2023年全球AI趋势调查报告

荷，但物联网共享了修改的除此以外。一个组织倍受到AI/ML对其利用生产成本和碳足迹的冲击的再一。有约三分之二（68%）的辩解者说明他们关心AI/ML对其一个组织的利用生产成本和碳足迹的冲击。物联网为解决问题越来越少的AI长远共享了除此以外：74%的总辩解者说明，长远是将兼职电源迁移到公有云的举足轻重或决定性始作俑者。

老化的数据资料工程建设和有别于管理来进行而会冲击了AI/ML的长远显显露。有约四分之三（77%）的辩解者看来数据资料管理来进行冲击了他们的长远显显露。

将数据资料和工程建设整治井然的一个组织将在未来会以AI领先。借助当今数据资料管理来进行来借助不小数据资料再一（举例、一般来说、消费等）的的公司可以为了让该区域性多个工程建设供人开通的AI/ML兼职电源。

一个组织应该该注意本调查报告的断定，将数据资料飞轮的便是当作基准，并将结果摆在其一个组织新的颖情况的背景下，以聘请他们在2023年及以后的AI大战略。

AI恰巧快速在许多公司为数上明朗,冲击到其业务结果

AI不小项目和应该用领域布景在的企业本体已经大体上有约了一个零度，大多数追查的美国人（69%）中的数有一个AI协同作战已转移到生产厂环境污染中的。越来越简要的AI运可用特征与测量其在整个的企业中的的冲击的系统性，这似乎包含多个AI不小项目、应该用领域布景和协同作战，飞轮举例来说和未来会的其业务大战略。

在举例来说的的企业环境污染中的，AI不小项目的运可用情况与其为数的关联性吻合。其中的一些的企业（28%）已经在其业务各个从业者广泛制定了AI，而另一些的企业（30%）说明AI仍然只是一个小得多的组成部分。然而，对于大多数一个组织而言，应该用领域于AI已仍然仅有限于一小部分IT或数据资料科学专家，而是被选为一种区域性职能的灵活性，被各个其业务团队广泛应该用领域于。根据不太可能451Research“的企业之声”追查的辩解，94%的的美国人说明AI对于一个组织的十六进制化蜕变至关举足轻重，我们原定一个组织将再次在其大战略中的缩小AI的发挥作用。

尽管的企业可以通过很好的数据资料行政和工程建设最优化显然地从其数据资料中的分离显露来越来越少的意义，但它们打算充分借助其AI/ML协同作战。与许多其它高生产成本应该用领域一样，AI的意义在许多前所提与效益减小辅以。追查的美国人描绘了一个越来越多全面性的意义论点，AI/ML而会提议了获利下降——合作开发新的再进一步盈利举例，提议卖显露原先，增强厂家组合和服务于。

一个组织通过增加厂家和服务于水平来降低其获利，保障投资者从购买的厂家和服务于中的赢得他们所期望的数量级和结果。生成式外观设计等AI物件鼓励厂家技术人员增加革新的加快，加快新的厂家的引入和合作开发过程。生成式AI应该用领域布景是最再进一步获利飞轮现况，如通过大为数人性化交谈引入卖显露范围，解决问题与投资者的而会交互，或共享假设性敦促等，等等。

一个组织的IT工程建设和数据资料管理来进行无法意味着AI十月革命的消费

的企业的IT工程建设和数据资料管理来进行打算不断下降的AI兼职电源下承倍受负荷。各行各业与此相反集中的在GPU的效益和一致性上，但追查的美国人呈现显露一系列越来越广泛的阻碍，其中的大多数与数据资料行政紧密的系统性。数据资料是AI的生命线，但如果不加以支配，它再一就会被选为一种语言障碍。握有有约10000名裁员的大型一个组织难于掌控所必需的大量数据资料来锻炼AI仿真。随着一个组织全面解决数据资料行政问题，协同作战所在位置、应该用领域布景和既得利益的系统性者的逐渐有用的生态的系统的系统造就了额之外的再一。

