生成式人工智能（GenAI）是具有时代意义的技术，每年可能为经济带来2.6万亿至4.4万亿美元的价值。
要充分释放生成式AI的全部潜力，它将分布于云端以及智能手机、个人电脑、汽车和工业物联网等边缘设备之中。
无处不在的智能计算为更多人参与数字经济创造了更多机会。
生成式人工智能（GenAI）革命已经到来。生成式AI的创新与发展速度，以及其应用普及速度，都是前所未有的，随着生成式AI应用成为不可或缺的伙伴和商业助力，其影响将是变革性的。
超过93%的雇主预计在未来五年内使用生成式AI，以提升创新和创造力、实现重复性工作自动化并促进学习。麦肯锡称，该技术的经济效益总额每年可能增加2.6万亿至4.4万亿美元，涉及60多个用例。相比之下，英国2021年的国内生产总值为3.1万亿美元。
尽管生成式AI的大部分开发工作集中在云端（云端仍将发挥不可或缺的作用），但它正迅速演进，可直接在各类设备上运行，包括智能手机、个人电脑（PC）、汽车、混合现实设备、物联网（IoT）设备、Wi-Fi接入点等。这将是释放生成式AI加速数字化转型潜力的关键。
从今年开始，我们预计能够在本地运行生成式AI模型的新一代平价设备将大幅增长，包括智能手机、个人电脑、汽车、混合现实设备、物联网设备和网络设备。设备具有独特作用，因为在设备端执行生成式AI可提高响应速度、实现更精准的个性化、增强可靠性并加强隐私保护。
设备的性能和高效AI能力还将使生成式AI能够无处不在地运行，并主动开展工作。用户可以拥有能够预判其需求的数字助理，而不只是通过点击和轻触被动响应请求。相关应用正在推进，以利用这些能力，催生全新的体验和应用，涵盖生产力、内容创作、教育、研究与开发、企业应用等多个领域。
更个性化的体验
借助端侧AI和边缘AI，应用可以持续运行，从而能够了解用户、其偏好和行为，并利用互补的外部数据。这些极具价值的情境信息和内容，可以使用户获得更相关、更专业、更个性化的回应，包括在教育和医疗保健等关键领域。
此外，由于计算在本地进行，端侧AI能够避免延迟问题，并可随时随地执行查询，从而提高可靠性。这种更快的响应对于需要快速决策的应用至关重要，例如语音助手、增强现实和游戏。
增强隐私保护
随着生成式AI的普及，保护机密和个人信息不外泄将至关重要。端侧AI和边缘AI的一大优势在于，查询内容以及个人和专有信息可以借助私有边缘云保留在设备端或本地机房中。这种增强的隐私和安全性，对于消费者和企业应用的广泛信任与普及至关重要。
这也有助于满足遵守隐私法规的要求，例如欧盟的《通用数据保护条例》。当然，需要谨慎实施，以在利益与保护用户数据之间取得平衡。
无处不在的智能计算
生成式AI是计算领域最重大的变革之一，它推动计算从云端延伸至设备端。云端与设备将协同合作，提升人类的能力。
在混合AI方案中，工作负载在云端和边缘设备之间进行分配与协调，以便在各类用例中提供最佳性能和效率。当云端与设备使用相同的生成式AI模型时，设备可以为云端提供先发优势。设备上的数据还能让AI应用更加精准，因为它掌握了关于用户的实时情境信息。
利用分布式计算和处理，在设备端或以混合方式进行更多AI处理，将有助于控制与数据中心相关的成本。
降低基础设施与环境成本
端侧AI和边缘AI减轻了数据中心基础设施和环境成本的负担。全球AI数据中心成本每年可能高达到2028年达760亿美元。然而，据Tirias Research称，如果20%的生成式AI处理工作负载能够通过在设备端运行或采用混合处理方式进行分流，全球AI数据中心成本将减少150亿美元。
此外，一项研究发现在云端生成一张AI图像所需的电量，可能与为一部智能手机充电相当。为说明在移动设备上运行AI的能效，我们测试了一款商用智能手机，使用经过优化的AI模型，在一次充满电的情况下生成了400多张图像。
在全球范围内推广生成式AI
随着新一代始终在线、更智能、功能更强大的设备在边缘大规模普及，并与云端协同工作，它们将帮助各地社区推动可持续增长与创新，释放效率，提高生产力，并催生新的商业模式。
智能手机、个人电脑、智能汽车及其他设备的广泛普及，为个人、企业和国家参与生成式AI带来的红利提供了重大机遇。无处不在的智能计算为更多人参与数字经济创造了更多机会。
