2024 版云计算2030

2024版 云计算 2030 构建万物互联的智能世界 目录 01 宏观趋势04 02 未来行业场景05 2.1制药：AI颠覆式创新，创新药设计成功率提升10倍，10年研发周期减半06 2.2气象：数据驱动地球解码器，预报计算时间缩短1万倍07 2.3金融：高频模拟Now-Casting，30%经济指标即时精准预测08 2.4政府：多学科人工智能政务公共助理，惠民服务一对一09 2.5教育：全球1500万数智教师，人机共教共学共育10 2.6零售：端到端数智化强整合，库存周转率提升2.5~4倍11 2.7Web3.0：去中心化渗透各行各业，零知识证明让Web3.0应用成本降低10倍12 2.8能源：能源云“操作系统”实现全网智能化，减少10%温室气体排放13 2.9娱乐：70%的媒体内容由AI生成，个性化内容市场规模5000亿美元14 2.10工业：产业链多智能体互联，供应链成本降低50%，订单履行周期缩短70%15 2.11汽车：人车交互智能化个性化，云端算力需求达500EFLOP/s16 2.12低空经济：绿色城市/智慧交通/无人货运，50万亿经济新增量17 03 关键技术特征18 3.1云无处不在19 3.1.1云架构演进：系统创新，向AINative架构演进19 3.1.2端云一体：云赋能终端百倍智算增强，端云协同应用爆发23 3.1.3全球一朵云（OneCloud）24 3.2智能无所不及23 3.2.1AI重塑千行万业：解难题，做难事，催生智能经济26 3.2.2迈向通用人工智能AGI28 3.3重塑物理世界34 3.3.13D空间表达：融合AI和CG，技术加速三维世界信息互通34 3.3.2三维世界交互：空间计算新范式，3D训练数据增长百万倍35 3.3.3具身智能：类人机器人全场景应用，超人机器人出现雏形35 3.4应用现代化36 3.4.1软件演进趋势37 3.4.2应用智能进化41 3.4.3新型应用涌现41 3.5企业高效用云43 3.5.1自动化迁移：实现全流程自动化，迁移效率提升10倍43 3.5.2精益化治理：90%的合规风险消除在萌芽状态43 3.5.3无感知韧性：走向零负担、全托管、高度自愈的新时代43 3.5.4确定性运维：10分钟内恢复80%的云上故障44 3.5.5精细化FinOps：为全球用户每年减少2000亿$以上的云资源浪费44 3.6安全无界防护45 3.6.1安全威胁：网络攻击出现新态势，强度和复杂性创历史新高45 3.6.2安全防御：以云为核心，完整、有纵深的零信任防护体系45 3.6.3安全是云的免疫系统47 3.6.4安全因云而强48 04 倡议50 附录A：缩略语51 01 宏观趋势 自20世纪末互联网的兴起，到21世纪初云计算的萌芽，再到今天人工智能的蓬勃发展，我们见证了技术的飞跃和人类智慧的结晶。云与AI构建的智能世界，已经渗透到日常的每一个角落，从智能家居到智慧城市，从精准医疗到个性化教育，从智能制造到智慧金融...云和AI为人类社会的发展提供着无限的可能，也成为推动企业创新和增长的最关键力量！ 2030年，云将无处不在，预计约30亿智能 设备端侧算力上云；智能将无所不及，15亿 企业员工将拥有自己的智能助手，80%的企业应用基于AI开发或重构；物理世界将被重塑，三维空间数据量将是现在的106倍，大约5亿人进入虚实结合的空间计算世界。 02 未来行业场景 2.1制药：AI颠覆式创新，创新药设计成功率提升10倍，10年研发周期减半 药物研发受著名的“双十定律”影响，一款新药研发需要花费10年研发周期，耗资10亿美元，同时由于缺乏临床疗效、不可控的毒性、成药性差、市场需求和产品规划策略不足等原因，通常临床药物研发成功率只有10%，这个周期传统上很难压缩。 AI为制药带来颠覆式创新。