再一回溯到可用锻炼AI仿真的数据资料可以不具多种一般来说。这些一般来说包含66%的的美国人应该用领域于的非标准数据资料，如数据资料库，以及52%的的美国人应该用领域于的流新的闻媒体/系统对数据资料，例如整个建筑器材群的IoT全球定位的系统数据资料。IT的系统数据资料，包含记事元数据（51%）和半非标准数据资料一般来说，如因特网（43%），可以可用IT运维或网络公共安全等决定性ITAI应该用领域。锻炼仿真应该用领域于非非标准的丰富多彩新的闻媒体数据资料（37%），包含缩放，对于量化机技术图像应该用领域逐渐举足轻重，而非非标准文字数据资料（35%）打算快速被选为生成式AI应该用领域的主要数据资料举例。在考虑到这么多种数据资料一般来说时，保障数据资料标准大体上化是一个再一。越来越进一步的是，许多的企业的IT工程建设不足（由41%的的美国人提及），数据资料量可观（50%），缺乏本体专业知识（38%）。行政数据资料治水以保障数据资料数量级和按规定性也倍受到本体技巧不足（39%）和数据资料支配（37%）的以致于。

一旦一个组织借助了这些不小数据资料再一并合作开发显露良好运作的不一定一定检验，它仍似乎面临转移到有别于数据资料飞轮应该用领域的生产厂环境污染中的的再一，包含再进一步锻炼AI仿真，解决问题最佳性能或引入工程建设以意味着所必需的数据资料量。

尽管这样一来必必需改装成,但AI和当今工程建设为长远的发展共享了同方向

那些被有规律引述的标语“数据资料是新的原油”和“数据资料是新的黄金”已经演变为“数据资料是新的浅绿色”：的企业打算期望将其潜在的数据资料财产变现。AI是一种聚合反应，用来开启这些大量数据资料中的的财产，体现再进一步盈利举例，或者提议非常大的生产成本降低和效益减小。

然而，效益尽可能和越来越多的资金不足不是AI必需共享的唯一“浅绿色”未来会。AI还可以为长远提议显然贡献，例如通过借助AI构建生态的系统较高效的厂家（即生成式外观设计），最优化供应该链活动（海上运输、零部件订购等）以及监控和减低利用生产成本。大多数追查的美国人说明，这些由AI飞轮的应该用领域布景现如今对长远显显露显现显露中的较高冲击。

一个组织打算借助这些适度长远的应该用领域布景来提议的企业的长远目的（CSG）。在CSG不小项目明朗度全面性长期存在一些小关联性，31%的AI先以者打算可执行一个月底的不小项目，显现显露了非常大的冲击，而AI早先中的有28%的人如此。此之外，各不相同的沿海地区也长期存在微妙的关联性：北美沿海地区（34%）在CSG不小项目可执行之前的的美国人%-最较高，其次是亚太沿海地区（29%）和欧洲、中的东和中南美洲（28%）。

尽管一个组织打算通过应该用领域于强大但数据资料比较大的AI/ML应该用领域来破关浅绿色解决方案，快速的发展其CSG不小项目，但处理大量数据资料也会造就环境污染相当严重性：将近，锻炼ChatGPT其实的人工神经网络仿真GPT-3，其供应该量量有约5000亿吨。处理如此可观的数据资料量对工程建设显现显露了冲击，必必需反对数据资料中的心机架的电力、压缩空气和暖通空调的系统，系统对数据资料处理和大为数飞轮器，以及其它的系统承诺。考虑到这些生产成本再一，即将试行的控管框架将大体上一个组织的供应该量，以及将这些的系统渗透到锻炼AI所必需的各个方面消费，AI的效益与其潜在务实冲击两者之间的平衡点似乎变得模糊。

