2023年中国科技与IT十大趋势.docx
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1、2023年中国科技与IT十大趋势本报告提出2023年中国科技与IT十大趋势:“多云混合”向“一云多 态”进化;云基础从软件优先到软硬兼施;更多云产品将以Serverless形 式交付;预训练大模型作为Al基础设施加速应用;AlGC在概念爆发后进入 产品化尝试;数据采集由单点走向泛化;工业数字挛生加强物理与虚拟空间 交互;数智反向融合,形成以智养智的正反馈;数据和应用将进一步实现无 感知闭环;“数字碳中和”从概念走向市场。趋势一:“多云混合”向“一云多态”进化分布式云加速发展,云能力从“中心辐射”到“传递下发”“多云混合”为企业当前用云常态,但各类云部署模式间资源调度、协同管理、 能力共享等均存
2、在挑战,导致“多云混合”容易呈现“多云孤岛”状态。以“东数西算”工程为代表的云基础设施升级和以“分布式云”为代表的云基 础架构升级将有效解决上述问题。通过统一基础架构,并借助系统化的云网边端设施,降低云能力从中心到边缘的 “衰退”,驱动云能力的“无损”下发,实现体系化、融合化的云服务。一云多 态将更好地满足传统行业复杂场景、边缘场景的业务需求,加速云计算向传统行 业渗透。预计2025年,传统行业将成为云市场主导,金融、工业、汽车等细分行业将持 续扩大云支出。多云混合”向“一云多态”进化2021隼与202 5年中!主行业云南班却9趋势二:云基础从软件优先到软硬兼施为进一步释放数智平台能力,云厂商
3、需提升基础硬件资源质量在数字时代,软硬件产品“交替迭代、互为支撑”的循环上升特征广泛适用云服 务、人工智能、物联网等数字行业。以云服务为例:云计算在平台软件及应用软件领域已通过云原生理念和工具逐步 实现优化,但为更好地支持数字化的深入发展,底层硬件亦需要加速变革以更好 地释放软件能力,支持业务创新。算存网资源作为加速数字化进程的关键“燃料”,通过将软件能力卸载到硬件产 品,采用ChiPIOt等芯片架构设计、利用RDMA实现网络加速、结合NVMe实现存 储加速等)不仅将降低硬件虚拟化损耗,还能有效减少业务进程中算存网资源调 度的内耗,进而提升资源利用率,让云资源更好的服务于核心业务。同时,底层硬
4、件逐步完成升级替换,将进一步驱动上层大数据及人工智能平台更 好地支持业务创新。云基础从软件优先到软硬兼施*nMM nmM3M 云。时“ UWR.4 B aUMBIUIa*力 C*H y n Iofnr率K MK“依一I E *n*MWXMBW.RMVHMi a MMW n * * *smMAt: mr m *WL q.MMK W. mns47M 便MtttS纥 AR M ftHM1RDMA MtiStlMKUI. EHB MMBraoraM CfiNvaMMtKKfHUC趋势三:更多云产品将以Serverless形式交付All-On-Serverless理念进一步向AI中间件等模块渗透在过去几
5、年,函数即服务(FaaS)成为SerVerIeSS事实上的核心产品形式,同 时数据库、大数据等基础软件或能力平台也已被云厂商列入自身SerVerleSS产 品矩阵中。而随着客户对自动化能力的更高追求,Serverless理念进一步向容器、中间件、 文件系统、人工智能、云视频、云通信等诸多模块渗透,与FaaS一起打包成为 端到端的云软件开发套装,形成了 “AU-on-Serverless”的云产品迭代浪潮。 未来,企业几乎所有业务都可基于SerVerleSS架构,免去客户部署、维护和管 理应用,按需触发执行、扩缩容和付费,使客户进一步聚焦核心业务,敏捷搭建 业务模块,无限逼近于零运维成本及零资源
6、浪费。SerVerIeSS在云原生中的全渗透 AU on Srvdsm.02IiiMaas金拉曼 gM(5KMM*MM ,能未儿.FeEV eMr 面RSK&于趋势四:预训练大模型作为Al基础设施加速应用提速Al工业化进程,为Al开发效率加杠杆,倍数释放生产力依托智能算力基建化、海量数据积累与治理、深度学习算法突破等,作为一种 新兴的Al计算范式,超大规模智能模型(乂称预训练大模型)的泛化性和通用 性不断提升,可应用到更广阔的下游任务及场景中解决Al应用的长尾问题;并 且能够实现AI模型研发-部署-应用的流程标准化提升,提升AI应用研发效 率。AI的认知与应用是没有边界的,仅靠极少量的AI科学
7、家和Al技术企业无法推 动整个物理世界和数字世界的智能化。预训练大模型的加速应用有望解决“为 Al开发效率加杠杆,倍数释放Al生产力”这一产学研界关注的核心问题。2022年,语言大模型与产业应用的衔接也日渐紧密,行业领军企业积极推出适 合具体业务场景的行业大模型。通过提供算力、核心算子库和软件平台一体服 务,帮助企业将基础模型能力与生产流程融合,与头部客户合作推广落地案 例。未来,预训练大模型作为面向Al模型生产的基础设施将加速应用;而巩固智能 算力基建、提高模型与业务场景目标适配度、基于调用成本明确投入产出的平 衡点等是其规模商用的优化方向。预训练大模型的基建意义:助推Al模型效率化生产趋势
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