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数据管理成为AI革命的最大挑战
根据标准普尔全球市场情报公司（S&P Global Market Intelligence）和WEKA委托进行的一项新的全球研究发现，从长远来看，现在能够投资数据管理的企业将成为AI领导者。
调查对象中，69%的受访者至少有一个正在进行的AI项目，其中28%已经达到了企业规模。
虽然寻求创造新的价值主张的企业和研究机构正在加速AI的采用，但该研究指出，数据基础设施和AI可持续性挑战对于成功实施大规模AI仍然存在障碍。这主要是由于生成式AI在2023年期间在企业中迅速发展所造成的。
AI采用率持续增加，但企业规模仍然是一个挑战
WEKA与S&P的联合研究对全球1500名AI决策者进行了调查，并公布了这些发现。它确定了企业在AI领域的旅程中遇到的机遇和障碍，以及全球各行业在采用AI上的独特动力。研究还提供了有关企业未来需要采取哪些步骤以实现AI成功的见解。
32%的受访者将数据管理列为AI/ML部署的技术障碍。此外，相较于安全性（26%）和计算性能（20%）的挑战，还有证据表明，许多企业当前的数据架构无法支持AI革命。
77%的受访者认为传统架构和数据基础设施对其可持续性表现产生影响，总共74%的受访者表示，可持续性对于更多工作负载转移到公共云是一个重要或关键的动机。
68%的受访者还表示，他们担心AI/ML对其企业的能源使用和碳足迹的影响。
随着AI项目的进一步发展，需要采用混合方法和多个部署位置来支持工作负载需求。根据标准普尔和WEKA的研究结果，那些利用公共云运行AI/ML的人最有可能采用混合方法，而不使用公共云的人则不太可能采用。
WEKA的联合创始人兼首席执行官Liran Zvibel表示：“传统数据基础设施对他们以高效和可持续的方式在大规模上使用AI产生了直接而负面的影响，因为它们并不是针对现代性能密集工作负载或混合云和边缘模式而设计的。”
“就像你不会期望使用上世纪90年代开发的电池技术来给特斯拉等现代电动汽车供电一样，你也不能指望针对上个世纪的数据挑战而设计的数据管理方法能够支持下一代应用，如生成式AI。”
“构建一个现代的数据堆栈，旨在支持从边缘到核心到云的AI工作负载的需求，将使企业成为未来的领导者和颠覆者。”
