點擊此處下載《Hitachi Vantara數(shù)據(jù)基礎架構現(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委托第三方機構對來自全球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險，卻忽視了基礎架構管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量和可持續(xù)發(fā)展。有關中國市場的核心發(fā)現(xiàn)包括：

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

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)先關注投資回報率。

54%的IT領導者將準確性列為首要事項。

盡管訓練大規(guī)模的模型比訓練普通模型的耗能最高可多達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)迫切需要加強其IT基礎設施建設以有效支持AI計劃。數(shù)據(jù)的可用性和準確性對AI項目取得成功至關重要，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)存儲安全的高度關注，表明我們需要改進數(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架構、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)應對這些挑戰(zhàn)，為成功應用AI而構建強大、可持續(xù)的數(shù)據(jù)基礎?！?/p>

數(shù)據(jù)基礎架構是驅(qū)動AI成功的關鍵

盡管46%的受訪者認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)量標準的基礎架構。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，這導致人們對潛在的安全漏洞和錯誤的數(shù)據(jù)輸出更加擔憂。對此，現(xiàn)代基礎架構提供了一種解決方案，它的設計更加節(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)的前沿基礎架構，企業(yè)能夠提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，降低風險，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、提高效率或降低風險的合作伙伴展開合作。而我們正是為幫助他們化解風險而來，通過提供自動化服務，從而簡化運營，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，如果不能為進行數(shù)據(jù)質(zhì)量審查和測試部署一個穩(wěn)健的基礎架構，將會削弱它的潛力，因此企業(yè)在擴大AI應用之前應優(yōu)先考慮建造一個穩(wěn)固的數(shù)據(jù)基礎。”

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領導者已經(jīng)認識到，企業(yè)在推進AI項目的過程中，需要第三方合作伙伴在關鍵領域提供支持，這些領域包括：

• 硬件——為了高效運行，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。調(diào)查顯示，36%的IT領導者認為創(chuàng)建可擴展、面向未來的硬件解決方案需要第三方供應商的幫助。
• 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%的領導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)絡風險和確保數(shù)據(jù)的可訪問性方面至關重要。32%的IT領導者需要第三方的專業(yè)知識來開發(fā)有效的AI模型。
• 人才——團隊人員中使用AI的技能差距仍是一項障礙，目前有44%的領導者通過實驗來培養(yǎng)員工采用AI的技能，還有28%的領導者依賴于自學的方式。

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崔歡歡