在人工智能日益引起广泛关注的背景下，IDC的一份研究报告显示，全球企业中有三分之二正在准备在未来一年半内增加对通用人工智能（genAI）的投资。这些投资将主要集中在IT基础设施上，近一半的预算将用于此类增强。
然而，尽管企业对先进人工智能技术的追求面临一个障碍，即关键组件的稀缺，特别是构建人工智能基础设施所必需的硬件。作为大规模语言模型的主要工作马力，图形处理单元（GPU）需求量大、供应短缺。此外，人工智能市场也在面临对高性能存储芯片的需求，这些存储芯片同样供应紧缺。
成本高昂的GPU不仅用于训练，还用于执行庞大语言模型的任务，因此突显了寻找替代方案的必要性。为此，一些企业选择针对特定行业或业务需求而设计的较小模型，这些模型不太依赖GPU，可以通过标准x86处理器与神经处理单元（NPU）补充其功能。
科技巨头，也被称为主要超大规模云供应商，包括亚马逊网络服务（AWS）、谷歌、Meta和微软，正在战略性地投资于专门针对人工智能流程进行优化的专有芯片的研发。根据行业专家Priestley的说法，尽管定制芯片的研发成本高昂，但它们能够优化操作、降低服务交付成本，并使消费者更加经济地获取新的人工智能应用。
行业专家预见，随着人工智能领域从发展阶段向更广泛的部署过渡，专门芯片创新的趋势可能会获得动力。
重要问题与答案：
1. 全球企业增加对人工智能投资的意义是什么？
全球企业将人工智能视为一种能够提升决策制定、自动化流程并推动创新的变革性技术。对人工智能的增加投资表明了它在获得竞争优势、提高效率以及促进各行业新机遇方面的被认知价值。
2. 与人工智能支出增加相关的主要挑战是什么？
主要挑战包括硬件组件（如GPU和高性能存储芯片）的稀缺，这是构建人工智能基础设施所必需的。供应短缺可能导致更高的成本和部署潜在延迟。此外，还需要熟练的人员来开发和维护人工智能系统。
3. 科技巨头如何应对硬件挑战？
科技巨头正在投资于开发专门用于人工智能应用的定制芯片。这些定制芯片预计将提高性能并降低运营成本，从而抵消标准人工智能硬件稀缺带来的一些挑战。
增加人工智能投资的优势：
– 技术进步：持续对人工智能的投资可能导致更多技术突破和更复杂的应用。
– 经济增长：增强的人工智能能力可能提高生产力和效率，潜在地推动经济增长。
– 商业创新：通过利用人工智能，企业可以创造新产品和服务，从而推动创新。
增加人工智能投资的劣势：
– 高成本：人工智能项目可能很昂贵，尤其是当前的硬件挑战推高了重要组件的成本。
– 技能缺口：可能存在人才短缺，无法提供从事人工智能工作所需的人员，这可能会妨碍开发工作。
– 对硬件的依赖：人工智能进步严重依赖硬件创新，如果供应限制持续存在，可能会限制进展。
如有兴趣进一步研究该主题或者从权威来源了解最新的人工智能战略和技术，可以访问以下网站：
IDC 获取全球市场情报，
AWS 提供云服务和人工智能，
Google 进行人工智能研究和工具开发，
Meta 提供社交媒体和人工智能技术，以及
Microsoft 提供业务的人工智能解决方案。