31 از آخرین آمار زیرساخت هوش مصنوعی در سال 2024

زیرساخت‌های هوش مصنوعی (AI) توسعه و استقرار مدل‌های مولد مقیاس‌پذیر را آسان‌تر می‌کنند. آنها فن آوری های درک زبان طبیعی و یادگیری ماشین (ML) را برای کمک به سازمان ها برای ایجاد یک محیط آموزشی کارآمد، مقیاس پذیر و ایمن ترکیب می کنند.

بسیاری از شرکت ها استفاده می کنند نرم افزار زیرساخت هوش مصنوعی مولد برای غلبه بر چالش های مقیاس پذیری مدل در حالی که سرعت استنتاج و در دسترس بودن را تسهیل می کند. برای استفاده بسیار مهم است مدل های زبان بزرگ (LLM) و سایر فناوری های مولد هوش مصنوعی.

در اینجا چند آمار در مورد وضعیت زیرساخت های هوش مصنوعی مولد در سال 2024 آورده شده است.

آمار زیرساخت های هوش مصنوعی تولیدی

این آمار نشان می‌دهد که شرکت‌ها چگونه از زیرساخت هوش مصنوعی مولد استفاده می‌کنند و پذیرش آن‌ها را افزایش می‌دهند. به چارچوب هایی که متخصصان برای سفارشی سازی مدل ترجیح می دهند نگاهی بیندازید.

  • انتظار می رود سرورهای هوش مصنوعی با فروش سخت افزار 132 میلیارد دلار درآمد داشته باشند.
  • یک نظرسنجی از 50 کسب و کار فناوری نشان داد که 64 درصد آنها قصد دارند فناوری‌های هوش مصنوعی مولد را به کار گیرند.
  • تخمین زده می شود که بازار زیرساخت های هوش مصنوعی، به ارزش 23.5 میلیارد دلار در سال 2021، تا سال 2031 به 309.4 میلیارد دلار برسد و با نرخ رشد مرکب سالانه 29.8 درصد (CAGR) از سال 2022 تا 2031 رشد کند.
  • پذیرش گسترده چارچوب‌های منبع باز برای سفارشی‌سازی مدل، میزان رضایت بالایی را نشان می‌دهد. این نشان می‌دهد که انعطاف‌پذیری در زیرساخت‌های هوش مصنوعی برای پاسخگویی به تقاضاهای روزافزون ضروری است. بیش از 78 درصد از پاسخ دهندگان از راه حل فعلی خود راضی یا بسیار راضی هستند، که نشان می دهد چارچوب های منبع باز آنچه را که پاسخ دهندگان نیاز دارند ارائه می دهند.

93%

پاسخ دهندگان نظرسنجی نشان دادند که توانایی خودسرویس منابع محاسباتی در زمان واقعی، بهره وری تیم هوش مصنوعی سازمان آنها را تا حد زیادی بهبود می بخشد.

منبع: AI Infrastructure

  • روش‌های اصلی شرکت‌ها برای به حداکثر رساندن استفاده از واحد پردازش گرافیکی (GPU) شامل مدیریت صف و زمان‌بندی کار (67%)، تنظیمات GPU چند نمونه (39%) و تعیین سهمیه‌های استفاده (34%) است.
  • تکنیک های کاربران برای بهینه سازی تخصیص GPU متفاوت است. 24 درصد از راه حل های منبع باز، 27 درصد از راه حل های محاسباتی با کارایی بالا (HPC) و 34 درصد از راه حل های خاص فروشنده استفاده می کنند. علاوه بر این، 11 درصد به مایکروسافت اکسل و پنج درصد به راه حل های سفارشی متکی هستند.
  • برای نظارت بر استفاده از GPU، 36٪ از شرکت ها از معیارهای Google Cloud Platform-GPU به عنوان روش اصلی خود استفاده می کنند و پس از آن 30٪ از NVIDIA AI Enterprise استفاده می کنند.
  • ابزارهای دیگری مانند تسهیلات اشتراک بار IBM (LSF) و Kubernetes توسط 15٪ و 13٪ از پاسخ دهندگان استفاده شد.
  پارادوکس درس

آمارهای رشد و پذیرش هوش مصنوعی مولد برتر

این آمار نشان می دهد که هوش مصنوعی به طور کلی چگونه در حال رشد است و مردم چگونه آن را درک می کنند. درک این آمار به شما کمک می کند فرصت های آینده در این بخش و نیازهای زیرساختی را که ممکن است ایجاد شود ارزیابی کنید.

