网络安全行业报告：AI网络安全（23页）

行业报告下载 2023年05月05日 06:43 管理员

AI 时代赋能多应用场景，数据价值体现。自 2017 年以来，全球企业对于 AI 的使用已到达了一个稳定高峰。根据麦肯锡数据，近四年，全球使用 AI 的企业数量占比在 50-60%之间，较 2017 年 20%的水平已提升 2.5X。平均每个公司都会使用近四种 AI 能力，比起 2018 年的 1.9 种也近翻倍。其中，流程自动化、计算机视觉、自然语言分析、对话界面和深度学习已经成为前五大 AI 用途。而从训练到应用的逻辑来说，AI 的广泛应用，其核心基础是高质量、与应用场景贴合的海量数据资源。数据量随设备增长，“量价齐升”带动大数据。根据思科的《年度互联网报告》， 2023 年地球上的连网设备数量将是全球人口的大约三倍，从 2017 年的人均 2.4 台提升至 3.6 台。IP 地址即网络地址+主机地址，网络站点所连接的 IP 数量也由于练级设备增长而处于爆发的阶段。根据 IDC 的《中国物联网连接规模预测，2020-2025》，仅我国物联网 IP 连接量已在 2020 年达 45.3 亿，有望在 2025 年达到 102.7 亿，CAGR 为 17.8%。由于每一个设备联网后开始产生数据流量，其独有的 IP 地址的数量增长即代表全网数据也将继续大增。

根据思科的《年度互联网报告》，2022 年全球网络数据流量将达 799EB（1EB=十亿 GB），同比增长 21%。在数据总量增长的大环境下，总体数据的价值随之提升，有望直接带动大数据产业的发展。大数据市场规模可观，软件部分增速高。收益于数据量增长，我国大数据市场及相应软件市场规模、增速可观。沙利文研究预计 2022 年我国大数据市场规模为 1049 亿元，同比增速 24%，其中软件约 305 亿元，同比增速 30%，占比约 29%。在大数据行业的高增速之下，数据智能分析工具、大数据管理平台等软件的需求有望进一步提升。chatGPT 出世，加速了高质量大数据和高算力时代进程。相比传统 AI 算法，GPT 模型的区别在于通过海量参数，进一步提升了模型的精确度。初代的 GPT 模型参数是 1.17 亿，而 GPT2 的模型有 15 亿个参数，参数增加了 10 倍之多。第三代的 GPT3 模型，参数达到了 1750 亿，是 GPT2 参数的 100 倍。正是由于参数的指数级提升，使得模型的使用效果大幅提升。而此类参数上亿的模型，通常称之为“大模型”。