據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資訊中心199it報道，全球頂級咨詢公司羅蘭貝格發(fā)布了一份關于人工智能基礎資源與技術的前瞻性報告。報告指出，隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，算力、數(shù)據(jù)與算法這三大核心要素正成為驅(qū)動產(chǎn)業(yè)變革的關鍵基礎資源，而其背后的技術堆棧——從芯片設計到模型架構(gòu)——則決定了AI的實際落地能力。

報告分析了當前AI基礎資源的供需現(xiàn)狀。在算力方面，大模型訓練對GPU等方面的依賴日益加深：算力不僅構(gòu)成了技術進步的瓶頸，還逐漸演變?yōu)橐环N重要的戰(zhàn)略資源。在數(shù)據(jù)方面，總量豐富但確權問題和高質(zhì)量標注不足的現(xiàn)實給數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈帶來了更為多樣化的服務機遇與挑戰(zhàn)。在算法方面，深度學習模型持續(xù)演進的各大公司和研究機構(gòu)也愈加重視模型可解釋性、安全性與訓練效率等重要研究方向。

數(shù)字經(jīng)濟高速進階的背景下，云計算作為人工智能的新型社會基礎設施角色更加顯著，云與AI技術架構(gòu)正呈現(xiàn)加速深度融合趨勢。針對這些趨勢，羅蘭貝格強調(diào)，企業(yè)需要結(jié)合自身條件盡早進行面向AI（早期指人工智能）優(yōu)先級的基礎資源投入戰(zhàn)略重構(gòu)，以期達成跨界融合與規(guī)模化落地的高質(zhì)效益。企業(yè)自身的算務基礎性建設不僅要打通底層技術儲備與行業(yè)數(shù)據(jù)，也需要注重基礎設施建設迭代及其兼容操作性，密切關注資本流向規(guī)模判斷是否有價值相關數(shù)據(jù)實踐合作利用最終做發(fā)揮布局最終創(chuàng)新能量不斷爆源最終競爭優(yōu)勢迭代合作高速騰。