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對逾1500名 AI 決策者的全球調查發現，數據基礎設施完善的組織將成為未來的 AI 領導者
加州坎貝爾2023年8月17日 /美通社/ -- WEKA委託 S&P Global Market Intelligence 進行的全球最新研究顯示，尋求創建新的價值主張的企業和研究組織在加速採用人工智能 (AI)，但數據基礎設施和 AI 可持續性的挑戰對成功大規模實施造成了障礙。2023 年 AI 市場的創成式 AI 的快速發展加劇了這些挑戰。
這些發現會作為 S&P Global 今天發佈的 2023 年全球 AI 趨勢新報告的一部分。研究結果是基於 S&P Global 對 APAC、EMEA 及北美大中型企業和研究組織的逾 1500 名 AI 從業者和決策者進行的一項大型全球調查，這是迄今為止最大的一次同類調查。
研究旨在確定組織在其 AI 旅程中遇到的機會和障礙、推動全球 AI 採用的獨特動因和價值驅動者，並提供組織未來成功應用 AI 所需採取之步驟的見解。
S&P Global Market Intelligence 旗下 451 Research 的高級研究分析師 Nick Patience 表示：「諸如創成式 AI 的數據和性能密集型工作負載迅猛崛起，市場必須全面重新思考如何儲存、管理和處理數據。現在各地的組織都必須長期考慮如何建立和擴展他們的數據架構。雖然這仍然是 AI 革命的初期階段，但我們在 2023 年全球 AI 趨勢研究的第一個重要結論是，數據基礎設施將是決定哪些組織成為 AI 領導者的關鍵因素1。擁有現代化的數據堆疊，便可高效且可持續地支持 AI 工作負載和混合雲端部署，對於實現企業規模和價值創造至關重要。」
該研究的主要發現包括：
AI 的採用和應用場景正在加速實現，但仍然難以達到企業規模
- 69% 的受訪者報告說他們至少有一個 AI 項目在生產環境中運行。
- 只有 28% 的人說他們已經達到了企業規模，即 AI 項目被廣泛實施並帶來了顯著的商業價值。
- AI 已經從僅僅是一個節省成本的杠桿轉變為一個收入驅動者，69% 的受訪者現在使用 AI/ML 來創造全新的收入流。
數據管理是 AI 採用面對的最大技術障礙
- 影響 AI/ML 部署最常見的技術障礙是數據管理 (32%)，超過了安全 (26%) 和計算性能 (20%) 的挑戰，這證明許多組織當前的數據架構不適合支持 AI 革命。
企業 AI 的應用場景從節省成本轉向增加收入
- 69% 的受訪者表示他們的 AI/ML 項目集中於開發新的收入驅動因素和價值創造，而 31% 的企業仍然是以降低成本為目標。
隨著 AI 項目的成熟，需要混合方法和多個部署位置來支持工作負載需求
- AI/ML 的工作負載正在多種位置部署，從公共雲端到企業數據中心，以及越來越多的邊緣站點。在生產環境中運行 AI 的受訪者平均使用更多的部署位置（3.2 個用於訓練，2.5 個用於推理），而處於試驗和概念證明階段的受訪者分別是 2.9 個和 2.3 個。
- 公共雲端是訓練 AI/ML 模型（47%）和推理（44%）的主要部署位置。
- 利用公共雲端運行 AI/ML 的受訪者更有可能採用混合方法，包括在更多的位置部署，無論是用於訓練（平均 4.2 個）還是推理（3.2 個），相比之下，不使用公共雲端的企業平均為 2.2 個和1.9 個。
AI 的能源和碳足跡影響企業的可持續發展目標，但雲端工作提供了一條改善的途徑
- 68% 的受訪者表示，他們擔心 AI/ML 影響其組織的能源使用和碳足跡
- 74% 的受訪者表示，可持續性是促使他們將更多工作負載轉移到公共雲端的一個重要或關鍵動機。
老化的數據基礎設施和舊式架構直接影響 AI 的可持續性表現
- 77% 的受訪者表示，他們的數據架構直接影響其可持續性表現。
組織必須讓自己的數據和基礎設施變得「有序」才能以 AI 為先導
- 利用現代數據架構來克服重大數據挑戰（來源、類型、要求等）的公司，可以容納在多個基礎設施場所運行的 AI 工作負載。
WEKA 的聯合創始人兼行政董事 Liran Zvibel 表示：「S&P Global 的這項廣泛研究證實了 WEKA 一直從我們客戶那裡聽到的：傳統的數據基礎設施直接、負面地影響了他們在規模上高效、可持續地使用 AI 的能力，因為沒有考慮到現代性能密集型工作負載或混合雲端和邊緣模式。就像你不會期望使用 1990 年代開發的電池技術來為特斯拉等最先進的電動汽車提供動力一樣，你也不能期望使用為上世紀的數據挑戰設計的數據管理方法來支持下一代應用程式，比如創成式 AI。建立一個旨在支持 AI 工作負載需求、無縫跨越從邊緣到核心到雲端的現代數據堆疊的組織，將成為未來的領導者和顛覆者。」
要進一步了解 S&P Global Market Intelligence 的 2023 年全球 AI 趨勢研究，請瀏覽 www.weka.io/trends-in-AI 以閱讀完整報告，或者註冊加入 WEKA and S&P Global Market Intelligence 以參加 2023 年 9 月 26 日的免費網絡研討會：www.weka.io/lp/how-to-accelerate-your-ai-ml-journey。
研究方法
S&P Global Market Intelligence 2023 年全球 AI 趨勢報告中的發現來自 2023 年第二季度對 1,516 名AI/ML決策者/影響者的調查，調查對象來自員工超過 250 人、年收入超過 1000 萬美元的公司。該研究優先考慮以下行業中有 AI/ML 項目在試驗和生產環境中運行的受訪者：航空航天與國防、汽車、高等教育、金融、能源/石油與天然氣、政府、醫療、資訊科技、生命科學、製造、媒體與娛樂以及電訊等。該報告還利用了 S&P Global 進行的其他研究的背景知識。
關於 WEKA
WEKA 正在引領一場範式轉變，改變數據在雲端和 AI 時代的儲存、處理和管理方式。WEKA® 數據平台是一個軟件解決方案，將停滯的數據孤島轉變為動態的數據管道，有效地為 GPU 提供動力，並無縫地支援性能密集型工作負載。其先進的雲端原生架構為解決大規模的複雜數據挑戰而進行了優化，可以在邊緣、核心、雲端、混合和多雲端環境中實現 10-100 倍的性能提升。WEKA 協助全球領先的數據驅動型組織加速研究和發現突破以及業務成果，包括八家財富 50 強公司。我們在全球 20 多個國家營運，得到了數十家世界級投資者的支持。更多資訊請參閱 www.weka.io，或者在 LinkedIn、Twitter 和 Facebook 上與我們聯絡。
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1來源：S&P 全球市場情報，2023 年全球AI趨勢報告，2023 年 8 月
https://www.weka.io/trends-in-ai/
