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本报告提出了2023年中国科技与IT领域的十大趋势，涵盖了云计算、人工智能、数据科学等方面的发展。以下是对这些趋势的重新描述和润色。

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趋势一：从“多云混合”到“一云多态”

分布式云计算迅速发展，使云资源从中心集中到边缘分发，有效解决了“多云混合”模式下的资源调度和管理挑战。通过升级云基础设施，如“东数西算”工程和分布式云架构，我们实现了一云多态，更好地满足传统行业和边缘场景的需求。预计到2025年，传统行业将成为云计算市场的主导力量，金融、工业、汽车等行业的云支出将不断增长。

趋势二：云基础由软件优先转向软硬兼施

数字时代的云服务、人工智能和物联网等领域正在采用软硬件相结合的方法，以释放更多的数智平台能力。底层硬件资源的优化将支持数字化发展，如采用芯片架构设计、RDMA网络加速和NVMe存储加速等技术，提高资源利用率，支持业务创新。同时，底层硬件的升级将推动上层大数据和人工智能平台更好地支持业务创新。

趋势三：Serverless模式将广泛应用

Serverless模式已经逐渐扩展到包括人工智能、中间件等在内的多个模块，形成了"All-on-Serverless"的趋势。未来，企业几乎所有的业务都可以基于Serverless架构，减少了部署、维护和管理应用的工作，使客户更专注于核心业务，降低了运维成本。

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趋势四：预训练大模型推动AI应用

超大规模智能模型，也称为预训练大模型，正在加速AI的工业化进程，提高了AI应用的效率。这些模型通用性强，可以应用于更广泛的任务和场景，加速了AI模型的开发、部署和应用。未来，预训练大模型将作为AI基础设施加速应用，并进一步扩展到不同的商业领域。

趋势五：AIGC产品化尝试

AIGC（Artificial Intelligence-Generated Content）是一种全新的内容生成技术，利用机器学习算法从现有文本、音频文件或图像中创建新内容。这种技术已经应用于数字艺术、平面设计、对话系统、虚拟数字人、搜索引擎、代码生成等领域，丰富了数字内容，提高了生产效率。未来，AIGC技术将进一步产品化，并扩展到更多的商业领域。

趋势六：泛化数据采集

传统的数据采集方式已经无法满足企业对多样化和复杂化数据的需求。泛化数据采集形式将扩大采集样本数量，丰富数据维度，有助于应对不同领域中的实际应用需求。泛化数据的处理需要借助机器学习等智能技术，以提高数据处理的精准性和效率。

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趋势七：工业数字孪生

工业数字孪生通过将数据与工业模型集成，构建虚拟与实际之间的双向交互闭环系统，进一步提高了生产诊断和预测能力，推动了业务流程的全面优化。未来，工业数字孪生将进一步发展，涵盖更多的产业和业务流程，实现诊断、分析和预测的全面应用。

趋势八：数智反向融合

人工智能开始影响数据治理，减少了数据准备工作的工作量，提高了人工智能的应用效率。未来，随着模型通用性的增强和交互方式的简化，人工智能将在数据治理中发挥更大的作用，使数据治理逐渐由人工智能主导，人工辅助。

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趋势九：数据与应用的无感知闭环

数据和应用将形成动态闭环，数据自动流入数据层并自动化治理，从而更好地支持业务应用。这将涉及到HTAP数据库、数据湖仓一体、低代码、GraphQL、敏捷BI等技术的应用，同时也需要考虑数据安全和人工智能等因素。

趋势十：数字碳中和

绿色低碳发展已经成为政策、制度和市场的一部分，推动了数字产业的升级和发展。数字化产业将在绿色低碳发展中找到新的增长动力，为可持续发展贡献力量。