【前沿洞察】Canalys预测：2024年全球科技行业趋势

2026年，多数软件和硬件产品将集成生成式AI  且不收取任何额外费用

生成式AI目前处于早期阶段，尽管当前渠道机会规模较小，但预计到2028年将增长至1580亿美元。未来18个月内，AI服务和AI软件开发将成为主要收入来源，广泛嵌入各行业和产品中。到2026年，大多数软硬件产品将具备生成式AI功能，且不向消费者额外收费。为了将这些功能整合到产品中，合作伙伴需与厂商和客户创新。

端侧AI人才短缺，多数软件公司在集成AI功能方面较为落后，70%的芯片性能将处于待开发状态 

2023年，生成式AI领域取得显著进展，厂商将继续投资，特别是在硬件方面有望实现巨大突破。预计到2025年，将推出性能超过100 TOPS的专用人工智能芯片。然而，Canalys预测，由于人才短缺，这些芯片的性能将有70%无法得到充分发挥，尤其在高性能、低功耗的模型优化、神经架构搜索以及为边缘设备调优的领域。

2026年，前20台超级计算机中  将有15台为企业所有 

2023年见证了算力竞赛的加速。如今，排名前20的强大超级计算机中只有6台属于企业，但Canalys预测，在未来两年内，平衡将被打破，到2026年，前20台最强大的超级计算机中的75%，即15台将由企业拥有并运营。这将是算力所有权从公共到私人的重大转变，也反映地缘政治和经济格局中的权力和影响力的转移。
2026年，1/4的代码将由非正式  编程培训的个人生成

Canalys调查显示，到2024年，40%的渠道伙伴计划选择性招聘，重点寻找能够为多家公司编程的人才。生成式AI目前最明显的优势之一是编写代码的能力。根据GitHub数据，使用Copilot的用户已经发现约40%的代码由AI生成，这一比例预计将增加。随着LLM模型变得更直观，未来将有1/4的代码由未经正规编程培训的个人生成。AI预计将引领无代码构建的新浪潮。

2026年，40%生成式AI模型  将受国家管控的影响 

纵观2023年全年，生成式AI的生产力效益是显而易见的。但是，随着这些模型变得更加复杂并以更优化的方式训练，网络安全也成为了一个必须考虑的重要因素。不法分子将发起干扰和病毒攻击，访问驱动这些模型的敏感训练数据。对AI性能和输出的信任受到威胁，这催生了一批网络安全初创公司。他们将能提供实时监控AI资产的服务，实时发现威胁、验证数据并保护资产。


 

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