ZD至顶网软件频道消息:根据IDC全球半年度公有云服务开支指南的最新显示,2017年全球公有云服务及基础设施开支将达到1225亿美元,相比2016年增长24.4%。在2015年到2020年预测期间,公有云整体开支将实现21.5%的复合年增长率(CAGR),几乎是整体IT开支增幅的7倍。IDC预测,到2020年公有云开支将达到2034亿美元。
软件即服务(SaaS)仍然是占据主导的云计算类型,在2017年的公有云开支中占比近2/3,到2020年占比近60%。软件即服务开支包括应用和系统基础设施软件将被应用采购所主导,这部分将在所预测公有云总开支中占比超过一半。不过,基础设施即服务(IaaS)和平台即服务(PaaS)的增长要远远快于软件即服务,5年期内的复合年增长率分别为30.1%和32.3%。
IDC客户洞察和分析项目总监Eileen Smith表示:“在2017年,离散制造、专业服务和银行业将在公有云全球开支方面领跑,因为他们寻求的是更高的可扩展性、更高的性能和更快地获得新技术。综合来看,这三个行业将在全球公有云服务开支中占比1/3,也就是412亿美元。”
在5年预测期内,公有云开支增长最快的行业是专业服务(23.9%)、零售(22.8%)、媒体(22.5%)以及电信(22.1%)。不过这不算什么,因为该开支指南调研的20个行业中有18个行业的5年复合增长率都超过了20%。
在公司规模方面,有将近一半的公有云开支来自于超大型企业(员工人数超过1000人),而中型企业(员工人数在100-499人)在预测期内增长超过20%。大型企业(员工人数在500-999人)的5年复合年增长率最高,增幅为23.2%。不过采购优先级则取决于企业规模,除了服务器和存储硬件之外,主要产品类别包括客户管理管理(CRM)和企业资源管理(ERM)应用。
从地域来看,美国将是公有云服务最大的市场,在预测期内贡献了超过60%的全球收入。西欧和亚太(不包括日本)将是2017年开支的第二和第三大地区,分别为241亿美元和95亿美元。亚太(不包括日本)和拉丁美洲在预测期内增长最快,复合年增长率份卑微28%和26.6%。不过,8大地区中有7个地区预计在未来5年内的复合年增长率都将超过20%,其中美国增长最慢为19.9%。
IDC客户洞察和分析高级研究经理Serena Da Rold表示:“在西欧,公有云市场在预测期内的复合年增长率为23.2%,其中公用事业、保险和专业服务是最具活力的市场领域。与美国相比,欧洲公司采用云的速度较慢,但是现在该市场正在逐步成熟,是云提供商瞄准并专注未开发的细分市场的正确时机。”
“未来4年随着云采用的扩展,云的定义和云能做什么将发生巨大变化。云将变得更加分散(通过物联网边缘服务和多云服务)、更加可信、更加智能、更专注于行业和工作负载。随着云逐步演化出重要的新能力,IDC称之为‘Cloud 2.0’,云的用途将极大地扩展,”IDC高级副总裁、首席分析师Frank Gens补充说。
好文章,需要你的鼓励
英特尔携手戴尔以及零克云,通过打造“工作站-AI PC-云端”的协同生态,大幅缩短AI部署流程,助力企业快速实现从想法验证到规模化落地。
意大利ISTI研究院推出Patch-ioner零样本图像描述框架,突破传统局限实现任意区域精确描述。系统将图像拆分为小块,通过智能组合生成从单块到整图的统一描述,无需区域标注数据。创新引入轨迹描述任务,用户可用鼠标画线获得对应区域描述。在四大评测任务中全面超越现有方法,为人机交互开辟新模式。
阿联酋阿布扎比人工智能大学发布全新PAN世界模型,超越传统大语言模型局限。该模型具备通用性、交互性和长期一致性,能深度理解几何和物理规律,通过"物理推理"学习真实世界材料行为。PAN采用生成潜在预测架构,可模拟数千个因果一致步骤,支持分支操作模拟多种可能未来。预计12月初公开发布,有望为机器人、自动驾驶等领域提供低成本合成数据生成。
MIT研究团队发现,AI系统无需严格配对的多模态数据也能显著提升性能。他们开发的UML框架通过参数共享让AI从图像、文本、音频等不同类型数据中学习,即使这些数据间没有直接对应关系。实验显示这种方法在图像分类、音频识别等任务上都超越了单模态系统,并能自发发展出跨模态理解能力,为未来AI应用开辟了新路径。