AI基础设施行业细分：智能时代的技术基石？

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自沙利文捷利(深圳)云科技有限公司于2024年9月3日发布的报告《2024年港股人工智能行业发展白皮书》，如需获得原文，请前往文末下载。

随着人工智能技术的飞速发展，AI基础设施行业已成为推动全球数字化转型的关键力量。AI基础设施不仅包括了算力、数据和算法等核心要素，还涵盖了云计算、边缘计算、数据中心等关键技术，它们共同构成了AI技术运行的物理和逻辑基础。这些基础设施的完善程度直接决定了AI应用的广度和深度，是实现智能化转型的基石。

关键词：AI基础设施、算力、数据、算法、云计算、边缘计算、数据中心

AI基础设施的多元化发展

在AI基础设施的多元化发展中，算力、数据和算法构成了三大支柱。算力作为AI的“基建”，提供了模型训练和推理所需的计算能力。随着模型规模的不断扩大，对算力的需求也在急剧增加。数据显示，全球AI芯片市场规模在2023年已达到近500亿美元，预计到2028年将超过1000亿美元，年复合增长率超过15%。这表明，随着AI技术的不断进步，对高性能计算资源的需求也在持续增长。

数据作为AI的“燃料”，是训练模型和优化算法的基础。在当前的数据驱动时代，数据的质量和数量直接决定了AI模型的性能。据估计，全球数据生成量每年增长超过25%，这为AI模型的训练提供了丰富的数据资源。同时，数据的安全性和隐私保护也成为行业关注的焦点，推动了数据治理和合规技术的发展。

算法作为AI的“引擎”，是实现智能决策和自动化的关键。随着深度学习和机器学习技术的不断成熟，算法的创新速度也在加快。例如，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的算法进步，使得AI在语言翻译、图像识别等方面的应用更加广泛和准确。

云计算和边缘计算的协同效应

云计算和边缘计算作为AI基础设施的重要组成部分，它们之间的协同效应正在推动AI应用的快速发展。云计算提供了弹性的计算资源和存储能力，使得AI模型可以在云端进行大规模训练和部署。边缘计算则将数据处理和模型推理推向网络的边缘，以减少延迟并提高响应速度。这种协同工作模式不仅提高了AI应用的效率，也为实时数据处理和分析提供了可能。

根据市场研究，云计算在AI基础设施中的占比持续增加，预计到2025年，全球云计算市场规模将达到近5000亿美元。同时，边缘计算的市场份额也在快速增长，特别是在工业自动化、智慧城市和自动驾驶等领域。这种趋势表明，云计算和边缘计算的结合将为AI应用提供更加强大和灵活的基础设施支持。