NetApp 提供了有關全球組織在優化人工智慧（AI）策略時面臨的緊迫問題的見解。
NetApp 的首席行銷官 Gabie Boko 表示：「2025 年將成為人工智慧的一個關鍵年份，因為組織將從實驗轉向擴展他們的 AI 能力。」
「企業正在進行重大投資以推動創新和效率，但只有當全球科技高管能夠解決數據複雜性、安全性和可持續性日益增加的挑戰時，這些努力才會成功。」
NetApp 最近發佈的《數據複雜性報告》詳細描繪了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主要趨勢。
轉型的成本
全球有三分之二的企業聲稱他們的數據「完全或大部分優化」用於 AI 目的，這突顯了在使數據可訪問、準確和良好記錄方面的巨大改善。然而，該研究顯示，達到 AI 成熟的旅程仍需要進一步的重大投資。
全球技術高管中有驚人的 40% 預測，僅在 2025 年就需要「前所未有的投資」來提升 AI 和數據管理能力。
儘管已取得相當大的進展，但實現有影響力的突破需要在財務和基礎設施資源上進一步的承諾。追趕人工智慧的潛力可能不便宜，但願意投資的領導者能夠在創新和效率上獲得顯著的回報。
數據孤島妨礙 AI 成功
報告中識別出的主要障礙之一是數據的碎片化。高達 79% 的全球技術高管表示，統一數據、減少孤島並確保流暢的互聯互通是釋放 AI 完整潛力的關鍵。
那些採用統一數據存儲的公司在克服這一障礙方面更具優勢。通過連接無論其類型或位置的數據（跨混合多雲環境），他們確保了持續的可訪問性並最小化碎片化。
報告顯示，優先考慮數據統一的組織在 2025 年實現 AI 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%）預見將錯過目標，而將其置於策略核心的企業僅有 23%。
高管們將數據管理和基礎設施列為首要任務，越來越意識到優化收集、存儲和處理信息的能力對 AI 成熟至關重要。拒絕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 AI 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——變得更加嚴峻。全球有超過五分之二（41%）的技術高管預測，隨著 AI 成為其運營的更重要部分，到 2025 年，安全威脅將會大幅上升。
人工智慧的快速崛起擴大了攻擊面，暴露數據集於新的漏洞，並創造了保護敏感 AI 模型的獨特挑戰。領先 AI 競賽的國家，如印度、美國和日本，遇到不斷上升的安全問題的可能性幾乎是德國、法國和西班牙等不太先進國家的兩倍。
對 AI 驅動的安全挑戰的增加認識反映在企業的優先事項上。超過一半（59%）的全球高管將網絡安全視為當前企業面臨的主要壓力之一。
然而，進展正在取得。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，將網絡安全和勒索病毒保護作為首要任務的高管數量減少了 17%，這表明在有效應對這些風險方面的樂觀情緒。
限制 AI 的環境成本
除了安全風險外，人工智慧的增長也引發了可持續性方面的緊迫問題。超過三分之一的全球技術高管（34%）預測，AI 的進步將驅動企業可持續性實踐的重大變化。同時，33% 預見新的政府政策和投資將針對能源使用。
支撐 AI 的基礎設施和將原始數據轉化為商業價值需要大量能源，這與組織的可持續性目標相悖。依賴 AI 的國家通常比那些不太依賴 AI 的國家更能感受到環境影響。
雖然 72% 的企業仍然將減少碳足跡列為優先事項，但報告指出，這一比例從 2023 年的 84% 下降，顯示出可持續性承諾和不斷推進的創新之間的緊張關係。為了在不對地球造成無法挽回的損害的情況下擴展 AI，企業在未來幾年內在技術增長的同時保持環境責任將至關重要。
NetApp 的高級副總裁兼總經理 Krish Vitaldevara 評論道：「在先進分析和人工智慧方面領先的組織，是那些擁有統一且良好編目數據、堅實的安全性和對敏感信息的合規性，以及清晰了解數據如何演變的組織。」
「通過解決這些挑戰，他們可以推動創新，同時確保在新的 AI 時代中保持韌性、負責任和及時的見解。」
你可以在這裡找到 NetApp 報告的完整副本（PDF）
(照片由 Chunli Ju 提供)
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