首頁 科技週邊 人工智慧 IDC預測2027年GenAI支出將達到1,430億美元,5年複合年增長率為73.3%

IDC預測2027年GenAI支出將達到1,430億美元,5年複合年增長率為73.3%

Oct 20, 2023 pm 05:13 PM
人工智慧

國際數據公司(IDC)一項新預測顯示,2023年全球企業將在GenAI解決方案上投資近160億美元。這項支出包括GenAI軟體以及相關基礎設施硬體和IT/商業服務,預計2027年將達到1,430億美元,2023-2027年預測期複合年增長率為73.3%。這是人工智慧整體支出成長率的兩倍多,幾乎是同期全球IT支出複合年增長率的13倍。

IDC預測2027年GenAI支出將達到1,430億美元,5年複合年增長率為73.3%

IDC負責全球人工智慧和自動化市場研究和諮詢服務的集團副總裁Ritu Jyoti表示:「生成式人工智慧(GenAI)不是一種轉瞬即逝的趨勢或炒作。它是一項具有深遠影響和商業影響的變革性技術。」「透過道德和負責任的部署,GenAI準備重塑行業,改變我們的工作、娛樂和與世界互動的方式。」

IDC預計,隨著組織從早期實驗過渡到積極建構有針對性的用例,再到GenAI應用擴展到邊緣,GenAI投資將在未來幾年內不斷發展。

IDC全球研究集團副總裁Rick Villars指出:「到2025年,由於工作量變化和資源分配的動盪,GenAI投入將受到一定程度的限制,不僅在晶片方面,還包括在網路、設施、模型信心和人工智慧技能方面。」「其他可能限制預期投資率的因素包括定價、對隱私和安全的擔憂,以及引發消費者反感或政府乾預的重大危機的可能性。」

到預測期結束時,GenAI支出將佔整個人工智慧支出的28.1%,大大高於今年的9.0%。隨著這些解決方案成為企業數位業務控制平台的基礎要素,GenAI的支出將在建置階段之後保持強勁勢頭。

GenAI基礎設施,包括硬體、基礎設施即服務(IaaS)和系統基礎設施軟體(SIS),將是建置階段最大的投資領域。但到預測期結束時,GenAI服務將以76.8%的五年複合年增長率逐漸超過基礎設施。在2023-2027年的預測中,GenAI軟體領域的成長最快,GenAI平台/模型的複合年增長為96.4%,其次是GenAI應用開發和部署(AD&D)和應用軟體,複合年增長速度為82.7% 。

IDC報告《GenAI實施市場展望:2023-2027年GenAI全球核心IT支出預測》提供了IDC初步綜合全球GenAI實施預測,以及2023年至2027年,各組織何時將支出分配在核心IT技術產品/服務上,以在其業務中實現GenAI功能。未來幾個月將公佈更詳細的預測,包括對終端設備、網路服務和整合GenAI而增強的軟體應用程式的影響。

以上是IDC預測2027年GenAI支出將達到1,430億美元,5年複合年增長率為73.3%的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

Java教學
1657
14
CakePHP 教程
1415
52
Laravel 教程
1309
25
PHP教程
1257
29
C# 教程
1229
24
位元組跳動剪映推出 SVIP 超級會員:連續包年 499 元,提供多種 AI 功能 位元組跳動剪映推出 SVIP 超級會員:連續包年 499 元,提供多種 AI 功能 Jun 28, 2024 am 03:51 AM

本站6月27日訊息,剪映是由位元組跳動旗下臉萌科技開發的一款影片剪輯軟體,依託於抖音平台且基本面向該平台用戶製作短影片內容,並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業系統。剪映官方宣布會員體系升級,推出全新SVIP,包含多種AI黑科技,例如智慧翻譯、智慧劃重點、智慧包裝、數位人合成等。價格方面,剪映SVIP月費79元,年費599元(本站註:折合每月49.9元),連續包月則為59元每月,連續包年為499元每年(折合每月41.6元) 。此外,剪映官方也表示,為提升用戶體驗,向已訂閱了原版VIP

