新的市場研究發現，若缺乏智慧資料基礎設施，高達 20% 的 AI 計畫會失敗

NetApp 領先市場研究公司贊助研究，確認了成功實行 AI 計畫的關鍵要素，指出資料基礎架構是以負責任方式擴展 AI 的基礎

加州聖荷西--(BUSINESS WIRE)--(美國商業資訊)-- NetApp ^® （納斯達克股票代碼：NTAP）是一家智慧資料基礎設施公司，今天發布了最新報告，內容有關企業人工智慧發展藍圖的深入解析。由 NetApp 贊助的 IDC 白皮書《Scaling AI Initiatives Responsibly: The Critical Role of an Intelligent Data Infrastructure *》（以負責任的方式擴展 AI 計畫：智慧資料基礎架構的關鍵作用），揭開不同 AI 成熟度所面臨的各種挑戰和業務優勢，並深入瞭解頂尖組織以負責任的方式發展 AI 和 GenAI 工作負載時，所採用的成功策略。重點介紹可執行的方法，報告目的在於協助組織避免常見的陷阱，確保採行的人工智慧計畫不落入可能導致失敗的 20% 之中。該報告還介紹了一個詳細的 AI 成熟度模型，此模型根據組織的 AI 方法評估組織的進展，從 AI 新進使用者和 AI 先驅者，到 AI 領導者和 AI 大師

智慧資料基礎設施是 AI 成功的基礎

IDC 白皮書發現：

• AI 大師以最少的準備工作輕鬆存取企業資料集，並設計了支援各種資料類型和存取方法，諸如統一型、混合型、多雲環境型，為變革性 AI 計畫精進資料基礎設施。
• AI 大師的 AI 目標往往更為遠大，但仍會遇到與資料相關的故障，其中包括基礎設施資料存取限制（21%）、合規性限制（16%）和資料不足 （17%）。
• AI 新進使用者也表示面臨類似的挑戰，但同時也經歷了預算限制（20% 的新進使用者對比 9% 的 AI 大師）、模型訓練的資料不足（26% 對比 17%）和資料存取的業務限制（28% 對比 20%）。

根據調查結果顯示，組織需要一個智慧資料基礎設施，才能負責任地拓展 AI 計畫。一家公司擁有的基礎設施水準決定組織站上 AI 成熟度的哪個位置，這不僅將造就 AI 專案長期成功，也將推動相關業務成果上的成功。剛開始或最近開始建置 AI 的組織，通常擁有不同的資料架構或是更為統一的架構計畫；而 AI 領導者和 AI 大師，則可能已經執行統一的願景。也因此，擁有最多 AI 經驗的組織，失敗的次數較少。

「這份 IDC 白皮書進一步闡明，企業需要智慧資料基礎設施，才能以負責任的方式擴展 AI，並提升 AI 計畫的成功率」，NetApp 資深副總裁兼技術長 Jonsi Stefansson 表示：「借助智慧資料基礎設施之力，公司可以隨時隨地靈活彈性地存取任何資料，並整合資料進行管理，以確保資料安全、保護、管理及適應操作，從而讓性能、成本和永續性更為完善。」

資料存取和 AI 計畫是否成功，資料基礎架構的靈活性至關重要

IDC 白皮書發現：

• 48% 的 AI 大師表示公司的結構化資料和 43% 的非結構化資料可以即時取得，而 AI 新進使用者分別只有 26% 和 20%。
• AI 大師 (65%) and AI 新進使用者 (35%) 表示，目前使用的資料架構可以無縫地整合到組織中的私有資料與 AI 雲端服務。

根據這項研究結果顯示，AI 大師瞭解用於 AI 計畫轉型的資料架構和基礎設施，必須要能輕鬆存取企業資料集，而無需任何（或僅需少量）準備或預先處理。

「在設計和規劃 AI 計畫的過程中，做出的基礎設施決策必須考量到架構靈活性」，IDC 全球人工智慧和自動化研究實務副總裁、全球人工智慧研究負責人Ritu Jyoti 表示：「AI 和 GenAI 工作流的資料輸入具有動態性，因此可以存取分散式和多樣化的資料（包括具有不同特性的結構化和非結構化資料集）至關重要。需要有一種靈活又統一的儲存方法、通用的控制平台和管理工具，如此才能讓資料科學家和開發人員能夠順暢無縫地使用 MLOps 整合的資料。

