2023下一代云助力企业智能加速-聚焦平台能力支撑智能化业务发展

聚焦平台能力 支撑智能化业务发展 ⸺下一代云助力企业智能加速、效能提升、创新涌现 Contents IDC观点01 第一章泛智能时代来临，企业加速构建云上智能03 �.�从规模化创新迈向智能创新�� �.�智能创新时代企业发展三大诉求：加速、敏捷、创新�� �.�以技术为驱动，以AI原生力为核心，推进企业数字化业务发展�� 第二章云智共衍共生，助力企业智能创新1� �.�在下一代云上实现加速智能、效能提升、创新涌现�� �.�以PaaS为核心，构建下一代云上的AI原生力�� 第三章下一代云上的关键技术发展趋势�0 �.�下一代云的六大核心元素�� �.�下一代云上的关键技术�� 第四章IDC建议36 关于腾讯云�3 IDC观点 IT技术促使企业从单点创新迈向智能创新。生成式AI和大模型的快速发展，带来了新的交付模式和创新形式，企业在从单点创新经历规模化创新后，全面迈向智能创新阶段，创新的思路也将从“基于人获取资源”升级为“以智能化工具为驱动”。 企业智能创新时代发展的三大诉求：加速、敏捷、创新。在智能创新时代，产品迭代速度快，市场需求变化快，商业模式演进快，在“快速”变化的环境中，增强企业的适应性，提升行业竞争力是企业发展的首要考虑。将先进的智能技术作为生产工具，实现加速、敏捷、创新等目标，成为企业在智能时代发展的主题。 企业应以AI原生力为核心、以云平台为支撑推进数字化业务发展。企业应始终以技术为驱动力，增强以AI原生力为核心的数字化能力，持续发展数字化业务。数字化业务的发展离不开云平台支撑。云智共衍共生，云是AI落地和发展的土壤，同时AI也会助推云平台发展，以AI为向导的云平台技术将从技术、业务、生态三个维度支撑企业数字智能业务发展，助力企业数字化转型。 下一代云支持企业实现智能加速、效能提升、创新涌现。下一代云从基础设施、平台功能、智能应用多层面、全方位为AI原生力提供支撑。云平台基础设施是支撑AI原生力的根基，智能应用是AI原生能力在业务纵深方面的延拓，平台功能作为承上启下的中间层，向下调度、管理IaaS层的基础资源，向上支撑SaaS应用的部署、运行，是支撑AI原生力的核心，其功能将随着云的发展持续增强。企业在下一代云上可以获得高效应用AI的能力、在云上获得AI加持的工具、在云上实现以智能驱动的应用创新。 PaaS成为定义下一代云的核心能力。下一代云非常需要依赖PaaS层的能力，从而降低应用AI和大模型能力门槛，基于容器、微服务、集成和API管理、ML软件服务、AI软件/组件、低代码/无代码、开发工具、云应用服务平台、安全治理、数据管理等云上服务能力，在云上整合资源，在云上快速获得新能力，在云上统一管理数据和应用，满足企业对云高可靠、高可用、高弹性和可观测等使用需求。IDC看到，市场需求正在进一步向PaaS层进发，其正在成为公有云服务市场增长的主要动力。IDC预测，2022-2027年中国公有云市场复合增长率为2G.9%，其中IaaS为25.0%，PaaS为30.5%，SaaS为28.7%。 云平台服务商应提升云平台的综合性能，提升核心竞争力。云服务提供商，除了提供质量可靠的硬件、灵活部署的软件、优质及时的售后等基础服务外，还应紧紧抓住智能化发展浪潮中企业对平台化能力的需求，建设功能强大的中间服务平台，增强软硬件差异化服务实力，为企业提供多模态数据采集分析、大模型纵深场景应用、智能化资源调度、现代化极简开发等服务。通过打造超高算力、超大存储、极致访问、稳定安全的基础设施，多样化数据存取、场景化智能分析、现代化应用开发、多方位安全管控的平台能力，多维度、广领域、全方位的智能应用服务，提供全面、敏捷、创新的智能云服务，助力企业提升以云为基础、数据为核心、智能为导向的数据智创力。 第一章 泛智能时代来临 企业加速构建云上智能 1.1从规模化创新迈向智能创新 生成式AI和大模型的快速发展，加速技术发展史演进。