導(dǎo)語(yǔ)：
本報(bào)告提出2023年中國(guó)科技與IT十大趨勢(shì)：“多云混合”向“一云多態(tài)”進(jìn)化;云基礎(chǔ)從軟件優(yōu)先到軟硬兼施;更多云產(chǎn)品將以Serverless形式交付;預(yù)訓(xùn)練大模型作為AI基礎(chǔ)設(shè)施加速應(yīng)用;AIGC在概念爆發(fā)后進(jìn)入產(chǎn)品化嘗試;數(shù)據(jù)采集由單點(diǎn)走向泛化;工業(yè)數(shù)字孿生加強(qiáng)物理與虛擬空間交互;數(shù)智反向融合，形成以智養(yǎng)智的正反饋;數(shù)據(jù)和應(yīng)用將進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)無(wú)感知閉環(huán);“數(shù)字碳中和”從概念走向市場(chǎng)。
趨勢(shì)一：“多云混合”向“一云多態(tài)”進(jìn)化
分布式云加速發(fā)展，云能力從“中心輻射”到“傳遞下發(fā)”
“多云混合”為企業(yè)當(dāng)前用云常態(tài)，但各類云部署模式間資源調(diào)度、協(xié)同管理、能力共享等均存在挑戰(zhàn)，導(dǎo)致“多云混合”容易呈現(xiàn)“多云孤島”狀態(tài)。以“東數(shù)西算”工程為代表的云基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)和以“分布式云”為代表的云基礎(chǔ)架構(gòu)升級(jí)將有效解決上述問(wèn)題。通過(guò)統(tǒng)一基礎(chǔ)架構(gòu)，并借助系統(tǒng)化的云網(wǎng)邊端設(shè)施，降低云能力從中心到邊緣的“衰退”，驅(qū)動(dòng)云能力的“無(wú)損”下發(fā)，實(shí)現(xiàn)體系化、融合化的云服務(wù)。一云多態(tài)將更好地滿足傳統(tǒng)行業(yè)復(fù)雜場(chǎng)景、邊緣場(chǎng)景的業(yè)務(wù)需求，加速云計(jì)算向傳統(tǒng)行業(yè)滲透。預(yù)計(jì)2025年，傳統(tǒng)行業(yè)將成為云市場(chǎng)主導(dǎo)，金融、工業(yè)、汽車等細(xì)分行業(yè)將持續(xù)擴(kuò)大云支出。
趨勢(shì)二：云基礎(chǔ)從軟件優(yōu)先到軟硬兼施
為進(jìn)一步釋放數(shù)智平臺(tái)能力，云廠商需提升基礎(chǔ)硬件資源質(zhì)量
在數(shù)字時(shí)代，軟硬件產(chǎn)品“交替迭代、互為支撐”的循環(huán)上升特征廣泛適用云服務(wù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字行業(yè)。
以云服務(wù)為例：云計(jì)算在平臺(tái)軟件及應(yīng)用軟件領(lǐng)域已通過(guò)云原生理念和工具逐步實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，但為更好地支持?jǐn)?shù)字化的深入發(fā)展，底層硬件亦需要加速變革以更好地釋放軟件能力，支持業(yè)務(wù)創(chuàng)新。
算存網(wǎng)資源作為加速數(shù)字化進(jìn)程的關(guān)鍵“燃料”，通過(guò)將軟件能力卸載到硬件產(chǎn)品(采用Chiplet等芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)、利用RDMA實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)加速、結(jié)合NVMe實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)加速等)不僅將降低硬件虛擬化損耗，還能有效減少業(yè)務(wù)進(jìn)程中算存網(wǎng)資源調(diào)度的內(nèi)耗，進(jìn)而提升資源利用率，讓云資源更好的服務(wù)于核心業(yè)務(wù)。同時(shí)，底層硬件逐步完成升級(jí)替換，將進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)上層大數(shù)據(jù)及人工智能平臺(tái)更好地支持業(yè)務(wù)創(chuàng)新。
趨勢(shì)三：更多云產(chǎn)品將以Serverless形式交付
All-on-Serverless理念進(jìn)一步向AI、中間件等模塊滲透
在過(guò)去幾年，函數(shù)即服務(wù)(FaaS)成為Serverless事實(shí)上的核心產(chǎn)品形式，同時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)軟件或能力平臺(tái)也已被云廠商列入自身Serverless產(chǎn)品矩陣中。而隨著客戶對(duì)自動(dòng)化能力的更高追求，Serverless理念進(jìn)一步向容器、中間件、文件系統(tǒng)、人工智能、云視頻、云通信等諸多模塊滲透，與FaaS一起打包成為端到端的云軟件開(kāi)發(fā)套裝，形成了“All-on-Serverless”的云產(chǎn)品迭代浪潮。未來(lái)，企業(yè)幾乎所有業(yè)務(wù)都可基于Serverless架構(gòu)，免去客戶部署、維護(hù)和管理應(yīng)用，按需觸發(fā)執(zhí)行、擴(kuò)縮容和付費(fèi)，使客戶進(jìn)一步聚焦核心業(yè)務(wù)，敏捷搭建業(yè)務(wù)模塊，無(wú)限逼近于零運(yùn)維成本及零資源浪費(fèi)。