使用Rag和Sem-Rag提供上下文增強AI編碼助手 使用Rag和Sem-Rag提供上下文增強AI編碼助手 Jun 10, 2024 am 11:08 AM

透過將檢索增強生成和語意記憶納入AI編碼助手,提升開發人員的生產力、效率和準確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設計助理自然有幫助,但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解,因此常常無法提供最相關和正確的程式碼建議。這些編碼助手產生的代碼適合解決他們負責解決的問題,但通常不符合各個團隊的編碼標準、慣例和風格。這通常會導致需要修改或完善其建議,以便將程式碼接受到應

七個很酷的GenAI & LLM技術性面試問題 七個很酷的GenAI & LLM技術性面試問題 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

想了解更多AIGC的內容,請造訪:51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網路上隨處可見的傳統問題庫,這些問題需要跳脫常規思維。大語言模型(LLM)在數據科學、生成式人工智慧(GenAI)和人工智慧領域越來越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能,並在許多產業中推動了效率和創新性的提升,成為企業保持競爭力的關鍵。 LLM的應用範圍非常廣泛,它可以用於自然語言處理、文字生成、語音辨識和推薦系統等領域。透過學習大量的數據,LLM能夠產生文本

微調真的能讓LLM學到新東西嗎:引入新知識可能讓模型產生更多的幻覺 微調真的能讓LLM學到新東西嗎:引入新知識可能讓模型產生更多的幻覺 Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

大型語言模型(LLM)是在龐大的文字資料庫上訓練的,在那裡它們獲得了大量的實際知識。這些知識嵌入到它們的參數中,然後可以在需要時使用。這些模型的知識在訓練結束時被「具體化」。在預訓練結束時,模型實際上停止學習。對模型進行對齊或進行指令調優,讓模型學習如何充分利用這些知識,以及如何更自然地回應使用者的問題。但是有時模型知識是不夠的,儘管模型可以透過RAG存取外部內容,但透過微調使用模型適應新的領域被認為是有益的。這種微調是使用人工標註者或其他llm創建的輸入進行的,模型會遇到額外的實際知識並將其整合

你所不知道的機器學習五大學派 你所不知道的機器學習五大學派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

機器學習是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數據中學習的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學(Symbolism),又稱符號主義,強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程,透過現有的

為大模型提供全新科學複雜問答基準與評估體系,UNSW、阿貢、芝加哥大學等多家機構共同推出SciQAG框架 為大模型提供全新科學複雜問答基準與評估體系,UNSW、阿貢、芝加哥大學等多家機構共同推出SciQAG框架 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

編輯|ScienceAI問答(QA)資料集在推動自然語言處理(NLP)研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型,也可以有效評估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集,涵蓋了醫學、化學、生物等領域,但這些數據集仍有一些不足之處。其一,資料形式較為單一,大多數為多項選擇題(multiple-choicequestions),它們易於進行評估,但限制了模型的答案選擇範圍,無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下,開放式問答

SOTA性能,廈大多模態蛋白質-配體親和力預測AI方法,首次結合分子表面訊息 SOTA性能,廈大多模態蛋白質-配體親和力預測AI方法,首次結合分子表面訊息 Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

編輯|KX在藥物研發領域,準確有效地預測蛋白質與配體的結合親和力對於藥物篩選和優化至關重要。然而,目前的研究並沒有考慮到分子表面訊息在蛋白質-配體相互作用中的重要作用。基於此,來自廈門大學的研究人員提出了一種新穎的多模態特徵提取(MFE)框架,該框架首次結合了蛋白質表面、3D結構和序列的信息,並使用交叉注意機制進行不同模態之間的特徵對齊。實驗結果表明,該方法在預測蛋白質-配體結合親和力方面取得了最先進的性能。此外,消融研究證明了該框架內蛋白質表面資訊和多模態特徵對齊的有效性和必要性。相關研究以「S

SK 海力士 8 月 6 日將展示 AI 相關新品:12 層 HBM3E、321-high NAND 等 SK 海力士 8 月 6 日將展示 AI 相關新品:12 層 HBM3E、321-high NAND 等 Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)發布博文,宣布將出席8月6日至8日,在美國加州聖克拉拉舉行的全球半導體記憶體峰會FMS2024,展示諸多新一代產品。未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage)簡介前身是主要面向NAND供應商的快閃記憶體高峰會(FlashMemorySummit),在人工智慧技術日益受到關注的背景下,今年重新命名為未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage),以邀請DRAM和儲存供應商等更多參與者。新產品SK海力士去年在

See all articles