2023年，ChatGPT火爆全球，AI预训练大模型的持续发展、人工智能生成内容（AIGC）算法的不断创新以及多模态AI技术日益主流化，促使AIGC技术加速成为AI领域的最新发展方向，拉开了以大模型为驱动的新一轮AI加速发展期。生成式AI和大模型的发展不仅实现了人类通过自然语言与机器对话，而且必将带来从终端到连接到各类应用的全面变革，推动企业产业链、价值链和生态链的重塑，从而为企业实现更多维度的创新开辟新的路径。ChatGPT与生成式AI均为大模型的应用场景之一。基于更好的通用性，更精准的表现，大模型能够大幅降低AI开发和落地的门槛，提升预测模型的效果。AI无处不在成为趋势。 图�大模型和生成式AI引领下一代人工智能发展 人工智能机器学习 自动语深度生成式音识别/学习人工智能自然语 言处理 生成式AI是大模型的应用场景之一，包含生成文本、生成图像、生成视频、生成代码、生成音频等。生成式AI推动了大模型的发展。大模型是指读取海量数据、参数规模巨大的算法模型。业界一般认为超过千亿级参数即为大模型，训练数据多样化，修改或微调后可以满足各种下游任务的需要，其训练 过程中可能使用了上千张以上的GPU/CPU芯片。 IDC2023年调研显示，中国企业对生成式AI持开放态度。42%的企业正在做探索及布局，3�%的企业已经开始增加对生成式AI与大模型的投资。 中国企业看好生成式AI在知识管理 （52%）、营销（�3%）和代码生成 （�3%）等场景的应用。 中国企业认为生成式AI最有可能带来影响力的业务领域是创意密集的产品开发/设计；其次是劳动及体验密集的客户服务；此外，在市场营销、人力资源、销售供应链方面也同样具有影响力。 来源：IDC，2023 生成式AI和大模型的应用，促使IT技术从规模化创新阶段迈入智能创新时代。云计算、大数据等IT新技术的迅速发展和普及，催生了人工智能、物联网、区块链等平台化和生态化创新技术，改变了人类的生活方式，加速了社会发展过程，为人类带来了更加便捷和丰富的生活体验。 IDC认为，IT技术对企业的赋能包含三个阶段：单点创新、规模化创新、智能创新。 单点创新：在云计算、大数据、移动、社交等新兴技术在企业中逐步得以应用和普及的初始阶段，新型交付模式的出现推动了移动平台、社交模式的发展，虚拟化和移动战略逐步成为了企业的首要考虑。但是人们往往通过竖井式获取资源，只能实现技术本身的单点创新应用。 规模化创新：随着分布式、大规模、移动性数据处理需求的急剧增加，以云技术为基础的人工智能、物联网、区块链等平台化处理技术成为趋势，这些技术基于广泛地、快速地获取资源，安全、便捷、高效地处理数据，实现了产品/服 务的多重创新，标志着IT技术迈入云驱动价值创造的规模化创新阶段。 智能创新：将人工智能技术、移动互联网、量子计算等新一代信息技术与生产制造技术进行深度融合，实现自动化、产业化、协同化创新，提高企业自动化和系统自治化水平，提升企业生产、制造过程的效率和质量，标志着企业从规模化创新迈入智能创新阶段。 在智能创新阶段，生成式人工智能的快速应用，将使人工智能从软件堆栈中的一个新兴细分市场，发展成为实现智能化发展的关键平台化能力。企业将从“基于人获得资源”实现创新，转变为“以智能化工具为驱动”实现创新，布局智能能力成为企业发展的必然趋势，生成式AI和大模型将为企业实现更多维度的创新开辟出新的路径。 图2技术创新三篇章：单点创新、规模化创新、智能创新 自动化和系统自治化生成式人工智能通用人工智能 量子计算 人机融合 智能创新 平台化和生态化 人工智能 物联网 基于智能化技术和工具， 实现自动化、产业化、协同化创新 新技术和新交付模式 云计算大数据移动社交 单点创新 区块链 规模化创新 基于广泛地、快速地获取资源，实现产品/服务的多重创新 基于竖井式地获取资源，实现独立、单点的创新 200720152023 来源：IDC，2023 1.2智能创新时代企业发展三大诉求：加速、敏捷、创新 在智能创新时代，产品迭代速度快，市场需求变化快，商业模式演进快，“快速”成为了智能创新时代的基调。