报告：存储决定人工智能/机器学习项目成败

一份有关人工智能行业状况的重要报告揭示了，在 ChatGPT 及其他人工智能模型发布后，其增长持续蓬勃，公司和整个行业可能面临的一些关键问题及重要见解。

受标准普尔全球市场情报委托的 WEKA 近期发布了其《2024 年全球人工智能趋势》报告，针对超过 1500 名不同的科技高管和决策者，就广泛主题的潜在趋势展开了调查。

一些最有趣的见解和能够运行人工智能的 GPU 的供应相关，其中几乎所有都由英伟达制造，不过像 AMD 这类公司以及初创企业也在取得一定进展。

据 WEKA 所言，主要的重点是人工智能应用“现在在企业中无处不在”，这可能是大多数员工已经能够感受到的。然而，拓展这些人工智能应用往往很棘手，主要是由于遗留的数据架构。

生成式人工智能也席卷了各个组织，报告指出 88%的组织“现在正在积极探索生成式人工智能，远远超过其他人工智能应用，如预测模型（61%）、分类（51%）、专家系统（39%）和机器人技术（30%）。”

高端 GPU 自然是该报告的一大重点——拥有原始算力对于能够在众多人工智能应用中实际开展任何操作而言至关重要。

“超大规模公共云是获取 GPU 的一种途径，不过许多企业也在转向专业的人工智能云，”报告指出。“GPU 云正在成为训练（近乎三分之一，也就是 32%的组织采用）和推理（31%）的关键场所。”

所有这些关注意味着英伟达芯片的订单规模只会不断增大。

有趣的是，WEKA 指出了包括印度在内的一些亚太主要经济体存在 GPU 稀缺的问题。

报告作者称：“印度、中国台湾、新西兰和澳大利亚更有可能将 GPU 可用性列为将模型投入生产的三大挑战之一。”

“我们 2024 年人工智能趋势研究中最显著的收获之一是，自 ChatGPT 3 出现以及第一批生成式人工智能模型于 2023 年初进入市场以来，变化的速度惊人之极，”首席研究分析师约翰·阿伯特对Blocks & Files说道。

“在不到两年的时间里，生成式人工智能的采用率已经超过了企业中的所有其他人工智能应用，造就了新一批人工智能领导者，并催生出一个新兴的专业人工智能和 GPU 云提供商市场。”