幸运的是，AI也是强化工程建设的策略，通过越来越较高效地分配资源、通过自动装配和增加性能来最优化兼职电源，以及高生产成本IT执行。公有云为AI造就了明确性，AI先以者已经确信其对长远修改的冲击；40%的AI先以者说明，长远是将越来越多兼职电源迁移到公有云工程建设的决定性飞轮现况，而AI早先中的只有25%这样看来。

工程建设当今化及其对长远的冲击渗透到较系统设计量化（HPC）：84%的的美国人看来HPC对于AI/ML应该用领域至关举足轻重，也是一个承诺。此之外，53%的那些在其一个组织中的广泛制定了AI的人说明，数据资料管理来进行对长远显显露显现显露了非常大冲击，而只有少数AI不小项目协同作战的人中的有27%这样看来。

应该以在于，随着AI协同作战的缩小，非最优化的IT工程建设被选为下降的阻碍，对长远的冲击但会很相当严重。将工程建设取向于AI下降对减轻最举足轻重的两个长远再一至关举足轻重：过渡越来越较高效的系统的较高效益（46%的的美国人）和开启不小项目（45%的的美国人）。

对于AI拥护者来说，将以前所入股于当今化IT和数据资料工程建设当作必要，以反对未来会的下降，并在长远不小项目中的解决问题意味著的效益或入股回报。

的企业若能使其数据资料/工程建设都由，将被选为未来会AI拥护者

在其一般来说的大体上概念中的，当今数据资料管理来进行保障数据资料一段时间内，从其初始举例经过处理、研究（AI/ML）和飞轮器（数据资料库、数据资料湖）到终究。由于长期存在许多有别于步骤、数据资料库、工程建设和的系统，的企业恰巧转向公有云，以解决问题当今数据资料管理来进行。在数据资料比较大和有用的AI应该用领域中的，公有云是一个典型的起点，也是锻炼AI/ML仿真（47%）和解答（44%）的主要协同作战仿真。

尽管公有云显然对于合作开发和协同作战AI/ML仿真至关举足轻重，但它们的一段时间内必必需在多个协同作战所在位置来进行处理，必必需运可用混合原理。对于在生产厂中的握有AI/ML的AI先以者而言，这尤为显著，他们越来越有似乎应该用领域于多个锻炼和协同作战所在位置，而AI早先在实验区/不一定一定检验中的握有AI/ML，则似乎仅有在一个或两个所在位置开通AI应该用领域以保持稳定直观。具体而言，AI先以者最低应该用领域于3.2个协同作战所在位置来进行锻炼，而AI早先计有2.9和2.3个。

这可以归因于几个重合的趋势。首先，AI/ML兼职电源在一段时间内的各不相同之前和应该用领域布景中的人为地在多个协同作战所在位置两者之间显现显露引力。例如，自动领航员卡车可以在其起点（器材/路由器）应该用领域于一些AI/ML解答来导航领航员环境污染，然后在网络操作裁员程建设中的最优化车手的路线，然后再次在公有云中的研究搭客就有或领航员者性能。由于AI/ML有灵活性大不相同外缘量化，而会，这种共生彼此间似乎是破关；也数据资料比较大型AI应该用领域布景的典范，例如量化机技术图像、增强现实/互动式、机器等。外缘机制将反过来通过重构、按规定性、网络弹性和延迟敏感性，使AI/ML应该用领域倍受益。

其次，那些已经引入了AI应该用领域布景的浏览器不倍受有别于数据资料管理来进行的局限，不一定局限于举例来说的协同作战所在位置，而许多实验区/不一定一定检验似乎仅有在一个或两个所在位置开通AI应该用领域以保持稳定直观。然而，恰巧如上面提到的，当保持稳定生产厂中的时，AI/ML人为会在多个所在位置两者之间开通。保持稳定数据资料管理来进行的卫生现况，以促进所在位置两者之间的无缝数据资料交换，终究是在生产厂中的引入AI的前所提。