趨勢(shì)四：預(yù)訓(xùn)練大模型作為AI基礎(chǔ)設(shè)施加速應(yīng)用
提速AI工業(yè)化進(jìn)程，為AI開(kāi)發(fā)效率加杠桿，倍數(shù)釋放生產(chǎn)力
依托智能算力基建化、海量數(shù)據(jù)積累與治理、深度學(xué)習(xí)算法突破等，作為一種新興的AI計(jì)算范式，超大規(guī)模智能模型(又稱預(yù)訓(xùn)練大模型)的泛化性和通用性不斷提升，可應(yīng)用到更廣闊的下游任務(wù)及場(chǎng)景中解決AI應(yīng)用的長(zhǎng)尾問(wèn)題;并且能夠?qū)崿F(xiàn)AI模型研發(fā)-部署-應(yīng)用的流程標(biāo)準(zhǔn)化提升，提升AI應(yīng)用研發(fā)效率。AI的認(rèn)知與應(yīng)用是沒(méi)有邊界的，僅靠極少量的AI科學(xué)家和AI技術(shù)企業(yè)無(wú)法推動(dòng)整個(gè)物理世界和數(shù)字世界的智能化。預(yù)訓(xùn)練大模型的加速應(yīng)用有望解決“為AI開(kāi)發(fā)效率加杠桿，倍數(shù)釋放AI生產(chǎn)力”這一產(chǎn)學(xué)研界關(guān)注的核心問(wèn)題。
2022年，語(yǔ)言大模型與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的銜接也日漸緊密，行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)積極推出適合具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的行業(yè)大模型。通過(guò)提供算力、核心算子庫(kù)和軟件平臺(tái)一體服務(wù)，幫助企業(yè)將基礎(chǔ)模型能力與生產(chǎn)流程融合，與頭部客戶合作推廣落地案例。未來(lái)，預(yù)訓(xùn)練大模型作為面向AI模型生產(chǎn)的基礎(chǔ)設(shè)施將加速應(yīng)用;而鞏固智能算力基建、提高模型與業(yè)務(wù)場(chǎng)景目標(biāo)適配度、基于調(diào)用成本明確投入產(chǎn)出的平衡點(diǎn)等是其規(guī)模商用的優(yōu)化方向。
趨勢(shì)五：AIGC在概念爆發(fā)后進(jìn)入產(chǎn)品化嘗試
提升數(shù)字化內(nèi)容生產(chǎn)質(zhì)效，變革人機(jī)交互體驗(yàn)
2022年，一幅由Midjourney生成的AI畫(huà)作《太空歌劇院》橫空出世，AI生成圖片開(kāi)始在社交平臺(tái)瘋狂傳播;熱潮未退，2023年初，ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)又使AIGC這一概念徹底出圈。AIGC是一種全新的內(nèi)容生產(chǎn)方式，是利用現(xiàn)有文本、音頻文件或圖像創(chuàng)建新內(nèi)容的技術(shù)。其使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)要素，一般基于跨模態(tài)大模型打造，包括基于素材的部分生成和基于指令的完全自主生成和生成優(yōu)化。得益于真實(shí)數(shù)據(jù)積累和計(jì)算成本下降，可幫助生成數(shù)字化內(nèi)容初稿，產(chǎn)品包括AI繪畫(huà)、平面設(shè)計(jì)、對(duì)話系統(tǒng)、虛擬數(shù)字人、搜索引擎、代碼生成等，提高了數(shù)字化內(nèi)容的豐富度、生產(chǎn)效率與創(chuàng)造性;類人的交互體驗(yàn)和全民參與性則跨越式提升了C端消費(fèi)側(cè)對(duì)于AI的感知，進(jìn)一步拓寬了市場(chǎng)對(duì)AI商業(yè)價(jià)值的想象空間。未來(lái)，隨著多模態(tài)等底層模型進(jìn)步和垂直模型優(yōu)化，AIGC技術(shù)將進(jìn)入技術(shù)產(chǎn)品化加速爬坡期，擴(kuò)展更多的商用領(lǐng)域。
趨勢(shì)六：數(shù)據(jù)采集由單點(diǎn)走向泛化
泛化數(shù)據(jù)采集加速提升數(shù)據(jù)處理方式的精準(zhǔn)性與高效性
