報告：存儲非 GPU 成人工智能最大挑戰

一份關於人工智能行業狀況的重要報告揭示了，在 ChatGPT 和其他人工智能模型發佈後其持續蓬勃發展的情況下，公司和整個行業可能面臨的一些關鍵問題。

受標準普爾全球市場情報委託的 WEKA 最近發佈了其《2024 年全球人工智能趨勢》報告，就廣泛主題針對 1500 多名不同的科技高管和決策者的潛在趨勢進行了調查。

一些最有趣的見解與具備人工智能能力的 GPU 的供應情況有關，其中幾乎所有產品都由英偉達製造，不過像 AMD 這樣的公司以及初創企業也正在取得一些進展。

按照 WEKA 的觀點，主要的重點在於人工智能應用“當下在企業中已廣泛存在”，這可能是大多數員工已經能感覺到的。然而，擴展這些人工智能應用程序常常頗具難度，主要是由於遺留的數據架構。

生成式人工智能也給各組織帶來了巨大沖擊，報告指出 88%的組織“現在正在積極研究生成式人工智能，遠遠超過了其他人工智能應用，比如預測模型（61%）、分類（51%）、專家系統（39%）和機器人技術（30%）。”

高端 GPU 自然是該報告的一大重點——擁有原始算力對於能夠在衆多人工智能應用中實際開展任何操作而言至關重要。

“超大規模公共雲是獲取 GPU 的一種途徑，不過許多企業也在轉向專業的人工智能雲，”報告指出。“GPU 雲正在成爲訓練（有近乎三分之一，也就是 32%的組織採用）和推理（31%）的關鍵場所。”

所有這些關注意味着英偉達芯片的訂單規模只會不斷增大。

有趣的是，WEKA 指出了包括印度在內的衆多亞太主要經濟體中存在的 GPU 稀缺問題。

報告作者稱：“印度、中國臺灣地區、新西蘭和澳大利亞更有可能將 GPU 可用性列爲將模型投入生產的三大挑戰之一。”

“我們 2024 年人工智能趨勢研究中最引人注目的收穫之一是，自 ChatGPT 3 出現以及第一批生成式人工智能模型於 2023 年初進入市場以來，驚人的變化速率，”首席研究分析師約翰·阿伯特告訴Blocks & Files。

“在不到兩年的時間裡，生成式人工智能的採用已經超過了企業中的所有其他人工智能應用，定義了新一批人工智能領導者，並塑造了一個新興的專業人工智能和 GPU 雲提供商市場。”