AI基础设施联盟AIIA2024年AI基础设施规模现状报告揭示未来前景关键见解和商业基准英文版22页_793kb

AI基础设施市场现状与挑战总结

2024年全球AI基础设施市场预计从2021年的235亿美元激增至3094亿美元，年复合增长率达29.8%。这一增长主要源于企业对AI技术的深入应用，通过自动化和编排AI/ML工作流提升运营效率、增强生产力并降低成本。然而，企业在将生成式AI（Gen AI）规模化生产时面临显著挑战，仅5-10%的公司已启动生产部署，主要障碍包括资源分配不足、调度工具效率低下及技术实施复杂性。

调研显示，**计算资源限制（可用性与成本）**是企业扩展AI基础设施的首要挑战（占32%的受访者提及），其次是基础设施问题（占27%）。60%的企业计划增加云计算资源，但云计算的高闲置成本、能耗费用及数据安全问题成为关键担忧。本地GPU设备采购和优化技术使用（如GPU分片、多实例GPU）被部分企业视为应对需求的策略。此外，74%的企业对现有任务调度工具不满意，导致资源分配效率和团队生产力受限。

在AI模型使用方面，**LLMs（如LLama系列）**成为主流，超半数企业计划在2024年商业化部署，而嵌入式模型（BERT系列）占比26%。扩散模型和多模态模型则较少被提及（分别仅15%和7%），可能由于企业倾向于通过模型链技术整合多模型应用。GPU利用率优化被视为核心需求，但当前仅7%的企业在高峰期实现超过85%的GPU利用率，多数依赖队列管理、动态分片和配额控制等手段。

开源技术在AI生态中占据重要地位，96%的公司计划定制开源模型，且PyTorch（61%）、TensorFlow（43%）和Jax（16%）为最受欢迎的框架。尽管如此，仅有19%的企业拥有支持队列管理和GPU优化的调度工具，凸显现有技术栈的碎片化问题。企业普遍希望将计算、调度与监控功能集成到统一平台，以降低复杂度并提升效率。

未来趋势中，存储、调度逻辑和低延迟的推理计算将成为关键，尤其是针对生成式AI高成本问题。FuriosaAI和ClearML等企业正通过提供优化的芯片（如HBM3加速的NPU）和统一平台（如ClearGPT）来满足需求。调研同时指出，企业需平衡当前痛点与长期规划，例如在模型训练和推理之间权衡资源分配，同时解决模型服务、流程编排及基础设施兼容性等瓶颈问题。

综上，AI基础设施发展面临计算资源不足、工具碎片化及成本控制等多重挑战，而开源生态、高效调度技术及定制化解决方案将成为推动规模化应用的核心动力。企业需优化现有资源利用，同时布局前瞻性技术以应对未来需求。