中國電子元件行業(yè)協(xié)會
China Electronic Components Association
英特爾與研究機構IDC于中國臺灣聯(lián)合舉辦亞太地區(qū)人工智能（AI）趨勢洞察分享會，展示亞太地區(qū)8大市場AI發(fā)展情況，并對未來AI技術走向提出前瞻性預測。
IDC報告顯示，亞太地區(qū)AI技術和應用發(fā)展迅速，預計到2027年，本區(qū)域AI支出將達到907億美元，2022年至2027年復合年均增長率高達28.9%。報告指出，盡管生成式AI是目前火熱的議題，但亞太地區(qū)企業(yè)在AI支出中，僅有19%用于生成式AI，81%用于預測性AI和解釋性AI應用。企業(yè)對于投入AI的期待已產生變化，2023年受到通貨膨脹影響，企業(yè)希望借助AI實現(xiàn)改善與降低成本，但在2024年后，企業(yè)更加重視通過AI創(chuàng)造更多附加值與營收機會。另外，約有70%的企業(yè)看好生成式AI創(chuàng)造新價值。
此外，受到信息安全與保護議題，以及特定即時性應用需求增加，邊緣AI的崛起將推動邁向混合AI時代的來臨。預計到2025年，全球企業(yè)將有75%的數(shù)據(jù)在邊緣生成和處理。
IDC報告顯示，亞太地區(qū)的AI應用仍以金融行業(yè)占比最高，用于信用評級、分析系統(tǒng)與欺詐分析等。其次，制造業(yè)也希望通過AI改善生產流程與進行品質管理，其中中國臺灣半導體高科技制造行業(yè)更希望AI能夠提高芯片設計、制造與品質。
雖然企業(yè)普遍認為AI能夠驅動轉型，不過多數(shù)企業(yè)即便在引入AI之后，仍然迷茫。IDC認為，這一原因主要有5點：第一是并未選擇符合企業(yè)的應用案例；第二是缺少靈活與彈性的基礎架構；第三是對法規(guī)與法律理解不足；第四則是為了AI而AI但沒有明確目標；最后是缺少供應商的支持。
英特爾表示，雖然現(xiàn)在提及AI都會想到火熱的生成式AI，但AI當前還包括預測試AI與解釋性AI，且三者都相當重要，但同時所需的運算方式也都不同。英特爾稱可為不同AI應用提供廣泛且靈活的軟硬件生態(tài)，包含Gaudi AI加速器與MegaPod叢集技術。英特爾提到，在2023年市場缺乏高端GPU的情況下，有客戶將Xeon（至強）CPU的AMX矩陣加速架構靈活用于如推薦系統(tǒng)一類的AI應用。
