到2025年，亚洲1000家企业(A1000)将分配超过他们50%的核心IT支出用于人工智能计划，从而使产品和流程创新率实现两位数的增长。
人工智能，特别是在过去的两到三年里，预示着产品开发和运营流程中改变游戏规则的创新，推动企业运作方式、满足客户需求和提高员工生产力的根本转变。在产品创新和进步方面，人工智能使企业能够根据客户偏好数据创建和提供异常定制的产品和解决方案。IDC发现，北美46%的受访者已经在投资或探索潜在的生成式人工智能(GenAI)使用案例，亚太地区这一数字上升至70%，欧洲、中东和非洲地区为76%（IDC的未来企业弹性和支出调查，2023年3月）
人工智能安全性和合规性是技术供应商和用户的关键和中心。云和软件平台提供商正在将GenAI安全措施无缝融入其产品中，作为减轻IT风险的集体努力。以下是对2024年及以后更多由人工智能驱动的预测：
增强人工智能安全性：到2026年，亚太地区70%的云和软件平台提供商将把GenAI安全和治理包与其主要服务捆绑在一起，从而将GenAI风险情景降低3倍。
全球人工智能规则挑战：到2027年，不同地区的人工智能监管差异将为A2000公司带来重大挑战，敏感用例的实施时间和工作量将增加高达20%。
在提高生产力和员工体验的努力中，数字助理已成为主要参与者。随着企业开始寻求知识，生成式人工智能和检索增强生成(RAG)可以增强自助式知识发现和决策能力。
数字助理的受欢迎程度。到2027年，GenAI数字助理将成为A1000中30%与企业软件交互的UI，包括软件开发，以及更高级别的操作业务流程（例如客户参与）。
智能知识发现。到2026年，三分之二的A1000企业将利用生成式AI和RAG的组合来支持特定领域的自助知识发现，从而将决策提高40%。
随着人工智能技术不断发展并渗透到各个行业，它们有望释放巨大的经济潜力和社会变革。人工智能具有优化流程、简化运营和促进创新的潜力，预计将推动生产力提高、创造新的就业机会并刺激经济增长：
人工智能的经济影响。到2028年，随着A1000企业克服最初的干扰并将资源重新集中在创新和新商机上，人工智能的整体经济影响将被抵消，从而推动经济扩张。
结果驱动的自动化。在暂时关注GenAI后，到2025年，70%的A1000企业将重新关注基于结果而非特定技术的自动化战略。
商业革命。到2025年，10%的A1000公司将利用创新的商业模式，将其生成式人工智能的货币化潜力翻倍。
人工智能的社会影响。到2028年，10%的A1000公司将尝试AGI（通用人工智能）（目前为推测）系统，这将对社会产生变革性影响，并创造重大机遇和威胁。
不用说，强大的基础设施和计算能力对于人工智能的发挥至关重要。展望2027年，与服务器CPU相比，服务器加速器的支出模式预计将出现显着反转，这标志着人工智能硬件领域的变革性转变。
芯片演进：到2027年，服务器加速器（GPU、FPGA、DPU、AIASIC和ASSP）的支出与服务器CPU相比将出现反转，达到55/45的比例。
