英特爾聯手IDC于中國臺灣舉辦AI趨勢分享會，揭示亞太地區(qū)八大市場的AI發(fā)展狀況，并對未來技術發(fā)展作出了前瞻性預測。

IDC報告指出，亞太區(qū)AI技術及應用發(fā)展迅猛，預計至2027年，該地區(qū)AI支出將達907億美元，2022年至2027年的復合年均增長率高達28.9%。

盡管生成式AI備受關注，但亞太區(qū)企業(yè)在AI投資中，僅19%投向生成式AI，81%用于預測性AI和解釋性AI應用。隨著通脹壓力增大，2023年企業(yè)期望借助AI提升效率、降低成本，然而2024年后，企業(yè)更注重利用AI創(chuàng)造更多附加值和收入來源。約70%的企業(yè)對生成式AI創(chuàng)造新價值持樂觀態(tài)度。

鑒于信息安全與保護問題日益突出，以及特定實時應用需求增長，邊緣AI的興起將引領混合AI時代到來。預計至2025年，全球企業(yè)中有75%的數據將在邊緣生成和處理。

IDC報告顯示，亞太區(qū)AI應用以金融業(yè)為主導，涵蓋信用評級、分析系統(tǒng)和欺詐分析等領域。制造業(yè)也期望通過AI優(yōu)化生產流程、加強質量管控，尤其是中國臺灣的半導體高科技制造行業(yè)，更寄望于AI提升芯片設計、制造及品質水平。

盡管企業(yè)普遍認同AI能驅動轉型，但大多數企業(yè)在引入AI后仍感到困惑。IDC認為，主要原因包括：未能選準適合企業(yè)的應用案例、缺乏靈活彈性的基礎設施、對法規(guī)法律理解不充分、盲目追求AI而無明確目標以及缺乏供應商支持。

英特爾強調，雖然現今AI常被視為生成式AI的代名詞，但實際上AI還包括預測試AI和解釋性AI，三者同等重要且所需運算模式各異。

英特爾承諾為各類AI應用提供全面且靈活的軟硬件生態(tài)系統(tǒng)，包括Gaudi AI加速器和MegaPod叢集技術。例如，在2023年高端GPU供應短缺之際，部分客戶將Xeon（至強）CPU的AMX矩陣加速架構靈活運用于推薦系統(tǒng)等AI應用。