據互聯網數據資訊中心199it報道，全球頂級咨詢公司羅蘭貝格發布了一份關于人工智能基礎資源與技術的前瞻性報告。報告指出，隨著人工智能技術的飛速發展，算力、數據與算法這三大核心要素正成為驅動產業變革的關鍵基礎資源，而其背后的技術堆棧——從芯片設計到模型架構——則決定了AI的實際落地能力。

報告分析了當前AI基礎資源的供需現狀。在算力方面，大模型訓練對GPU等方面的依賴日益加深：算力不僅構成了技術進步的瓶頸，還逐漸演變為一種重要的戰略資源。在數據方面，總量豐富但確權問題和高質量標注不足的現實給數據產業鏈帶來了更為多樣化的服務機遇與挑戰。在算法方面，深度學習模型持續演進的各大公司和研究機構也愈加重視模型可解釋性、安全性與訓練效率等重要研究方向。

數字經濟高速進階的背景下，云計算作為人工智能的新型社會基礎設施角色更加顯著，云與AI技術架構正呈現加速深度融合趨勢。針對這些趨勢，羅蘭貝格強調，企業需要結合自身條件盡早進行面向AI（早期指人工智能）優先級的基礎資源投入戰略重構，以期達成跨界融合與規模化落地的高質效益。企業自身的算務基礎性建設不僅要打通底層技術儲備與行業數據，也需要注重基礎設施建設迭代及其兼容操作性，密切關注資本流向規模判斷是否有價值相關數據實踐合作利用最終做發揮布局最終創新能量不斷爆源最終競爭優勢迭代合作高速騰。