视频生成、语音交互等AI应用在近年来持续升温，2024年已成为众多用户高效便捷生活的得力助手。更为引人注目的是，2024年各传统行业开始积极拥抱AI技术，将行业数据与深度学习能力的AI模型相结合，在工业生产领域开辟了规模化应用的新路径。

施耐德电气集团董事长赵国华在近期分析工业智能化发展现状时指出，工业企业必须在数字化智能化领域加大部署和应用力度，这是确保全球竞争力和实现可持续发展的关键所在。AVEVA剑维软件首席执行官贺凯博同样认为，AI规模化应用的序幕已经拉开，它将为工业企业提供更广泛、更深入的智能服务，推动生产力的大幅提升。

相关机构预测，到2025年，全球工业数据量将从2024年的147泽字节（zettabyte）显著增长至175泽字节，而未来工业数字化转型有望带来75万亿美元的增长潜力。AI等技术在数字化重要环节中的复合应用，将使全球工业呈现显著加速转型的趋势。

零一万物首席执行官李开复表示，以大模型技术为代表的AI技术将重塑各行各业的生产力格局，颠覆现有的企业组织结构和规模。然而，目前大模型能力在To B应用上尚未释放出全面潜能，只有进入业务核心系统并实现快速轻量级大批量部署，才能最大程度地为企业降本增效。零一万物联合创始人祁瑞峰进一步指出，当前大部分To B项目都集中在私有化定制模型上，如何真正让大模型进入客户核心业务场景，形成标准化、可规模复制的应用产品，是未来To B领域的一大挑战。

随着AI的应用和实践逐渐渗透到多个行业，其具体规模和参与度已成为业界关注的焦点。AVEVA剑维软件产品线执行副总裁库斯托表示，在其接触的大型炼油、石化、机械制造等工业领域，AI技术正通过长期积累的行业数据和运营参数不断学习，协助人工提高设备的检测和运行效率。她认为，虽然语言交互类AI的数据积累具有独特优势且发展速度快于产业类应用，但在被称为AI应用元年的2024年，AI已逐步展现出加速和大规模应用的发展方向。未来，随着数据红利和学习成果的释放，AI参与生产的比重将大幅提升。

库斯托还表示，AVEVA剑维较早接触AI的研发和应用，近年来在细分行业的应用正在逐步加深。未来在工业领域应用的关键是因地制宜，根据不同的企业和商业方案为应用客户创造价值，达成其所需目标。今年AVEVA剑维发布了新的AI产品，显示出其大规模运用AI赋能客户的决心。

在埃克西尔能源公司，通过部署PI System，其利用数据驱动工具将风力预测误差减少三分之一以上，并在六年时间里实现了4500多万美元的运营降本增效，超过20%的能源供应都来自风能。这一成功案例充分展示了AI在工业领域的应用潜力和价值。

然而，业内人士也指出，未来在能源效率、数据积累应用等方面的问题将限制工业领域AI的应用。面对丰富的制造业场景，AI解决方案厂商很难开发出一个唯一的解决方案。大模型加入后，工业AI应用已经加深，但目前距离做出一个通用的工业大模型尚远，且获取足够的数据也存在困难。此外，围绕工业数据的争夺战也将愈演愈烈。

《日本经济新闻》评论员中山淳史在分析中指出，个人数据仅占全世界数据量的一成左右，而盘活约九成的工业数据或BtoB（企业间）数据将带来巨大价值。这些数据目前大多静静躺在各企业的自家系统或云上，尚未有平台运营商对这些数据进行加工并为其赋予各种附加值。如果企业间可以深化在数据方面的合作，那么经营效率提高及技术创新将更加容易实现，“工业数据巨人”也有可能诞生。虽然保护数据隐私和维护经济安全至关重要，但企业意识到信息产生的价值并开始推进数据驱动型经营的日子更加令人期待。

近日，咨询公司Gartner在最新调查报告中发出警告称，预计到2027年，40%的现有AI数据中心将因电力供应不足而面临运营困境。报告指出，在处理和训练大模型方面，AI所需的计算资源和能源消耗已达到前所未有的水平。为满足AI数据中心巨大的能源需求，业界正积极加力发展清洁能源。谷歌、微软、亚马逊和Meta等科技巨头正在积极投资核能发电设施，并相继宣布将推动建设小型模块化核反应堆（SMR）。此外，《自然》杂志网站最近报道显示，地热技术正处于广泛商业成功的边缘，包括Meta和谷歌在内的几家公司正在投资布局此领域。