點擊此處下載《Hitachi Vantara數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)現(xiàn)狀調(diào)查》報告：https://www.hitachivantara.com/content/dam/hvac/pdfs/brochure/state-of-data-infrastructure-global-report.pdf

Hitachi Vantara委托第三方機(jī)構(gòu)對來自全球15個國家的大型企業(yè)中的1,200名C級高管和IT決策者進(jìn)行調(diào)研。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在采用AI過程中，大多數(shù)企業(yè)僅專注于安全性和可靠性風(fēng)險，卻忽視了基礎(chǔ)架構(gòu)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量和可持續(xù)發(fā)展。有關(guān)中國市場的核心發(fā)現(xiàn)包括：

根據(jù)已有的風(fēng)險來看，安全性成為企業(yè)普遍關(guān)注的首要問題。超過半數(shù)（52%）的中國企業(yè)認(rèn)為，在實施AI項目的過程中，數(shù)據(jù)存儲的安全性是其基礎(chǔ)架構(gòu)中最令人擔(dān)憂的問題，比全球平均水平（37%）高出15%。此外，64%的受訪者承認(rèn)，重大數(shù)據(jù)丟失可能會對其企業(yè)運(yùn)營造成災(zāi)難性影響，而還有74%的受訪者則擔(dān)心AI會為黑客提供更強(qiáng)大的攻擊工具。

制定AI戰(zhàn)略時缺少投資回報率（ROI）分析，或沒有考慮可持續(xù)發(fā)展。僅有31%的企業(yè)將可持續(xù)發(fā)展列為部署AI的優(yōu)先事項。相較而言，有更多一點的企業(yè)（39%）會優(yōu)先關(guān)注投資回報率。

54%的IT領(lǐng)導(dǎo)者將準(zhǔn)確性列為首要事項。

盡管訓(xùn)練大規(guī)模的模型比訓(xùn)練普通模型的耗能最高可多達(dá)100倍，仍有超過三分之二（71%）的大型企業(yè)致力于開發(fā)通用的大語言模型（LLM），而非較小型的專用模型。

Hitachi Vantara中國區(qū)技術(shù)銷售總監(jiān)謝勇表示：“這份調(diào)研報告突顯了中國企業(yè)迫切需要加強(qiáng)其IT基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以有效支持AI計劃。數(shù)據(jù)的可用性和準(zhǔn)確性對AI項目取得成功至關(guān)重要，但受訪者僅對其中不到三分之一的數(shù)據(jù)擁有信心；同時，企業(yè)對數(shù)據(jù)存儲安全的高度關(guān)注，表明我們需要改進(jìn)數(shù)據(jù)管理策略以確保數(shù)據(jù)彈性和數(shù)據(jù)質(zhì)量。此外，轉(zhuǎn)向耗能更多的大型AI模型也彰顯了采用高能效的基礎(chǔ)架構(gòu)、以平衡性能與可持續(xù)性的重要性。Hitachi Vantara致力于幫助企業(yè)應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，為成功應(yīng)用AI而構(gòu)建強(qiáng)大、可持續(xù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)?！?/p>

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)是驅(qū)動AI成功的關(guān)鍵

盡管46%的受訪者認(rèn)為良好的項目管理和治理是推動AI取得成功的首要因素，但是很多中國企業(yè)缺少支持統(tǒng)一的數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)架構(gòu)。超過三分之二（74%）的受訪者會在非受控環(huán)境下實時測試和迭代AI，這在帶來顯著風(fēng)險的同時還留下了潛在隱患。在中國的受訪者中，沒有人表示其所在企業(yè)會使用沙盒來控制AI實驗，這導(dǎo)致人們對潛在的安全漏洞和錯誤的數(shù)據(jù)輸出更加擔(dān)憂。對此，現(xiàn)代基礎(chǔ)架構(gòu)提供了一種解決方案，它的設(shè)計更加節(jié)能，使得企業(yè)在提高性能的同時減少碳足跡。通過采用可持續(xù)的前沿基礎(chǔ)架構(gòu)，企業(yè)能夠提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，降低風(fēng)險，同時支持AI利于可持續(xù)發(fā)展。

Hitachi Vantara首席產(chǎn)品官Octavian Tanase表示：“企業(yè)希望與能夠幫助其成長、提高效率或降低風(fēng)險的合作伙伴展開合作。而我們正是為幫助他們化解風(fēng)險而來，通過提供自動化服務(wù)，從而簡化運(yùn)營，幫助企業(yè)實現(xiàn)更高效率。如果企業(yè)能從數(shù)據(jù)中獲得更多洞察，將更具競爭力的同時獲得更好的發(fā)展。對于采用AI來說，如果不能為進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量審查和測試部署一個穩(wěn)健的基礎(chǔ)架構(gòu)，將會削弱它的潛力，因此企業(yè)在擴(kuò)大AI應(yīng)用之前應(yīng)優(yōu)先考慮建造一個穩(wěn)固的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。”

采用AI需要值得信賴的合作伙伴

另外，調(diào)查顯示大多數(shù)中國的IT領(lǐng)導(dǎo)者已經(jīng)認(rèn)識到，企業(yè)在推進(jìn)AI項目的過程中，需要第三方合作伙伴在關(guān)鍵領(lǐng)域提供支持，這些領(lǐng)域包括：

• 硬件——為了高效運(yùn)行，硬件需要具備安全、全天候可用、高效率這幾個特征，以滿足可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。調(diào)查顯示，36%的IT領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為創(chuàng)建可擴(kuò)展、面向未來的硬件解決方案需要第三方供應(yīng)商的幫助。
• 數(shù)據(jù)存儲和處理解決方案——有效的數(shù)據(jù)解決方案在強(qiáng)調(diào)安全性和可持續(xù)性的同時，還能夠讓用戶更理解數(shù)據(jù)。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，28%的領(lǐng)導(dǎo)者需要第三方幫助其減少冗余、過時或瑣碎（ROT）的數(shù)據(jù)存儲，25%在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方面需要外部支持，31%在數(shù)據(jù)處理層面需要支持。
• 軟件——安全、有韌性的軟件在防范網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險和確保數(shù)據(jù)的可訪問性方面至關(guān)重要。32%的IT領(lǐng)導(dǎo)者需要第三方的專業(yè)知識來開發(fā)有效的AI模型。
• 人才——團(tuán)隊人員中使用AI的技能差距仍是一項障礙，目前有44%的領(lǐng)導(dǎo)者通過實驗來培養(yǎng)員工采用AI的技能，還有28%的領(lǐng)導(dǎo)者依賴于自學(xué)的方式。

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崔歡歡