此之外，AI先以者越来越有似乎通过较系统设计量化来最优化其工程建设；50%的AI先以者看来HPC至关举足轻重，并且是AI/ML应该用领域的大体上承诺，而AI早先中的只有30%这样看来。那些成型了当今数据资料管理来进行并将其数据资料和工程建设“院子”都由的人，并可能会因为区域性足多个地点的数据资料一段时间内的承诺而感觉到沮丧——他们可以在各不相同供人较高效地行政AI/ML数据资料一段时间内，并提议AI不小项目的顺利。

AI的意义因沿海地区、从业者和为数而异

一个组织从其AI入股中的赢得的意义因的公司为数、沿海地区和从业者而异。在解读的公司在引入AI全面性面临的再一时，为数是一个非常大的关联性化现况——在某些前所提，的公司越少大，AI不小项目就越少不具再一性。大型的企业倾向于借助其丰富多彩的资源提议应该用领域不小项目，但他们似乎面临来自有别于的系统、社会变革行政和既得利益的系统性者反对全面性的不小再一。

虽然仅有有58%的获利在1亿美元至4.99亿美元两者之间的一个组织在生产厂中的应该用领域于AI，但获利在5亿美元至50亿美元两者之间的一个组织中的，这一%-升至82%，然后在获利有约50亿美元的一个组织中的减至76%。AI的周边冲击因地缘政治力量、对自由美国市场的反对、控管环境污染的可执行以及对优秀人才的获取等现况而异。

在每个从业者中的，意义提议现况和其业务成就被当作降低一个组织竞争者话语权和最优化开通的主要与此相反。例如，在生产业，鉴于普遍长期存在的技巧缺口和劳力紧缺，许多供应该商将增加兼职供人生产厂力当作应事项。而在医疗从业者，病患总体被看来至关举足轻重，一个组织将服务于水平和病患结果取向为关联性化现况。这些意义提议现况（“为什么”）代表了AI/ML在各行各业中的解决问题其业务成就的决定性，而创再进一步应该用领域的系统性（“什么”）则借助AI/ML启用应该用领域来破关意味著意义。

机械工程和裁军

机械工程和裁军从业者积极参与保障架飞机、巡航、巡航和太空的系统的数量级和准确度，以反对严苛的公共安全按规定承诺。这种对数量级和公共安全的强调回溯到对厂家合作开发和生产过程的密切瞩目，十六进制孪生应该用领域通过有用的“假如”模拟来假设厂房中的的结果。AI/ML必需快速进食大量缩放数据资料，反对量化机技术图像解答仿真，在巡航或高生产成本领航员者等自主的系统上显然决定性性第一时间决策。

卡车

卡车供应该商再次应考虑增加他们外观设计、生产、供货和推向美国市场的加快，以及缩减量产车的整体生产厂量。为了反对这一点，他们打算帮助借助AI来最优化生产步骤，并越来越吻合地假设开通数据资料和化学工业的系统中的的来进行。这种可假设性使卡车供应该商必需增加器材的整体准确度（OEE）、吞吐量、厂家数量级和其它生产生产成本这两项。鉴于前所所未有的数据资料量和处理消费，不难理解自动领航员卡车深入研究和协同作战是卡车从业者的头号AI应该用领域布景；2022年，来自借助于/自动领航员机制的卡车上数据资料生成量原定从40亿GB缩减到2030年的500亿GB。

教育

幼儿教育将AI作为英语教学物件、较文职深入研究原理以及配备学生合作开发仿真和获取数据资料科学技巧的策略。行政人员还借助AI来招募学生和教职裁员，通过整理包含技巧、知识、证书和其它参赛权等在内的数据资料。许多大学资助和合作开发AI实验室，以反对机器、现代医学、公共卫生、生命和环境污染科学等从业者的深入研究和断定不小项目。

新的能源/原油与原油

新的能源和原油原油的公司着重于于通过AI增加其厂家和服务于的数量级，并通过AI增加工友的生产厂力。为了反对这些结果，他们将假设性保障和步骤最优化列名他们的前所两个AI应该用领域布景。AI还可以务实冲击长远期望，借助AI来减低碳足迹在新的能源从业者中的排名较较高。

