AI端侧应用落地,拉动边缘/端侧计算芯片需求
推理阶段是AI模型落地应用的关键环节,推理端通过云计算、边缘计算、和终端侧网络的协同工作,实现算力性能的优化。人工智能通用大模型通常适合于在公有云平台上部署;IDC统计数据显示,2022年我国AI公有云服务市场同比增长80.6%,预计2022年至2026年中国AI公有云市场规模年均复合增速高于30.9%。
边缘计算可以实现更快的响应速度和更低的网络延时。国内市场,边缘计算已经覆盖了工业、能源、交通、通信等多个行业,华经产业研究院统计数据显示2022年我国边缘计算市场规模增长至622.4亿元。信通院预计国内边缘计算市场规模2022年-2024年年均复合增速达70.23%。边缘计算服务器是边缘计算的核心硬件,IDC统计数据显示,2023年我国边缘计算服务器市场规模约为55亿美元,年同比增长29.1%。预计2028年我国边缘计算服务器市场规模达到132亿美元。
推理阶段是AI模型落地应用的关键环节,推理端通过云计算、边缘计算、和终端侧网络的协同工作,实现算力性能的优化。人工智能通用大模型通常适合于在公有云平台上部署;IDC统计数据显示,2022年我国AI公有云服务市场同比增长80.6%,预计2022年至2026年中国AI公有云市场规模年均复合增速高于30.9%。
边缘计算可以实现更快的响应速度和更低的网络延时。国内市场,边缘计算已经覆盖了工业、能源、交通、通信等多个行业,华经产业研究院统计数据显示2022年我国边缘计算市场规模增长至622.4亿元。信通院预计国内边缘计算市场规模2022年-2024年年均复合增速达70.23%。边缘计算服务器是边缘计算的核心硬件,IDC统计数据显示,2023年我国边缘计算服务器市场规模约为55亿美元,年同比增长29.1%。预计2028年我国边缘计算服务器市场规模达到132亿美元。