水平,朝著高品質發展邁進。從短期來看,國內人工智慧市場在與各產業的不同需求融合落地方面仍有成長空間;展望未來,在政府的政策扶持和產業加速升級的背景下,人工智慧技術必將與企業發展融合,成為企業產品、服務和模式的一部分,成為推動中國企業跨越式發展的重要策略資源

重新編寫的內容如下:技術層面

從技術角度來看,在未來五年的預測期內,人工智慧(AI)硬體仍將是市場上最主要的投資方向,佔據中國市場總規模的60%。隨著人工智慧基礎設施的逐步完善,硬體支出在中國市場總規模中的比重將逐漸下降,預測期內的支出成長速度也將逐漸放緩。為了滿足人工智慧企業上雲端需求的成長和相應支出的增加,我們新增了雲端基礎設施(IaaS)技術子市場的預測。根據IDC的數據顯示,到2027年,IaaS市場規模將達到約63億美元,五年複合成長率將超過26%

近年來,人工智慧(AI)服務市場的需求不斷增長,推動了市場規模的持續擴張。國際數據公司(IDC)預測,AI服務將成為未來兩年​​的熱門投資市場,支出規模將迅速增加。根據預測,到2027年,中國市場對AI服務的支出規模將超過50億美元,五年的複合年增長率約為30%

根據IDC的預測,在未來五年的預測期內,人工智慧軟體市場將有巨大的發展潛力,並且支出成長速度在技術市場中排名第一。 2027年,人工智慧軟體支出規模將接近100億美元,約佔市場總規模的四分之一,較2022年市場規模提升近六個百分點。在軟體市場的二級市場中,人工智慧平台成長率較高,其中智慧知識發現軟體子市場的五年複合成長率超過40%,是成長最快的技術子市場

產業應用是指將特定的技術、知識或工具應用於特定的產業領域。這些應用可以幫助產業提高效率、降低成本、改善服務品質等。在不同的行業中,有各種各樣的應用,如金融業的電子支付系統、醫療行業的電子病歷管理系統、零售業的智慧POS系統等。透過產業應用,企業可以更好地適應市場需求,提高競爭力,實現永續發展

IDC預測,在未來五年的預測期內,專業服務業仍將是人工智慧投資最多的產業。通訊、銀行、地方政府和離散製造業的用戶緊隨其後,對人工智慧領域的投資佔據了整個中國市場支出的三分之二。根據IDC的預測數據,到2027年,銀行和地方政府仍將是AI支出成長最快的產業,五年的複合年增長率均接近30%

在專業服務領域,以生成式 AI、多模態、大模型應用場景及雲端運算的 AI 能力正加速落地於智慧對話、資料抓取、客製化解決方案等面向。融合後的AI產品可以為客戶打造立體化、全方位的智慧化服務體系。在政府產業,以智慧識別、環境狀態監測為主的人工智慧技術主要被應用在建構公共安全監控平台、智慧城市管理平台和智慧社會服務方面;而在金融業主要的應用包括動態監控企業內部和外部風險、智慧詐欺偵測及客製化客戶服務等。同時,將人工智慧應用於人力資源管理也將成為金融業未來一段時間內的焦點投資領域,支出成長備受矚目,五年CAGR接近30%

應用場景是指在特定的環境或情境下,某個產品、技術或服務的使用場合。在不同的領域和產業中,都存在著各種各樣的應用場景。這些場景可以是商業領域中的銷售、行銷、客戶服務等,也可以是科學研究領域中的實驗、數據分析等。透過了解並掌握不同的應用場景,可以更好地應對需求,提供更精準的解決方案。因此,對於任何一個產品、技術或服務來說,了解和掌握其應用場景是非常重要的

根據IDC數據顯示,2022年人工智慧支出最大的應用情境是新增的智慧基礎設施調配(AI Infrastructure Provisioning),投資規模接近30億美元。此外,增強的智慧客服、銷售流程推薦和增強,以及智慧業務創新和自動化仍然是AI支出的焦點情境。這四個應用情境的投資總和接近整個中國市場AI支出的50%。透過創新的AI技術結合更高品質的大數據和升級的演算法模型,可以實現AI模型的持續迭代優化,縱向深化業務價值,並發展出橫向拓展的能力

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