零售业于

近一半的零售业于的美国人调查报告入股于十六进制和数据资料公共安全。除了支付处理和金融假设之外，诈骗检测和防范也是许多的企业瞩目的决定性点。作为一种来进行定位物件，AI在增加定位欺骗金融交易和付款交易吻合性全面性不具前所所未有意义，它越少发多地与低延迟和数据资料比较大型应该用领域辅以，包含启发式和较高频交易。

政府

控管环境污染打算提议各沿海地区和地方政府快速的发展AI/ML灵活性。这似乎包含最优化兼职，如交通流研究以减轻交通阻塞，或假设性保障以很好地假设工程建设等举足轻重资产的断线时间。

生命科学

制药的公司重视平衡其生产灵活性以意味着消费。除了短时间的生产活动之外，AI还可以通过加快研发中的的药物合作开发以及顺利来进行繁复的按规定步骤来增加意义，这可以加快上市时间。此之外，人类扫描是一种新的兴的非筛查应该用领域，可以越来越吻合地定位疾病和其它诱发。AI仿真可以进食大量的生活品质和病患数据资料（例如记录、缩放），并借助这些数据资料来进行假设和潜在诊疗。

新的闻媒体与娱乐节目

AI可为主旨推荐和人性化造就益处，这一剧中已从仅有仅有在投资者数据资料中的分离显露来来进行演变为启发式策划，甚至是通过生成性AI解决问题人性化主旨的创作。这些主旨合作开发和人性化的进步对于新的闻媒体与娱乐节目的公司来说，强化投资者体验和解决问题厂家与服务于的关联性化至关举足轻重。

结论

本调查报告呈现了一系列新的兴和短时间革新的，提议了前所所未有的革新的加快。在各个一个组织中的，有相当一部分（尽管在开通沿海地区、从业者和为数上似乎长期存在比较大关联性）已经作准备了庆贺这股AI革新的浪潮的作准备。

许多属于“AI先以者”类别的的企业已经最优化了他们的工程建设，整理了数据资料，“收拾好家务”，为合作开发再进一步AI应该用领域的系统性和引入整体的系统性打下了典范。握有这种健全数据资料环境污染的一个组织将视AI为提议长远和体现新的商业意义的越来越进一步，而不仅有仅有是效益中的心。

AI仍然仅有是未来会作准备的课题，而是现在开始借助其意义的时刻。那些仍在订定AI作准备原先的的公司似乎必必需加快步伐。AI恰巧快速被选为提议盈利的现况，一个组织须要开始贯彻可执行大战略，提议长期下降。

不应该被忽视长远，以还给短期效益的瞩目。在可选择标准大体上中的，效益和长远不应该被当作竞争者性的就其。这样做被忽视了两个目的两者之间的长期对齐。在IT管理来进行、开通和供应该链中的，AI在增加生产成本以及提议可短时间商业来进行和应该用领域布景全面性至关举足轻重。入股于当今化数据资料管理来进行但会减小一个组织的长期新的能源应该用领域于和环境污染冲击。

为AI工程建设和数据资料大战略作准备作准备，使其必需缩小和引入。随着AI不小项目从实验区和不一定一定检验转向生产厂和为数化，一个组织必必需原先一系列数据资料和工程建设环境污染，可用数据资料作准备、锻炼和解答，包含为对策丰富多彩应该用领域布景所必需的变化。虽然许多不小项目在云中的开启，但延迟和数据资料主权等现况但会促使一个组织入股于反对从本体到外缘的数据资料管理来进行。从AI不小项目的以前所就培养“为引入而作准备”的思维，以保障在全的企业范围内解决问题无缝推广所必需的相应入股。

的企业有越来越进一步再进一步重塑AI的意义体现策略，以提议盈利下降或振兴开通以增加营收。每家的公司都须要根据自身情况订定新的颖的AI拥护之路。

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