貝恩公司預測:2027年全球AI產品和服務市場規模有望達到9,900億美元

        博望財經博望財經2025-01-16 10:53 大公司
        這是貝恩連續第五年發布該系列報告。

        當前,全球科技行業已穩步邁入了AI智算階段。云服務提供商、企業和技術供應商在人工智能上的投入達到了前所未有的新高度。貝恩公司發布的《2024年全球高科技行業報告》指出,人工智能(AI)軟硬件市場預計將以40%至55%的年增長率持續增長,到2027年市場規模將達到7,800億至9,900億美元。

        這是貝恩連續第五年發布該系列報告。報告主要聚焦日新月異的AI技術,深入洞察該技術對科技行業的顛覆性影響及其所推動的新一輪增長。報告顯示,未來的發展機遇主要集中于三大領域:更大規模的模型和數據中心、企業和主權AI舉措,以及軟件效率和能力。這三大領域有望推動AI軟硬件市場規模在未來三年內達到近萬億美元。

        基于報告對人工智能帶來廣泛影響的深入探討,貝恩重點關注三大主題:1)科技龍頭的創新“變現”之道;2)增長與利潤協同“破局”之道;3)生成式AI的價值“重構”之道。

        科技龍頭引領顛覆趨勢,資源優勢強化贏得持久競爭力

        貝恩發現,頂尖科技公司展現出更強的韌性,不僅穩居行業前列,還在持續擴大其市值份額。它們成功的關鍵在于精準識別顛覆性技術趨勢,并成功實現規模化和商業化,最終獲取更豐厚的利潤池。而大規模創新的實現離不開強大的計算力、網絡與數據資源,這也使行業巨頭憑借自身優勢進一步鞏固了領先地位。

        貝恩公司全球合伙人、大中華區高科技業務主席成鑫表示,“近年來,最有價值的科技公司展現出非凡的韌性,長期占據市場領先地位,且不斷搶占市場份額。這些成功企業都有一套共同的制勝打法,即精準識別顛覆性技術趨勢,著力實現規模化和商業化落地,實現從“行業先行者”到“變革領導者”的飛躍。眼下,誰能充分釋放AI的顛覆性潛力,誰就能成為最后的大贏家。”

        估值聚焦40法則,范圍型投資與運營優化驅動未來

        貝恩認為,在高利率與增長不確定性持續壓制下,科技領域的投資交易熱度有所降低,估值標準也從單純追求增長轉向更加注重營收與現金流的平衡。投資者需要通過優化運營,同時提升利潤率與增長,以應對市場挑戰。此外,范圍型并購仍是重要手段,但由于產品組合整合難度較高,企業在追求營收和成本協同的同時,必須謹慎保留關鍵核心能力,以確保長期競爭力。

        貝恩公司全球合伙人、大中華區兼并收購業務主席鄭思遠表示,“隨著科技行業交易驅動要素的逐步轉變,投資策略也需隨之調整。當前,交易估值更趨向于遵循‘40法則’,強調在增長率和利潤率之間實現平衡。近年來,科技企業開始將并購活動轉向范圍交易,旨在通過收購獲得新的能力、產品或市場。這種變化是如此巨大,以至于在過去六年中,范圍交易占科技行業所有并購的近80%。”

        生成式AI加速崛起,釋放商業潛能,效率與市場齊飛

        貝恩發現,生成式AI的潛在市場規模增長速度已經超過了軟件和硬件行業過去幾十年的發展速度,企業在軟件開發、客戶支持等領域加大對生成式AI的投入,使效率得到了有效提升。

        同時,貝恩公司在企業AI轉型方面積累的豐富實戰經驗,也進一步推動AI技術的應用落地。

        據貝恩客戶估計,系統化轉型將釋放五大關鍵領域的巨大潛力:1)新產品/功能;2)客服/聯絡中心;3)銷售和營銷;4)軟件/產品開發;5)后臺/其他部門效率提升。

        多場景應用的廣泛拓展計算能力的不斷提升。基于此,貝恩觀察到六個主要領域,這些領域在實際需求和技術進步的雙重推動下,正成為中國AI加速發展的重要引擎:

        1)電商領域:海量用戶與多品類需求推動AI在個性化推薦、智能庫存、客服自動化等領域加速落地。這為從消費者洞察到供應鏈管理的全流程智能化升級奠定了堅實基礎。

        2)智能出行領域:在交通效率與安全需求以及政策扶持的推動下,中國快速實現自動駕駛、車路協同與智慧交通體系的落地,推動AI在感知、決策、城市管理等環節的快速迭代,并為算法測試提供了多元化的場景。

        3)醫療健康領域:由于龐大人口與醫療資源分布不均,產生了對高效診斷與精準治療的需求。這推動了AI在醫療影像、智能診斷、藥物研發、個人健康管理等領域的深入應用,并加速了“互聯網+醫療”與數字醫療生態的建設。

        4)云計算驅動AI大規模落地:高速增長的云計算市場與科技巨頭提供的大規模算力,為AI的訓練、部署與推理提供了核心支撐。高效、彈性的云服務有效降低了企業創新門檻,并加速了AI在各行業的普及與商業化。

        5)邊緣計算滿足多場景實時需求:在智能制造、智慧城市、車聯網等領域的推動下,邊緣計算通過本地或就近節點處理數據,為AI算法提供了低延遲、實時決策環境,進一步拓展了分布式終端應用與產業升級的空間。

        6AI超級計算中心加速產業升級:廣州、深圳、無錫等地建設的世界級AI超級計算中心,為大規模深度學習模型提供了空前算力。依托這些超算資源,自然語言處理等技術得以實現快速突破與應用落地,顯著縮短了研發到商業化的周期。

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