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方式通常針對(duì)特定場(chǎng)景與目的，獲取數(shù)據(jù)的渠道與手段相對(duì)單一，數(shù)據(jù)采集量不充足。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的拓展，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)別的增長(zhǎng)，為泛化采集提供基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)維度向多樣化、復(fù)雜化的轉(zhuǎn)變，同步提升了采集數(shù)據(jù)的難度與不確定性。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方式已無(wú)法適配當(dāng)前企業(yè)對(duì)全面、豐富的數(shù)據(jù)需求，影響了企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)自身價(jià)值的高效利用。結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、Web系統(tǒng)和傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的泛化數(shù)據(jù)采集形式可以擴(kuò)大采集樣本數(shù)量，擴(kuò)充數(shù)據(jù)維度多樣性，有利于多領(lǐng)域行業(yè)及時(shí)應(yīng)對(duì)實(shí)際場(chǎng)景應(yīng)用中的未知情況。泛化數(shù)據(jù)處理難度的提升催生了數(shù)據(jù)處理、分析方式的進(jìn)化，以機(jī)器學(xué)習(xí)為主的智能技術(shù)，在獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練與優(yōu)化的同時(shí)，通過(guò)發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化等功能，反哺企業(yè)更好的對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)與控制。泛化采集數(shù)據(jù)需兼顧采集數(shù)量與采集質(zhì)量，如果能對(duì)被采集數(shù)據(jù)的用途進(jìn)行前置化判斷，可大幅降低后續(xù)數(shù)據(jù)處理的工作量，實(shí)現(xiàn)采集與應(yīng)用效率最大化。
趨勢(shì)七：工業(yè)數(shù)字孿生加強(qiáng)物理與虛擬空間交互
提升工業(yè)數(shù)字孿生診斷預(yù)測(cè)能力，推動(dòng)業(yè)務(wù)全流程閉環(huán)優(yōu)化
工業(yè)數(shù)字孿生基于數(shù)據(jù)與工業(yè)機(jī)理模型的集成融合，構(gòu)建虛實(shí)雙向交互的閉環(huán)優(yōu)化系統(tǒng)，在虛擬環(huán)境中對(duì)生產(chǎn)過(guò)程、生產(chǎn)設(shè)備的控制來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境的工業(yè)生產(chǎn)，其三大特征是全生命周期實(shí)時(shí)映射、綜合決策和閉環(huán)優(yōu)化。
未來(lái)工業(yè)數(shù)字孿生將更加注重虛實(shí)融合的應(yīng)用，推動(dòng)“由虛擬實(shí)-由虛映實(shí)-虛實(shí)互映-由虛控實(shí)”的孿生閉環(huán)?，F(xiàn)階段工業(yè)數(shù)字孿生的應(yīng)用普遍聚焦在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)管控、虛實(shí)相映階段，尚未邁向診斷分析、預(yù)測(cè)優(yōu)化階段。中短期內(nèi)，加速落實(shí)“由實(shí)向虛的真實(shí)映射”，空間維度上將由部分孿生對(duì)象間的簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)，向多孿生對(duì)象間的自動(dòng)化、智能化的協(xié)同共進(jìn)發(fā)展;時(shí)間維度上將由孿生對(duì)象關(guān)鍵生命周期單獨(dú)孿生的碎片化應(yīng)用，向“生產(chǎn)→報(bào)廢”全生命周期孿生應(yīng)用發(fā)展。中長(zhǎng)期內(nèi)，將不斷沉淀工業(yè)機(jī)理模型以推進(jìn)“由虛向?qū)嵉臏?zhǔn)確模擬”，構(gòu)建面向物理對(duì)象精準(zhǔn)化映射的孿生對(duì)象模型，形成綜合決策并反饋，達(dá)到診斷分析乃至預(yù)測(cè)優(yōu)化的目的，推動(dòng)工業(yè)全業(yè)務(wù)流程閉環(huán)優(yōu)化。
趨勢(shì)八：數(shù)智反向融合，形成以智養(yǎng)智的正反饋
AI開(kāi)始反哺數(shù)據(jù)治理，進(jìn)一步促進(jìn)人工智能進(jìn)入小場(chǎng)景