药物研发的四个阶段，靶点发现、药物筛选、先导化合物优化、临床前验证与时延，需要大量的AI工具和模拟计算，例如AI分子生成、ADMET性质预测、 当前，基于小分子药物设计领域的科学计算大模型，应用于抗菌药、抗肿瘤药、中枢神经药、天然小分子领域创新药研发并取得了一系列成果。 预计到2030年，AI技术将贯穿创新药物研发的每一个环节，10年研发周期可能会缩短至5年甚至更少。 分子动力学模拟等。有数据显示，AI制药可将 药物设计时间缩短70%，药物设计成功率提升10倍，时空叠加可以带来两个数量级提升。 2.2气象：数据驱动地球解码器，预报计算时间缩短1万倍 《自然通讯》发表报告：极端天气造成全球损失估计达2.8万亿美元，2000年至2019年间， 平均每年损失1430亿美元，每小时1630万美元。联合国报告指出：发展中国家从现在至2050年间，每年需要耗费2800亿至5000亿美元，才能应对气候变化。 传统气象预报是一个复杂系统的建模，求解问题、大气环流等影响要素很多，相互作用复杂，建模不准效果就不好，而传统数值化求解预报算力消耗大（单次数千核）、预报时间长（单次数十小时）、预测精度提升难、门槛高（传统欧美气象预报处于垄断地位）。 用数据驱动的AI大模型方法求解，23年开始，掀起了气象行业对AI技术探索和应用的高潮。气象大模型本质核心是提出了一个高效的3D地球解码器，可以对地球科学及气象相关的问题进行更好的建模，更快的预测。 预计到2030年，气象大模型相比传统天气预报的计算时间缩短一万倍，可以预测未来1~10天的中短期预报，精度比传统模式提升50%，降低经济损失数千亿元。 2.3金融：高频模拟Now-Casting，30%经济指标即时精准预测 金融行业依赖外部数据进行决策，外部数据包括经济月报、季报、国内生产总值（GDP）增长率等数据是金融决策依赖的关键指标，但这些官方数据发布有延迟。因此，如何利用AI预测模型在官方经济数据发布之前“即时预测” （Now-Casting）就显得十分重要。 Now-Casting高频模拟是在搜集加工海量数据的基础上，依托大模型技术，把月度指标日度化，使通常一个多月后才公布的经济指标，变成当日或近日就能呈现出来。“即时预测”Now- 化的投入产出体系深度融合，重点在海量数据中搜寻非线性相关关系，发现并提炼那些过去、当下和未来都会起作用的规律性因子，从而实现对变量未来的预测。 预计到2030年，金融行业将基于大模型的Now-Casting高频模拟，对近30%的经济指标和金融的基准指标进行即时预测，预测精度达到99%。 Casting是运用AI的先进算法与实时化、动态 2.4政府：多学科人工智能政务公共助理，惠民服务一对一 随着生成式人工智能的快速成熟和应用，政府办公和服务形态将发生根本性变化。到2030年，政府工作人员将在“多学科人工智能支持团队”平台的指导和支持下，完成50%-70%的工作。这个平台集成了各种人工智能工具，可以由中央政府团队、各部门或外部供应商开发，以提高工作效率。每位工作人员都有基于任务的个性化人工智能配置，平台将根据他们的专业知识、责任级别和可用性建议任务。人工智能不仅是辅助工具，还是工作人员的同事，基于“自主权”原则共同完成任务。 另一个特点是“智能助理”，各级政府建设专 应用系统。到2030年，每位政府工作人员、被服务企业和公众将拥有“智能助理”，提供智能服务推荐、简化支付并提供准确信息。这些助理作为安全、透明的政府互动指南，使公民感到知情和掌控。政府服务将根据公民需求定制，避免等待和行政僵局。通过数字公共助理，公民可随时通过单一渠道获取信息，询问规则和法规，并获得清晰解释，包括内部指导文件。 预计到2030年，多学科人工智能支持团队平台 将在政府中实现95%以上的部署，智能助理覆 盖100%被服务的民众和企业。 