安全、可持續性與克服孤島效應

NetApp 最近指出，全球企業在努力優化人工智慧（AI）策略時面臨的一些重要問題。

NetApp 的首席市場官 Gabie Boko 說：「2025 年將成為人工智慧的一個關鍵年，因為企業將從實驗階段轉向擴大其人工智慧能力。」

「企業正在進行重要投資以促進創新和效率，但這些努力的成功取決於全球科技高管能否解決數據複雜性、安全性和可持續性等不斷增加的挑戰。」

NetApp 最新的數據複雜性報告顯示出企業在人工智慧旅程中的現狀，以及將塑造這項技術未來的關鍵趨勢。

轉型的成本

全球有三分之二的企業聲稱他們的數據「已經完全或大部分優化」以用於人工智慧，這凸顯了在數據可及性、準確性和良好記錄方面的巨大改進。然而，研究顯示，邁向人工智慧成熟的旅程仍需要進一步的重大投資。

令人驚訝的是，40% 的全球科技高管預測，2025 年將需要「前所未有的投資」來提升人工智慧和數據管理能力。

雖然已經取得了相當大的進展，但要實現有影響力的突破還需要更大的財務和基礎設施承諾。追趕人工智慧的潛力可能不便宜，但願意投資的領導者可能會在創新和效率上獲得顯著回報。

數據孤島阻礙人工智慧的成功

報告中指出的主要障礙之一是數據的碎片化。高達79% 的全球科技高管表示，統一數據、減少孤島以及確保數據之間的順暢互聯，對於發揮人工智慧的全部潛力至關重要。

已經採用統一數據存儲的公司在克服這一障礙上處於更有利的位置。通過連接各種類型和位置的數據（跨越混合多雲環境），他們確保了數據的持續可及性並減少了碎片化。

報告指出，優先考慮數據統一的組織在2025年滿足其人工智慧目標的可能性顯著更高。未優先考慮統一的企業中，近三分之一（30%）預見將無法達到目標，而將統一放在其策略核心的企業則只有23%。

高管們已將數據管理和基礎設施作為首要任務，越來越意識到優化他們收集、存儲和處理信息的能力對於人工智慧的成熟至關重要。不願意解決這些數據挑戰的公司，可能會在競爭激烈的全球市場中落後。

擴大人工智慧的風險

隨著企業加速採用人工智慧，相關的風險——特別是安全性方面的風險——變得更加嚴重。超過五分之二（41%）的全球科技高管預測，隨著人工智慧成為其運營更多方面的核心，2025 年安全威脅將顯著增加。

人工智慧的快速發展擴大了攻擊面，使數據集暴露於新的脆弱性之下，並創造了獨特的挑戰，例如保護敏感的人工智慧模型。領先人工智慧競賽的國家，包括印度、美國和日本，面臨的安全問題幾乎是德國、法國和西班牙等AI發展較慢國家的兩倍。

對於人工智慧驅動的安全挑戰的認識在企業的優先事項中得到了反映。超過一半（59%）的全球高管認為網絡安全是當前企業面臨的主要壓力之一。

然而，已經取得了一定進展。儘管擔憂加劇，報告顯示有效的安全措施正在產生效果。自2023年以來，將網絡安全和勒索軟件保護列為首要任務的高管數量下降了17%，這表明在有效應對這些風險方面的樂觀情緒。

限制人工智慧對環境的影響

除了安全風險外，人工智慧的增長也引發了對可持續性緊迫問題的討論。超過三分之一的全球科技高管（34%）預測，人工智慧的進步將促使企業在可持續性實踐方面進行重大變革。同時，33%的人預見到新的政府政策和針對能源使用的投資。

支撐人工智慧的基礎設施和將原始數據轉化為商業價值需要大量的能源，這與組織的可持續性目標相抵觸。以人工智慧為重的國家往往比那些不太重視人工智慧的國家感受到更強的環境影響。

儘管72%的企業仍然優先考慮減少碳足跡，但報告指出，這一比例自2023年的84%下降，顯示出可持續性承諾與不斷創新的推進之間的緊張關係。為了讓企業能在不對地球造成不可逆轉損害的情況下擴大人工智慧，未來幾年維持環境責任與技術增長並重將是至關重要的。

NetApp 的高級副總裁兼總經理 Krish Vitaldevara 表示：「在先進分析和人工智慧領域領先的組織是那些擁有統一且良好編目的數據、對敏感信息有強大安全性和合規性的企業，以及對數據演變有清晰理解的企業。」

「通過解決這些挑戰，他們可以推動創新，同時確保在新的人工智慧時代中保持韌性、責任感和及時的洞察力。」

您可以在這裡找到 NetApp 報告的完整版本（PDF）

(圖片來源：Chunli Ju)

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