时间：2022-10-25 04:06
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作者：Bram
研究偏向：宏观经济、价值投资、股票投资、美股研究、行业研究、风险管控、资产设置。
首先世界互联网用户的基数已到达十亿量级随着物联网、5G技术的进一步生长会带来更多数据源和传输层面的能力提升因此可以预见的是数据的总量将继续快速生长且增速加速。
参考IDC的数据陈诉（图1）数据总量预计将从2018年的33ZB（1ZB=106GB）增长到2025年的175ZB。
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2020年也恰逢是现代人工智能（AI）生长的10周年。前10年人工智能技术获得了长足的生长但也留下许多问题有待解决。那么未来AI技术将会如何生长呢？ 纳觅战略研究院将联合学术界、工业界的研究结果以及本研究院研究看法从算力、数据（本文）、算法、工程化4个维度与大家一起探索和展望AI生长的未来。
一
数据
我们首先分析数据的生长趋势。
数据对人工智能犹如食材对鲜味菜肴 已往10年数据的获取无论是数量还是质量又或者是数据的种类均增长显著支撑着AI技术的生长。未来数据层面的生长会有哪些趋势呢我们来看一组分析数据。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
其次 数据的存储位置业界预测仍将以集中存储为主且数据使用公有云存储的比例将逐年提高如图2、图3所示。
以上对于未来数据的趋势可以总结为： 数量连续增长；云端集中存储为主；公有云渗透率连续增长。
站在AI技术的角度可以预期数据量的连续供应是有保证的。
固然半导体晶体管数量反映整体趋势可以但还不够准确地反映算力生长情况。对于AI系统来说浮点运算和内存是更直接的算力指标下面详细对比一下GPU和CPU这2方面的性能如图7所示。可以看出GPU无论是在盘算能力还是在内存会见速度上近10年生长远超CPU很好的填补了CPU的性能生长瓶颈问题。
人工智能
我们可从标注数据工具市场的趋势窥探一二如图4所示。可以看到人工标注数据在未来的5-10年内或许率依然是标注数据的主要泉源占比凌驾75%。
通过以上数据维度的分析与预测我们可以获得的判断是 数据量自己不会限制AI技术可是人工标注的成本与规模很可能成为限制AI技术生长的因素这将倒逼AI技术从算法和技术自己有所突破有效解决对数据特别是人工标注数据的依赖。
二
算力
不外值得注意的是摩尔定律在盘算芯片领域依然维持很大原因是因为图形处置惩罚器（GPU）的迅速生。
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