最近，我国科技行业的两大巨头分别表达了对AI算力发展及其需求的展望。
近日，华为常务董事、华为云CEO张平安在华为全联接大会上表示，AI算力需求高速增长，到今年年底，预计对AI算力的需求可能超过对通用算力的需求。
在日前举行的 2024 云栖大会开幕式上，阿里巴巴集团董事兼 CEO、阿里云智能集团董事长兼 CEO 吴泳铭表示，" 在新增的算力市场和算力需求中，超过 50% 以上的需求现在都由 AI 驱动产生，AI 算力的需求渗透已经超过 50%，已经占据主导地位，未来这一趋势还会持续地扩大 "。
那么，AI 需求和渗透究竟来自哪些方面呢？
从行业应用来看，AI 算力医疗领域中，能助力医学影像诊断、辅助医疗决策和药物研发，提高诊断准确性、优化治疗方案并加速药物研发进程；在交通领域，在自动驾驶、交通流量预测与优化以及智能物流方面发挥关键作用，确保行车安全、缓解交通拥堵并提高物流效率；在制造业领域，用于质量检测、生产优化和预测性维护，提升产品质量和生产效率；在科研领域，在数据分析与挖掘以及科学计算与模拟方面助力科学研究，发现规律和解决复杂科学问题。总之，AI 算力正在赋能千行百业。
从终端应用来看，根据市场研究机构Counterpoint数据显示，虽然在整个2023-2027年间，笔记本电脑市场将以约3%的复合年增长率增长，但人工智能笔记本电脑细分市场的复合年增长率将达到59%，预计到2027年，能够运行高级生成式人工智能应用的AI笔记本电脑将占所有售出笔记本电脑的四分之三。
Source: Counterpoint Research – Generative AI Reshaping PC Market Navigating the Shift from Cloud to Localized Computing
此外，根据Canalys的数据，2024年全球16%的智能手机出货量为AI手机，到2028年，这一比例预计将激增至54%。这种增长主要受到消费者对AI助手和端侧处理等增强功能需求的推动。2023年至2028年间，AI手机市场预计将以63%的年均复合增长率增长。
但AI 算力在为行业和终端带来巨大变革的同时，也面临着诸多难点。
从行业应用角度来看，首先，不同行业的数据格式和标准差异较大，整合和处理这些多样化的数据以充分发挥 AI 算力的优势并非易事。例如医疗行业的敏感数据在确保安全的前提下进行高效分析存在技术挑战。其次，AI 算力的高成本投入对许多企业尤其是中小企业来说是沉重负担，包括硬件设备的购置、维护以及专业人才的引进和培养。同时，行业的快速发展要求 AI 算力不断迭代升级，但技术更新的速度往往难以跟上实际需求，可能导致应用出现滞后性。
从终端应用角度而言，一方面，终端设备的性能限制是一大难题。虽然智能手机、笔记本电脑等终端对 AI 算力的需求增长迅速，但受限于体积、散热等因素，难以承载大规模的复杂计算任务。另一方面，用户对终端设备的续航能力要求较高，而 AI 算力的运行往往消耗大量电量，如何在保证算力的同时降低能耗，提升设备续航能力，成为亟待解决的问题。此外，终端设备的安全性也是关键难点，AI 算力在终端的应用可能面临数据泄露、恶意攻击等风险，保障用户数据安全和隐私成为重中之重。
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