Пазарът на свързаните с изкуствения интелект (ИИ) хардуер и софтуер

Пазарът на обвързваните с изкуствения разсъдък (ИИ) хардуер и програмен продукт се чака да пораства сред 40% и 55% годишно, достигайки сред 780 милиарда и 990 милрд. $ до 2027 година, съгласно ново проучване, оповестено преди ден от Bain & Company. Петият годишен световен софтуерен отчет дава вижданията за този нов напредък в софтуерния бранш. От Bain&Co дефинират три области на опциите за този напредък – по-големи модели и по-големи центрове за данни, корпоративни и суверенни ИИ начинания и софтуерна успеваемост и благоприятни условия, които биха дали опция на хардуер и програмен продукт пазара на ИИ да се приближи до промишленост, достигаща трилиони долари през идващите три години. Още по тематиката 17 сеп 2024 „ Генеративният ИИ е главният мотор на актуалната вълна от промени, само че той се усложнява от промените на постглобализацията и нуждата от адаптиране на бизнес процесите, тъй че да доставят стойност. Компаниите минават оттатък етапа на изпробване и стартират да мащабират генеративния ИИ в предприятията. Докато го вършат, ИТ шефовете ще би трябвало да поддържат ИИ решения от индустриален клас, които ще разрешат на фирмите да се приспособяват към бързо изменящият се пейзаж. По създание те би трябвало да възприемат методът „ ИИ на всички места “, споделя Дейвид Крауфорд, ръководител по световна софтуерна процедура в компанията Bain. Търсенето пораства толкоз бъзо, че към този момент основава напрежение по веригата за доставки на съставни елементи, нужни за работата, означават специалистите. Тъй като ИИ се мащабира, центровете за данни също; промишлеността може да се сблъска със идната вълна от дефицит на чипове.   Работното натоварване на ИИ може да нарасне с 25% до 35% годишно до 2027 година, предвижда Bain. С повишаването на изкуствения разсъдък потребността от изчислителна мощ коренно ще разшири мащаба на огромните центрове за данни през идващите 5 до 10 години. От своя страна ИИ ще подтиква увеличението на центровете за данни от днешните 50-200 мегавата до повече от гигават, считат още от Bain. Това значи, че в случай че огромните центрове за данни костват сред 1 милиард и 4 милиарда $ през днешния ден, те може да костват сред 10 и 25 милиарда $ след пет години. Очаква се тези промени да имат големи последствия върху екосистемите, които поддържат центровете за данни, в това число инфраструктурно инженерство, произвеждане на сила и изстудяване, както и да натоварят веригите за доставки. В допълнение към нуждата от повече центрове за данни, провокираното от ИИ повишаване на търсенето на графични процесори (GPU) може да усили общото търсене на избрани съставни елементи нагоре по веригата с 30% или повече до 2026 година, предвиждат от Bein, правейки паралел с търсенето на компютри от времето от пандемията. Авторите на проучването неслучайно обръщат внимание, че фирмите минават от пробни стадии към мащабиране на генеративния ИИ при дейностите си. Бизнесът и обособени страни, опасявайки се от високите разноски и проблеми с конфиденциалността на данните може да избират и по-малки езикови модели. Те работят по този начин, както и огромните езикови модели, само че са по-леки и ефикасни. Правителствата като Канада, Франция, Индия, Япония и ОАЕ ще изразходват милиарди долари за субсидиране на суверенния ИИ, инвестирайки в национална инфраструктура и модели за ИИ, основани вътре в рамките на страните и подготвени на локалните данни. „ Създаването на сполучливи суверенни AI екосистеми ще отнеме време и ще бъде необикновено скъпо “, споделя Ан Хьокер, началник на световната софтуерна процедура на Bain. „ Макар и по-малко комплицирани в някои връзки от построяването на заводи за полупроводници, тези планове изискват повече от обезпечаване на локални дотации “, прецизира тя.