Theo @GrandViewInc, thị trường AI toàn cầu được dự báo sẽ đạt 1,8 nghìn tỷ USD vào năm 2030, tăng từ 300 tỷ USD vào năm 2024. Điều này phản ánh không chỉ tăng đầu tư mà còn ảnh hưởng đến vai trò mở rộng của AI trên hầu hết các ngành 🧵

Báo cáo nhấn mạnh rằng tăng trưởng AI là một cơ hội toàn cầu. Bắc Mỹ chiếm thị phần lớn nhất hiện nay, nhưng Châu Á Thái Bình Dương cho thấy quỹ đạo tăng trưởng nhanh nhất. Các khu vực trên khắp châu Âu, Mỹ Latinh và Trung Đông cũng đang đẩy nhanh việc áp dụng AI.

Đằng sau sự tăng trưởng này là các ứng dụng đa dạng. Báo cáo chỉ ra tự động hóa, AI tổng quát, hệ thống tự động và ra quyết định dựa trên AI là những yếu tố đóng góp chính vào việc mở rộng thị trường. Mỗi điều trong số này đều đưa ra những thách thức kỹ thuật và vận hành mới.

Khi các hệ thống AI đảm nhận các nhiệm vụ phức tạp hơn, đặc biệt là những nhiệm vụ yêu cầu hành động tự động hoặc ra quyết định theo thời gian thực, các câu hỏi về độ tin cậy và khả năng thích ứng trở thành trọng tâm. Xây dựng các mô hình lớn hơn chỉ là một phần của giải pháp.

Thị phần ngày càng tăng của thị trường AI phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng hỗ trợ học tập, phối hợp và suy luận trên các nhiệm vụ và môi trường khác nhau. Điều này đặc biệt phù hợp với các tác nhân AI và các hệ thống tự động hoạt động trong các dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe và cơ sở hạ tầng.

Phân mảnh vẫn là một rủi ro khi nhiều tổ chức triển khai các mô hình miền cụ thể và các giải pháp AI cô lập. Báo cáo nhấn mạnh sự cần thiết của các hệ thống có thể kết hợp, tự cải thiện có thể thích ứng với các điều kiện thay đổi mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.

Đây là nơi các cách tiếp cận mới đối với cơ sở hạ tầng AI đang xuất hiện. Mạng phi tập trung, thị trường mô hình và hệ thống suy luận cộng tác phản ánh sự hiểu biết ngày càng phát triển rằng AI phải có khả năng học hỏi, không chỉ xử lý. Các dự án như Allora là một phần của sự thay đổi này.

Sự tăng trưởng dự kiến của AI phản ánh tập hợp các vấn đề mở rộng mà AI dự kiến sẽ giải quyết. Khi kỳ vọng đó tăng lên, nhu cầu về các hệ thống thích ứng, không đáng tin cậy có thể suy luận và cải thiện mà không cần kiểm soát tập trung.