属政务大模型，通过类人化对话持续优化政务 2.5教育：全球1500万数智教师，人机共教共学共育 教育是国之大计，当前仍然面临很多挑战：1）基础教育，课堂教学仍是学生在被动接受，教学模式千篇一律，缺乏针对性的提升；2）家庭教育，家长对孩子辅导仍要耗费大量精力，基于兴趣和创新的学习引导还是不足；3）高等教育，高校课程体系和人才培养方案更新迭代慢，培养的人才与产业需求有较大差距。 人工智能特别是AIGC技术的发展，加速了智慧教育的发展进程，大模型将重塑教育：1）备课从依赖教师经验到智能生成，作业自动批改并提供改进反馈，每周可节省教师15小时以上的 定期反馈，学生表现（如读写能力、学习态度等）可提升90%；3）AIGC可独立完成部分实验并生成论文，缩短1/3的科研时效。 面向未来，教育会更加开放、突破时空和群体限制，是可持续的教育，满足终身学习的需求。 预计到2030年，全球会有1500万名“数智教师”和学校教师协同工作，迈向人机共教共学共育的新样态。 时间；2）真正实现自适应学习，虚拟老师结合 2.6零售：端到端数智化强整合，库存周转率提升2.5~4倍 全球零售巨头销售的商品中近一半是易腐品，这些商品因低周转率和高库存而面临腐烂问题，给企业带来重大经营挑战。 人工智能（AI）和数字化技术的应用为零售商提供了优化生产、销售、服务以及供应链强整合的解决方案：1）处理、情境化和存储工厂数据；2）部署AI模型以检测生产缺陷；3）更快地获取业务数据洞见并回传给供应端。通过智 引用更高超的XR、无人配送、虚拟数字人助手等产品提升消费者满意度，2030年全球直播数字人将至少达到2.5亿个。 预计到2030年，AI驱动的技术将影响高达95%的客户互动，可在零售业实现100%全环节覆盖，带动整体收入提高1.5％至2％或额外产生6110亿至8150亿美元。 能化的数据整合，零售商能够显著提升产品上 市速度和库存周转效率，进而大幅降低库存成本。另一方面，AI提供全新数字化的客户体验和产品，通过客户数据平台推动预测式营销， 2.7Web3.0：去中心化渗透各行各业，零知识证明让Web3.0应用成本降低10倍 Web3.0与Web2.0在很长时间是过渡、共生的关系，Web3.0不会完全替代Web2.0，而是更像是Web的演化和拓展。Web3.0赋予个人对其信息的更大控制权，并减少对易受攻击的中央服务器的依赖。通过零知识证明技术，保护用户免受潜在的隐私泄露和数据利用。Web3.0中，人们对数据和隐私的保护意识会更强。当前Web3.0仍较为小众，用户难以上量，主要原因是：1)现有公链扩展性能差，制约上层应用的规模发展；2)缺乏改变行业的杀手级应用；3) Web3.0面向实体经济的发展模式没有形成。 随着2024年初香港批准ETHETF，将有越来越多现实资产涌入去中心化世界，传统金融和去中心化金融体系正在加速融合。去中心化应用 （Dapp）将在各行各业加速渗透，为实体经济并带来显著收益和价值，如房地产自动执行租金 /物流跟踪/支付和结算等流程，提升供应链透明度/安全性、保险自动理赔和赔付，减少人为操作欺诈行为等。未来，云计算的计算能力可能达到现在的数百倍，这将使公链能够处理更复杂的智能合约和更大规模的交易量。同时，云计算平台可能会整合量子计算能力保护公链上的数据隐私，提供更高级别的安全保障。 预测2030年，全球使用数字资产的人数将达到 10亿人，现实资产代币化（RWA）市场规模将 达到16万亿美元，可能会出现一款改变日常生活的去中心化金融/游戏爆款应用（月活用户数破亿），从而提升这些代币化资产的流动性，为用户提供更多的投资和经济激励机会。2030年，零知识证明让Web3.0应用成本降低10倍，带来百亿$算力空间。 分配/产权变更合同、供应链自动执行采购订单 2.8能源：能源云“操作系统”实现全网智能化，减少10%温室气体排放 根据华为预测，2030年全球光伏装机将接近6000GW，可再生能源发电量占比65%。以光伏为代表的新能源占比不断攀升，能源结构发生巨大变化，使能源行业面临并网、运营、安全等多重挑战，如新能源发电的间歇性