NetApp 关注了全球组织在优化其人工智能成功策略时面临的紧迫问题。
NetApp首席营销官Gabie Boko表示：“2025年将成为人工智能的一个决定性年份，因为组织将从实验过渡到扩大其人工智能能力。”
“企业正在进行重大投资以推动创新和效率，但这些努力只有在全球技术高管能够解决数据复杂性、安全性和可持续性日益增加的挑战时才能成功。”
NetApp最新的数据复杂性报告的发现详细描绘了企业在人工智能旅程中的当前状况以及将塑造该技术未来的关键趋势。
转型成本
全球三分之二的企业声称其数据“完全或大部分优化”用于人工智能目的，突显了在使数据可访问、准确和良好记录方面的巨大改进。然而，研究表明，迈向人工智能成熟的旅程需要进一步的重大投资。
全球技术高管中有40%预计，2025年将需要“前所未有的投资”来提升人工智能和数据管理能力。
尽管取得了相当大的进展，但实现有影响力的突破需要在财务和基础设施资源上做出更大的承诺。追赶人工智能的潜力可能并不便宜，但准备投资的领导者可能会在创新和效率方面获得显著回报。
数据孤岛阻碍人工智能成功
报告中识别出的主要障碍之一是数据的碎片化。高达79%的全球技术高管表示，统一数据、减少孤岛并确保顺畅的互联互通是释放人工智能全部潜力的关键。
那些采用统一数据存储的公司更有能力克服这一障碍。通过连接无论其类型或位置（跨混合多云环境）的数据，他们确保了持续的可访问性并最小化了碎片化。
报告指出，优先考虑数据统一的组织在2025年更有可能实现其人工智能目标。近三分之一（30%）未优先考虑统一的企业预计将错过其目标，而将其置于战略核心的企业仅为23%。
高管们将数据管理和基础设施作为首要任务，越来越认识到优化其收集、存储和处理信息的能力对人工智能成熟至关重要。拒绝解决这些数据挑战的公司在竞争激烈的全球市场中面临落后的风险。
人工智能的扩展风险
随着企业加速采用人工智能，相关风险——特别是关于安全性——变得愈发严重。超过五分之二（41%）的全球技术高管预测，随着人工智能在其运营的更多方面变得不可或缺，2025年安全威胁将显著增加。
人工智能的快速崛起扩大了攻击面，使数据集暴露于新的脆弱性，并创造了保护敏感人工智能模型等独特挑战。包括印度、美国和日本在内的人工智能领先国家，面临的安全问题几乎是德国、法国和西班牙等人工智能发展较慢国家的两倍。
对人工智能驱动的安全挑战的认识在商业优先事项中得到了反映。超过一半（59%）的全球高管将网络安全列为当今组织面临的主要压力之一。
然而，进展正在取得。尽管担忧加剧，报告表明有效的安全措施正在取得成效。自2023年以来，将网络安全和勒索软件保护视为首要任务的高管人数下降了17%，这表明在有效应对这些风险方面的乐观情绪。
限制人工智能的环境成本
除了安全风险，人工智能的增长还引发了对可持续性的紧迫问题。超过三分之一的全球技术高管（34%）预测，人工智能的进步将推动企业可持续性实践的重大变化。同时，33%的人预见到新的政府政策和针对能源使用的投资。
支撑人工智能并将原始数据转化为商业价值的基础设施需要大量能源，这与组织的可持续性目标相悖。重度依赖人工智能的国家往往比其较少关注人工智能的国家更能感受到环境影响。
尽管72%的企业仍然优先考虑减少碳足迹，但报告指出这一比例较2023年的84%有所下降，表明可持续性承诺与创新的不断推进之间的紧张关系日益加剧。为了在不对地球造成不可逆转损害的情况下扩大人工智能规模，未来几年在技术增长的同时保持环境责任将至关重要。
NetApp的高级副总裁兼总经理Krish Vitaldevara评论道：“在先进分析和人工智能方面领先的组织是那些拥有统一且良好分类的数据、对敏感信息有强大的安全和合规性保障，并清楚了解数据如何演变的组织。”
“通过解决这些挑战，他们可以推动创新，同时确保在新的人工智能时代保持韧性、责任和及时的洞察。”
您可以在此处找到NetApp报告的完整副本(PDF)。
(照片由Chunli Ju提供)
另请参见：新的人工智能培训技术旨在克服当前挑战
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