十年來(lái)，以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能是基于數(shù)據(jù)的，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是人工智能良好應(yīng)用的前提條件。在這種情況下，數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師等不得不把大量的時(shí)間和精力用于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作，也即常說(shuō)的臟活。
這種現(xiàn)象在因?yàn)橐?guī)模化程度不夠，進(jìn)而導(dǎo)致分工不徹底的小場(chǎng)景中尤為明顯。如此，高級(jí)人才的大量時(shí)間其實(shí)在做低級(jí)工作，ROI不高，人工智能難遍地開(kāi)花。
未來(lái)，這一情況將有所改善：第一，預(yù)訓(xùn)練大模型已經(jīng)在一定程度上減少所需的數(shù)據(jù)樣本;第二，數(shù)據(jù)治理本身也是一個(gè)發(fā)現(xiàn)規(guī)律的過(guò)程，人工智能已對(duì)該過(guò)程開(kāi)始反哺。未來(lái)隨著模型通用性的進(jìn)一步增強(qiáng)、交互方式的日趨簡(jiǎn)單，這種人工智能對(duì)數(shù)據(jù)治理的反哺作用將越來(lái)越明顯，數(shù)據(jù)治理將逐漸變成人工智能為主、人工為輔。
趨勢(shì)九：數(shù)據(jù)和應(yīng)用將進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)無(wú)感知閉環(huán)
應(yīng)用數(shù)據(jù)自動(dòng)治理落入數(shù)據(jù)層，數(shù)據(jù)分析嵌入到事務(wù)型應(yīng)用
信息化時(shí)代，應(yīng)用產(chǎn)生數(shù)據(jù)，但一來(lái)這些數(shù)據(jù)并未打通，二來(lái)受制于當(dāng)時(shí)技術(shù)條件無(wú)法進(jìn)行低成本大規(guī)模的分析。這些痛點(diǎn)，促使了后來(lái)以數(shù)據(jù)打通為核心的中臺(tái)建設(shè)，和以數(shù)據(jù)分析為核心的數(shù)智模型構(gòu)建以及BI。數(shù)據(jù)如何能更廣泛地賦能業(yè)務(wù)應(yīng)用，而應(yīng)用層產(chǎn)生的數(shù)據(jù)如何自動(dòng)流入數(shù)據(jù)層并自動(dòng)化地被治理，即數(shù)用一體，將關(guān)系到企業(yè)數(shù)字化建設(shè)的整體ROI，也成為接下來(lái)的重點(diǎn)。數(shù)用一體，強(qiáng)調(diào)的并非是數(shù)據(jù)和應(yīng)用的緊耦合，而是指兩者應(yīng)形成動(dòng)態(tài)閉環(huán)。HTAP數(shù)據(jù)庫(kù)、湖倉(cāng)一體、低零代碼、GraphQL、敏捷BI及基于NL2SQL的即席搜索、流程挖掘等技術(shù)將助力數(shù)用一體的不同環(huán)節(jié)，而數(shù)據(jù)安全、人工智能等，貫穿于幾乎每一個(gè)環(huán)節(jié)。未來(lái)：①業(yè)務(wù)人員通過(guò)低零代碼創(chuàng)建的應(yīng)用，數(shù)據(jù)自動(dòng)治理且落入數(shù)據(jù)層。②數(shù)據(jù)分析會(huì)更少以獨(dú)立的形式存在，而是嵌入到應(yīng)用中，并直接賦能一線業(yè)務(wù)人員。
趨勢(shì)十：“數(shù)字碳中和”從概念走向市場(chǎng)
綠色低碳日益滲透市場(chǎng)環(huán)境，逐步成為數(shù)字產(chǎn)業(yè)增量新動(dòng)力
自從2020年我國(guó)提出“雙碳”目標(biāo)，綠色低碳逐漸從理念走向政策、制度和市場(chǎng)，綠色化和數(shù)字化協(xié)同發(fā)展成為重要舉措和重要趨勢(shì)。從宏觀政策環(huán)境來(lái)看，國(guó)家部委多部門引導(dǎo)數(shù)字化綠色化協(xié)同發(fā)展落向?qū)嵦?/span>;從資本市場(chǎng)來(lái)看，交易所、監(jiān)管機(jī)構(gòu)日益重視企業(yè)綠色低碳責(zé)任，大規(guī)模碳中和基金也開(kāi)始頻出;從市場(chǎng)需求來(lái)看，政府綠色采購(gòu)進(jìn)一步夯實(shí)，不同行業(yè)綠色供應(yīng)鏈建設(shè)從概念走向?qū)嵺`。
對(duì)于數(shù)字產(chǎn)業(yè)和數(shù)字廠商而言，綠色低碳發(fā)展有望推動(dòng)行業(yè)升級(jí)發(fā)展，一方面是綠色低碳驅(qū)動(dòng)以數(shù)據(jù)中心為核心的數(shù)字技術(shù)產(chǎn)品升級(jí)，另一方面綠色低碳有望帶來(lái)新的數(shù)字化業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)。
