据互联网数据资讯中心199it报道，全球顶级咨询公司罗兰贝格发布了一份关于人工智能基础资源与技术的前瞻性报告。报告指出，随着人工智能技术的飞速发展，算力、数据与算法这三大核心要素正成为驱动产业变革的关键基础资源，而其背后的技术堆栈——从芯片设计到模型架构——则决定了AI的实际落地能力。

报告分析了当前AI基础资源的供需现状。在算力方面，大模型训练对GPU等方面的依赖日益加深：算力不仅构成了技术进步的瓶颈，还逐渐演变为一种重要的战略资源。在数据方面，总量丰富但确权问题和高质量标注不足的现实给数据产业链带来了更为多样化的服务机遇与挑战。在算法方面，深度学习模型持续演进的各大公司和研究机构也愈加重视模型可解释性、安全性与训练效率等重要研究方向。

数字经济高速进阶的背景下，云计算作为人工智能的新型社会基础设施角色更加显著，云与AI技术架构正呈现加速深度融合趋势。针对这些趋势，罗兰贝格强调，企业需要结合自身条件尽早进行面向AI（早期指人工智能）优先级的基础资源投入战略重构，以期达成跨界融合与规模化落地的高质效益。企业自身的算务基础性建设不仅要打通底层技术储备与行业数据，也需要注重基础设施建设迭代及其兼容操作性，密切关注资本流向规模判断是否有价值相关数据实践合作利用最终做发挥布局最终创新能量不断爆源最终竞争优势迭代合作高速腾。