AI基础设施投资规模 - AI基础设施支出预计到2030年将达到4万亿美元 [2] - 科技巨头正投入数千亿美元用于扩大AI计算能力、建设新数据中心和升级网络 [2] AI基础设施定义与驱动力 - AI基础设施包括专为AI工作负载设计的专用硬件、软件和物理设施，以满足复杂AI应用对大规模并行计算和海量数据集的需求 [3] - 主要云提供商和芯片制造商正在竞相提供AI应用所需的大规模计算能力 [3] - NVIDIA向英特尔投资50亿美元，英特尔将为NVIDIA生产定制x86 CPU，集成到NVIDIA的AI基础设施平台中 [4] 计算能力 - AI芯片市场预计将从2025年的840亿美元激增至2032年的4590亿美元，复合年增长率为27.5% [11] - GPU因能并行执行大量计算，成为许多AI应用的标准；TPU等专用处理器针对神经网络张量运算进行了优化 [9][10] 数据中心 - AI专用数据中心的全球支出到2027年可能超过1.4万亿美元 [13] - 超大规模数据中心容纳数万台服务器，为AI训练工作负载提供强大计算支持 [14] - 边缘数据中心靠近终端用户，减少延迟，支持自动驾驶、工业自动化等实时AI应用 [15] 网络基础设施 - 全球AI网络市场预计从2023年的86.7亿美元增长至2030年的606亿美元，复合年增长率为32.5% [17] - 5G网络的高速度和低延迟特性支持实时AI应用 [19] - 卫星互联网和未来的6G网络将扩大AI服务的覆盖范围并提升性能 [20] 云服务与基础设施 - 全球云计算市场预计从2024年的7524.4亿美元增长至2030年的2.39万亿美元，复合年增长率为20.4% [21] - 主要云提供商正在全球扩展其AI重点基础设施，使企业能够按需租用计算能力， democratizing 高性能AI工具的访问 [21][22] AI模型训练与存储解决方案 - 分布式计算技术通过跨多个GPU同时处理任务来加速大型AI模型的训练 [23] - 数据湖等存储解决方案用于管理AI模型训练所需的海量非结构化数据 [24] - 全球AI驱动存储市场预计从当前的270.6亿美元增长至2030年的766亿美元，复合年增长率为23.13% [25] 宏观经济影响 - AI预计到2030年将为全球GDP带来15.7万亿美元的提振，相对于没有AI的世界增长14% [30]