برای جذب درک واقعی مردم از هوش مصنوعی، این نقاط داده را مرور کنید. ببینید مردان چگونه از هوش مصنوعی متفاوت از زنان یا کودکان استفاده می کنند.

  • در سال 2022، ارزش بازار هوش مصنوعی مولد 29 میلیارد دلار بود.
  • پیش‌بینی می‌شود ارزش بازار مولد هوش مصنوعی تا پایان سال ۲۰۲۴ از ۶۶ میلیارد دلار فراتر رود.
  • یک گزارش پیش بینی می کند که بازار هوش مصنوعی مولد می تواند تا سال 2032 به رقم خیره کننده 1.3 تریلیون دلار برسد.
  • آمریکای شمالی با سهم جهانی 40.2 درصدی بر درآمد مولد هوش مصنوعی مسلط است که عمدتاً به دلیل حضور شرکت‌های فناوری بزرگ مانند مایکروسافت، OpenAI، Meta، Adobe، IBM و Google است.

2620

کسب‌وکارهای جهانی 94 درصد از مدیران بر این باور بودند که هوش مصنوعی در پنج سال آینده فعالیت‌های آنها را بهبود خواهد بخشید.

منبع: دیلویت

  • استفاده از هوش مصنوعی متفاوت است، به طوری که 44 درصد از شرکت ها از آن برای بهینه سازی قیمت گذاری ابری و 41 درصد از شرکت ها از آن برای دستیارهای صوتی و چت بات ها استفاده می کنند.
  • یک نظرسنجی از 821 کسب و کار نشان داد که هزینه بالقوه 15.7 درصد طی 12 تا 18 ماه آینده از طریق سرمایه گذاری های مولد هوش مصنوعی کاهش می یابد.
  • چت بات ها روزانه به طور متوسط ​​2 ساعت و 20 دقیقه صرفه جویی می کنند، در حالی که هوش مصنوعی مولد در نوشتن پاسخ به خدمات مشتری، حدود 2 ساعت و 11 دقیقه در روز به کسب و کارها صرفه جویی می کند.
  • مردان دو برابر زنان از هوش مصنوعی مولد استفاده می کنند، با تفاوت های قابل توجهی در استفاده از پلتفرم هایی مانند ChatGPT که به طور متوسط ​​1.5 میلیارد بازدید ماهانه در سال 2023 داشته است.
  • در مورد استفاده کودکان از چت ربات های هوش مصنوعی مانند ChatGPT، 31 درصد از مردان در مقابل تنها 4 درصد از زنان احساس راحتی می کنند که به فرزندان خود اجازه می دهند از این فناوری ها برای هر هدفی استفاده کنند.
  • صنعت بازاریابی و تبلیغات در پذیرش مولد هوش مصنوعی پیشتاز است و حتی از بخش فناوری نیز پیشی می گیرد، با نرخ پذیرش مربوطه 35% و 30% در مشاوره، 19% در تدریس، 16% در حسابداری و 15% در مراقبت های بهداشتی.
  How to Create an Infographic in Under an Hour — the 2024 Guide (+ Free Templates)

نگرانی در مورد زیرساخت ها و سیستم های هوش مصنوعی مولد

در میان افزایش علاقه به فناوری‌های هوش مصنوعی، برخی سازمان‌ها عمیقاً نگران تأثیر آن بر امنیت هستند. برخی از شرکت ها نگرانی های مربوط به هزینه و محدودیت های محاسباتی آن را دارند.

  • 58 درصد از سازمان‌ها هوش مصنوعی را به دلیل نگرانی‌های امنیت سایبری قبول نکرده‌اند.
  • محرک های هزینه کلیدی در هوش مصنوعی مولد شامل هزینه های یکپارچه سازی و GPU برای توسعه و آموزش مدل است. با این حال، 56.8 درصد از شرکت ها انتظار افزایش دو رقمی در درآمد حاصل از سرمایه گذاری های AI/ML و تحول هوش مصنوعی در سال 2024 را داشتند.
  • شرکت‌ها فعالانه به دنبال جایگزین‌های مقرون‌به‌صرفه برای پردازنده‌های گرافیکی برای استنتاج هوش مصنوعی برای مدیریت محدودیت‌های محاسباتی هستند، که همچنان یک چالش اصلی است.
  • در مدیریت منابع GPU، شرکت‌ها استراتژی‌های مختلفی از جمله مدیریت صف و زمان‌بندی کار را به کار می‌گیرند که 78 درصد قابل توجهی از بیش از نیمی از منابع GPU خود در زمان اوج مصرف استفاده می‌کنند.

