未来十年，最稳妥的岗位是啥？

日前，IDC发布了一份全球人工智能支出指南预测，在预测中，IDC认为未来四年全球人工智能（AI）相关支出将翻倍，从2020年的501亿美元增长到2024年1100多亿美元。

随着企业组织将人工智能作为数字化转型工作的一个组成部分，以及希望在数字经济中保持竞争力，将促使未来几年内人工智能系统加快增长，2019年到2024年的年复合增长率将达到20.1%。

同样在近日，艾媒咨询发布的《2020上半年中国人工智能产业专题研究报告》也显示，中国作为全球最大的人工智能应用市场，人工智能核心产业规模保持高增长趋势，预计2020年，我国人工智能核心产业规模超过1500亿元，增长率达到26.2%；预计到2030年，我国人工智能核心产业规模将超过10000亿元。

当然，对身为“打工人”的我们来说，AI其实离我们比较远，重要的是自己的饭碗会不会被抢咯...

不幸的是，麦肯锡保守估计，全球15%的人会因为AI工作发生变动。

那么，怎样可以在未来十年保持职场竞争优势而不被AI所取代？

最稳妥的岗位

莫过于运用AI技术和产品的人

作为全球领先的IT端到端整体解决方案和服务提供商，戴尔科技集团在AI领域积累了先进技术和丰富的行业应用经验。早在2015年，戴尔科技就注意到了人工智能及相关产业的崛起之势，通过与中科院自动化所共建“人工智能与先进计算联合实验室”，合作搭建人工智能和深度学习的应用与服务平台，共同探索面向脑信息处理领域的新型计算架构研究和产业化应用。

在日前举办的2020戴尔科技峰会上，该实验室还被人民网研究院授牌为“人工智能行业应用调研基地”。

按照计划，“人工智能行业应用调研基地”成立后，三方将组织产、学、研、企、媒多方代表，参观调研基地，学习行业应用实践案例。并将基于实验室研究成果及行业应用实践，定期发布调研报告，形成具有行业指导意义和参考价值的白皮书。对于梳理积累的优秀案例，将通过人民网平台进行推荐，助力推动数字中国的发展。

此外，在产品技术方面，戴尔科技提供了从服务器到存储甚至包括AI芯片的多种解决方案，可满足各种AI用户的需求。例如，戴尔易安信针对AI GPU计算专门设计的服务器C4140和DSS 8440，集成了很多针对深度学习参数快速同步和小文件IO的硬件优化技术，可以为AI研究提供良好的算力支持，从而加速AI成果转化。

*C4140机箱只有1U，却可以在有限的空间内支持4张最高性能的双宽GPU加速卡、本地NVMe SSD硬盘以及100Gb低延迟网卡，为用户提供极佳的数据中心空间GPU计算密度。

针对深度学习小文件性能优化方面，戴尔易安信PowerScale横向扩展NAS存储（原Isilon）、Lustre并行文件系统、基于AI/HPC环境优化的NFS存储系统(NSS)三个存储利器，可满足不同环境规模、容量和性能要求。

在2018年完成的一项测试中，以戴尔易安信Isilon F800全闪存存储作为72块NVIDIA V100 32GB GPU集群的后端存储，进行主流图像分类模型训练，这个测试中，GPU使用率可以达到97%，训练数据放置于GPU服务器，本地SSD硬盘与共享存储对训练性能的影响只有2%，基本做到存储性能无瓶颈。

此外，戴尔还与北京大学、厦门大学等高校，开设AI自动驾驶实践课，共建AI、VR创客联合实验室，帮助高校学子连接人工智能、大数据等前沿科技，共同培育新基建时代的数字综合人才。

当前，中国快速发展的AI产业依然面临大量的人才缺口。领英发布的《全球AI领域人才报告》显示：中国在大部分AI领域仍处在追赶和模仿阶段，基础性人才需求量最大，包括软件、算法等，高层次AI人才极其稀缺。在AI人才培养方面，除了戴尔科技之外，业界其他领先的科技公司也在参与其中。

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