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執行摘要，贊助商：Amazon Web Ser vices
2022年8月 | IDC文件#US49581522
加速機器學習發展，加快建構智慧應用程式：全球版
Amazon SageMaker等基於雲端的服務和AWS深度學習AMI （Amazon機器影像）等影像，結
合NVIDIA圖形處理單元（GPU）的計算能力來準備資料、建構、訓練和部署ML模型，有助於企
業擴大規模。此外，還有AWS深度學習容器，這是預裝了深度學習框架的Docker映射，可以
輕鬆地快速部署自訂機器學習環境，取消了從頭建構和最佳化環境這一複雜過程。
此外，為了簡化和加速AWS上的端到端ML工作流程，NVIDIA在AWS Marketplace上提供了
NGC目錄，這是一個GPU最佳化的AI軟體中心，包括框架、預訓練模型、舵圖和特定於行業
的軟體開發套件（SDK），可供資料科學家、開發人員和開發自運維團隊大規模地建構和部
署AI解決方案。
本IDC執行摘要探討了圍繞這組新興技術的一些趨勢，以及AWS和NVIDIA等供應商如何為
ML/DL開發服務和工具，使資料科學家和開發人員能夠更快、更輕鬆地部署ML/DL模型。
概況
採用ML/DL模型的人工智慧應用程式市場發展迅速，並仍在迅猛增長。IDC估計，到2023年，
人工智慧應用程式支出將超過1410億美元，到2024年增至約1770億美元，到2025年，至少
90%的新企業應用程式版本將包括基於嵌入式人工智慧的功能和建議。
IDC在2021年開展的一項研究調查顯示，至少有82%的組織正在積極實施人工智慧措施，
其中約25%的人工智慧措施已執行於生產流程。
亮點：
2024年， 2025年，
90%
到 到
至少
在人工智慧應用程式方面
的支出將超過
2023年，
到
在人工智慧應用程式方面
的支出將超過
1410億美元 1770億美元
的新企業應用程式版本將包括
基於嵌入式人工智慧的功能和建議。
來源: IDC FutureScape：2020年全球人工智慧預測
