AI时代来临,科技如何重塑数字社会?
1956年,在达特莫斯大学的那次学会上,AI这个概念第一次被提出,标志着人工智能的正式诞生。在历经近70年的发展之后,AI也终于迎来了属于它的高光时刻。随着算力和数据的爆发,人工智能在过去几年里产生了质变,并成为了第四次工业革命中的重要基石。特别是去年生成式AI的火热,让无数行业都看到了其在提升客户运营、销售与营销,以及软件工程方法等方面蕴含的无限可能。
除了广为人知的新闻、影视、创意等大量直接应用AIGC的媒体内容行业,生成式人工智能的颠覆效应正在全球加速扩散,互联网、金融、教育、医疗、制造业,这些产业正在率先迎来新一轮变局,既是对过往模式的挑战,也开启了未来增长的机遇。
AI PC重塑生产力体验
作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,同时也是发展新质生产力的主要阵地之一,AI自然也需要载体去呈现和普及,而AIPC毫无疑问就是推动这场技术风暴的重要一环。通过集成CPU、GPU、NPU等硬件并结合人工智能技术,AIPC在承担原有的生产力工具和内容消费载体职能外,在功能上由工具属性升级为助理属性,并可在图形视觉、语义理解、智能交互等场景中发挥重要作用,从而改变、重塑和重构PC体验,释放个人生产力和创造力。

在随后的几十年里,FPGA在安防、通信、汽车电子、消费电子、工业等领域中得到了广泛应用。近年来,随着数据中心建设速度加快,人工智能和自动驾驶等新兴市场的快速发展,FPGA的需求也随之被带动,有数据显示,2020-2026年全球FPGA市场规模从55.85亿美元增至96.9亿美元,年均复合增长率为9.6%。毫无疑问的是,FPGA正在迎来属于它的全新机遇。
如今,数字转型的需求正在被打断带来全新的工作负载,而近两年的主角无疑是AI,凭借着生成式AI的普及,越来越多的企业都在积极应用人工智能为业务赋能,加速数智转型的进程。
从应用场景来看,云端的AI需求主要集中在矩阵运算、图像处理、机器学习、压缩、非对称加密、搜索引擎排序等计算密集型任务,与CPU和GPU相比,FPGA在延迟方面具备极大的优势,通过将这些任务卸载到FPGA上执行,可以在减少CPU负载的同时加速AI的部署。
作为FPGA下游应用最广泛的场景,FPGA在网络通信领域可以有效实现大量高速数字信号处理功能。FPGA能够实现基带处理单元、RF前端和基站管理的一体化设计。相比于其他解决方案,这不仅降低了部署复杂度,也使系统更加灵活,可以按需配置不同的无线接入技术。同时,英特尔FPGA还能提供恒定的无线电参数控制,确保信号品质。
在边缘侧,随着智能边缘时代的到来,边缘设备需要实时收集和处理各种传感器收集的信息和数据,实时处理现场遇到的紧急事件,及时反馈。实时的与周边的环境和物体进行M2M交互,多个小型处理器提供分布式的异构处理能力,实现数据采集、聚合、加密、处理和传输等功能,而FPGA则能进一步加强边缘设备的机器学习能力,提高并行处理能力。
生成式人工智能时代的无限想象和颠覆效应正在全球加速扩散,互联网、金融、教育、医疗、制造业,几大产业率先迎来新一轮变局,既是对过往模式的挑战,也开启了未来增长的机遇,可以想像的是,AI对数字社会的重塑正在发生,切实地改变我们的生活方式。
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1956年,在达特莫斯大学的那次学会上,AI这个概念第一次被提出,标志着人工智能的正式诞生。在历经近70年的发展之后,AI也终于迎来了属于它的高光时刻。随着算力和数据的爆发,人工智能在过去几年里产生了质变,
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