BTC
$96,000
5.73%
ETH
$3,521.91
3.97%
HTX
$0.{5}2273
5.23%
SOL
$198.17
3.05%
BNB
$710
3.05%
lang
简体中文
繁體中文
English
Tiếng Việt
한국어
日本語
ภาษาไทย
Türkçe
Trang chủ
AI AI
Tin nhanh
Bài viết
Sự kiện
BlockBeats Pro
Thêm
Thông tin tài chính
Chuyên đề
Hệ sinh thái chuỗi khối
Mục nhập
Podcast
Data
OPRR

机构: Chi phí toàn cầu cho Trí tuệ Nhân tạo vào năm 2026 dự kiến ​​sẽ đạt 2.52 nghìn tỷ USD

Tin BlockBeats, vào ngày 14 tháng 3, tổ chức nghiên cứu quốc tế Gartner đã phát hành dự báo mới nhất, dự kiến ​​tổng chi phí Trí tuệ Nhân tạo toàn cầu vào năm 2026 sẽ đạt 2.52 nghìn tỷ đô la Mỹ, tăng 44% so với năm 2025. AI đang trải qua một sự thay đổi cơ bản: tầng cơ bản trải qua sự lắng đọng lý trí, tầng ứng dụng phát triển mạnh mẽ, Gartner gọi đó là "Phát triển hai tốc độ" - mô hình cơ bản trở nên chín muối, tầng ứng dụng tăng tốc độ sáng tạo.


Gartner chỉ ra rằng, vào năm 2026, Trí tuệ Nhân tạo dự phòng đã bước vào hẻm lối của độ chín muối công nghệ, điều này không phải là thất bại công nghệ, mà là sự điều chỉnh cần thiết để thị trường trở lại lý trí. Nghiên cứu của nhóm Project NANDA tại Viện Công nghệ Massachusetts cho thấy, 95% dự án thử nghiệm AI dựa trên mô hình không tạo ra giá trị thương mại có thể đo lường, phản ánh thách thức triển khai gặp phải là nghiêm trọng.


Chiến lược mua sắm doanh nghiệp chuyển hướng sang một hướng tiếp cận hợp lý hơn, hướng tới việc nhận khả năng AI nhúng từ các nhà cung cấp phần mềm hiện có, đánh dấu việc AI đang trở thành một tiêu chuẩn khi tích hợp vào phần mềm doanh nghiệp. Việc mua sắm một cách chín chắn không ngăn cản việc đầu tư cơ sở hạ tầng, báo cáo cho thấy, vào năm 2026, chi phí cơ sở hạ tầng AI sẽ đạt 1.36 nghìn tỷ đô la Mỹ, tăng khoảng 49% so với năm 2025.


Tầng ứng dụng đang chứng kiến sự bùng nổ sáng tạo. Gartner dự đoán rằng, đến năm 2028, hơn một nửa mô hình AI dựa trên mô hình AI được doanh nghiệp sử dụng sẽ là mô hình dành cho lĩnh vực cụ thể, và vào năm 2026, xuất hiện động lực mạnh mẽ.


Trí tuệ Nhân tạo Dạng lệnh trở thành xu hướng công nghệ cốt lõi vào năm 2026, khác với Trí tuệ Nhân tạo phát sinh truyền thống, đại diện AI có thể tự quyết định, lập kế hoạch và thực hiện nhiệm vụ. Ví dụ trong tối ưu chi phí đám mây, đại diện AI có thể theo dõi liên tục, điều chỉnh tự động, chuyển tối ưu chi phí từ "nhìn lại sau" sang "thực thi liên tục", hệ thống nhiều đại diện càng mở rộng khả năng này.


举报 Báo lỗi/Báo cáo
Báo lỗi/Báo cáo
Gửi
Thêm mới thư viện
Chỉ mình tôi có thể nhìn thấy
Công khai
Lưu
Chọn thư viện
Thêm mới thư viện
Hủy
Hoàn thành