资本、技术、人员的全球化流动使得企业竞争愈加激烈，数字技术和人工智能技术正在重新塑造产业格局，市场需求更加多样化和个性化，持续的变化正在成为常态。受全球化、网络化、数字化、智能化的深刻影响，企业也将面临更加复杂、动荡的竞争环境。如何在“快速”变化的环境中，增强企业的适应性，保持行业竞争力是企业发展的首要考虑。 生成式人工智能及大模型等先进技术的应用促使企业的生产力发生了革命化的演进，企业的效率和产能发生了质的飞跃。企业管理者们敏锐地意识到，智能化技术将极大影响生产力水平和企业利润率。然而，智能技术的发展在给企业带来机遇的同时，也带来了新的挑战：如何将智能技术与企业需求有机结合，持续提升企业生产力和生产效率，为企业赢得最大化收益，是企业布局智能化技术的首要考虑；智能化技术的持续发展也让管理者必须考虑，如何有效利用或升级现有智能技术，加速适应技术、市场、政策、经济环境的持续变革；企业的竞争力来自于产品、服务的不断升级、创新，如何将智能技术应用于商业新模式探索、提升差异化能力也是企业的重点关注方向。 图32023年企业技术发展战略和投资最关注的风险因素 技能短缺，阻碍生产力和效率供应链不稳定，无法保障IT硬件设施供给经济衰退带来的预算变化，影响云服务采购 不足的竞争力影响业务收入 地缘政治能源短缺市场购买力通货膨胀 来源：IDC，2023 IDC数据显示：中国企业认为，弥补技能短缺带来的不足以持续提升生产力和效率是影响企业技术发展的首要因素；其次，供应链不稳定、经济衰退、能源短缺、地缘政治等不确定因素带来的挑战将持续显著影响企业的技术发展战略；此外，如何持续提升竞争力以维持业务收入稳定发展也是企业关注的话题。因此，积极适应发展趋势，不断布局先进技术，保持高效生产力，提升企业适应力，从而以持续创新力保持竞争力，是企业发展的主题。 图�企业智能创新时代发展的三大诉求：加速、敏捷、创新 企业面临的挑战企业发展目标 如何布局先进技术，持续提高生产力和运营效率 如何加速适应技术、市场、政策、经济环境的持续变革 如何探索新商业模式，通过新产品、新服务增加企业差异化竞争力 加速敏捷创新 来源：IDC，2023 可以说，加速、敏捷、创新是企业在智能时代具有竞争力的关键能力。 加速：智能生产关系离不开智能生产工具 人工智能等前沿技术取得突破性进展并逐步被广泛应用于社会生产，带来了生产力的新跃升与生产方式的新变革，形成了智能化生产体系。智能生产关系离不开智能生产工具的支撑。企业引入生成式人工智能技术，聚焦自身业务，将AI作为企业服务增量，提升生产效率和产品质量，以实现降本增效。 敏捷：发挥技术优势，助力企业应对风险 人工智能技术将助力企业敏捷应对供应链和市场变化。一方面，企业应用AI技术可实现供应链的全链条可视化和智能化管理，实时了解物料的采购、运输和库存情况，从而依据大数据分析预测的市场需求变化，合理安排物料储备，提高供应链的灵活性和响应速度。另一方面，应用生成式AI和柔性制造技术，可以快速响应市场需求，及时调整产品规格和生产计划，提高生产灵活性。 创新：提升应用功能，推动企业差异化竞争 人工智能技术的引入将促进企业探索商业新模式，通过开发新产品、提供新服务提升其差异化竞争能力。在产品研发阶段，应用生成式AI技术模拟市场环境，挖掘用户需求，可以生成新的产品概念和设计，提升企业产品创新能力；在产品销售阶段，应用生成式AI技术，全面、深刻挖掘客户对除产品外的其他服务需求，将企业服务延伸至除产品供应外的其他环节，为用户提供个性化、定制化服务，可有效提升企业的差异化竞争能力。 1.3以技术为驱动，以AI原生力为核心，推进企业数字化业务发展 为实现加速、敏捷、创新，企业将以技术为驱动力，持续发展数字化业务。企业数字化业务的核心是实现数据的业务化，利用数据更好