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【前沿洞察】Canalys预测:2024年全球科技行业趋势

2023年,技术行业迎来了新的挑战。通货膨胀、利率上升以及地缘政治接二连三地给全球经济施加压力,客户IT预算不断缩减。尽管如此,生成式AI的出现已经是一场范式转变,改变了IT战略的重心,并为渠道创造了新的重要机遇。生成式AI的机会是巨大的,不过,这并不是唯一能让渠道对2024年及以后的前景感到乐观的原因。

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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