63%

از رهبران فناوری و مدیران اجرایی در زمان‌بندی و مدیریت شغل با چالش‌هایی مواجه هستند، 52 درصد با راه‌حل‌های آموزشی مدل دست‌وپنجه نرم می‌کنند و 36 درصد با خدمات مدل دست و پنجه نرم می‌کنند.

منبع: AI-Infrastructure

  • 74 درصد از پاسخ دهندگان به نظرسنجی معتقدند ادغام رایانه ها و برنامه ریزی در یک پلتفرم واحد سودمند است. چنین ادغامی از توسعه و استقرار سریعتر و کارآمدتر مدل ها پشتیبانی می کند.
  • از آنجایی که شرکت‌ها برای تقاضاهای محاسباتی بالاتر در سال 2024 برنامه‌ریزی می‌کنند و هدفشان استفاده از تولید LLMsin است، مدیران در حال سنجش چالش‌های فعلی خود با نیازهای آینده هستند، به‌ویژه با توجه به کمبود GPU برای وظایف استنتاج.
  • سرویس‌دهی مدل، دسترسی به مدل‌های یادگیری ماشین را از طریق رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) امکان‌پذیر می‌سازد، که برای برنامه‌های یکپارچه با هوش مصنوعی بسیار مهم است. حدود یک سوم شرکت‌ها قابلیت‌های ارائه مدل ندارند، که به دلیل نیازهای عملکردی سخت‌گیرانه مدل‌های هوش مصنوعی تولیدی، به طور فزاینده‌ای ضروری هستند.
  • 61٪ از شرکت کنندگان در نظرسنجی تا حدودی از ابزارهای زمان بندی فعلی خود ناراضی هستند و 12٪ احساس خنثی می کنند که نشان دهنده پتانسیل قابل توجهی برای بهبود است.
  • مشکلات اصلی ابزارهای فعلی شامل بهینه سازی ناکافی GPU (53٪) و کاربر پسند بودن برای توسعه دهندگان و دانشمندان داده (47٪) است. علاوه بر این، حدود 25٪ مشکلات مربوط به کنترل و سازگاری با پشته های AI/ML موجود را گزارش می کنند.
  خارها بیرون آمدند

چشم انداز آینده هوش مصنوعی مولد

آینده هوش مصنوعی روشن و امیدوارکننده به نظر می رسد، زیرا چندین شرکت قصد دارند قابلیت های هوش مصنوعی و اتوماسیون خود را گسترش دهند. آمار زیر نشان دهنده این موضوع است.

  • تقریباً همه شرکت‌های مورد بررسی (96%) قصد دارند قابلیت‌های محاسباتی هوش مصنوعی خود را گسترش دهند و با توجه به انعطاف‌پذیری و سرعت آن‌ها بر راه‌حل‌های ابری تمرکز کنند، علی‌رغم نگرانی‌ها در مورد هزینه‌های هدر رفت.

87%

با وجود نارضایتی 58 درصد از سطوح فعلی اتوماسیون، رهبران فناوری اطلاعات در حال برنامه ریزی اتوماسیون بیشتری در یک سال و نیم آینده هستند.

منبع: Salesforce

  • 5 تا 10 درصد از شرکت ها شروع به ادغام هوش مصنوعی مولد در فرآیندهای تولید خود کرده اند.

این یک آینده با هوش مصنوعی برای فناوری است

تقاضا برای زیرساخت های هوش مصنوعی با ایجاد و گسترش استقرار سیستم های هوش مصنوعی در فعالیت های خود توسط شرکت های بیشتری افزایش خواهد یافت. در حال حاضر، چند نگرانی مربوط به هزینه ها و امنیت وجود دارد. با این حال، با پیشرفت فناوری، این نگرانی‌ها احتمالاً به فرصت‌های تجاری برای رهبران تبدیل می‌شوند.

درباره روندها بیشتر بدانید هوش مصنوعی و پیش بینی های آینده

منبع: https://learn.g2.com/generative-ai-infrastructure-statistics

: an inventory audit ensures that the recorded stock levels align with the actual physical inventory. Creators who partook in teespring’s digital merchandise beta were interested in. Discord techpros : ultimate technology resource.