有效的資料管理和安全流程造就 AI 的成功

IDC 白皮書發現：

• AI 新進使用者若無法有所進展，通常是因為欠缺標準化的管理政策和程式；只有 8% 的 AI 新進使用者在所有 AI 專案中完成標準化，而 AI 大師的這一比例為 38%。
• 雖然 51% 的 AI 大師表示，公司已經制定標準化政策，並由組織中的獨立小組嚴格執行，但只有 3% 的 AI 新進使用者表示做到這一點。

研究發現，有效的資料管理和安全性仍是衡量 AI 計畫組織成熟度高低的關鍵指標。以負責任且安全的方法管理資料，現今仍是企業面臨的一個關鍵問題，因為 AI 利益相關者經常為了加速開發而縮短安全流程。目前施行 AI 計畫取得積極成果的組織所留的意見回饋表明，管理和安全不只是成本的中心，而且是創新的重要推動因素。優先考量安全性、資料主權和法規遵循，組織可以降低自身 AI 和 GenAI 計畫中的風險，並確保公司的資訊工程師和科學家能夠專注在如何大幅提高效率和生產力。

有效利用資源，對於負責任地擴展 AI 至關重要

IDC 白皮書發現：

• 43% 的 AI 大師表示在開發 AI 模型時會有明確的指標，以評估資源效率，且這些模型在所有 AI 專案中皆已完成和標準化，而 AI 新進使用者在這一比例為 9%。
• 63% 的受訪者表示需要進行重大改良或全面檢修，以確保自身存儲已針對 AI 進行最佳化，只有 14% 的受訪者表示無須任何改進。

AI 工作流程對於各行各業已漸漸成為不可或缺的一部分，也因此瞭解計算和存儲基礎設施、資料和能源資源，以及相關成本帶來的影響非常重要。衡量AI 成熟度的關鍵是定義和實施指標，以評估建立 AI 模型時的資源使用效率。

方法論

2023 年 12 月及 2024 年 1 月，IDC 透過網路調查，對於 IT 營運、資料科學、資料工程及與 AI 計畫相關的軟體開發全球決策者進行了 24 次深度訪談和 1,220 次定量訪談。這些訪談揭露了當今 AI 計畫的深入資訊，包括一連串的挑戰、眾多商業利益以及頂尖組織為取得成功而採取的最佳實務。

進行此分析研究時，IDC 開發了一個 AI 成熟度模型。這個模型會根據組織當前的 AI 方法，針對資料和存儲基礎設施、資料策略和管理、資源效率重點及利益相關者支援與協作方面，分為四個成熟度級別。這些成熟度級別分別是 AI 新進使用者、AI 先驅者、AI 領導者和 AI 大師。

*來源：由 NetApp 贊助的 IDC 白皮書《Scaling AI Initiatives Responsibly: The Critical Role of an Intelligent Data Infrastructure》（以負責任的方式擴展 AI 計畫：智慧資料基礎架構的關鍵作用），Doc #US52048524，2024 年 4 月

如欲瞭解更多資訊，請造訪： https://www.netapp.com/pdf.html?item=/media/107000-wp-scaling-ai-initiatives.pdf

美國東部時間 5 月 22 日星期三上午 11 點，歡迎與 NetApp 和 IDC 的演講嘉賓一同參加《Scaling AI Initiatives Responsibly: The Critical Role of an Intelligent Data Infrastructure》（以負責任的方式擴展 AI 計畫：智慧資料基礎架構的關鍵作用）網路廣播：https://www.netapp.com/forms/ai-thought-leadership-webinar/

關於 NetApp

NetApp 是一家智慧資料基礎架構公司，提供統一資料存儲、整合資料服務和 CloudOps 解決方案並將服務相互結合，進而為客戶帶來顛覆性的變革。NetApp 建立無孤島的基礎架構，利用可觀測性和 AI，實現了業界最優質的資料管理。作為唯一以原生嵌入全球最大的雲端企業級儲存服務，我們的資料儲存提供了無縫流暢的靈活性。此外，我們的資料服務具備絕佳網路彈性、管理和應用程式敏捷性，創造了資料優勢。我們的 CloudOps 解決方案透過可觀測性和 AI，性能和效率持續最佳化。借助 NetApp 之力，無論資料類型、工作負載或環境，您都能轉變資料基礎架構，從而實現業務可能性。如欲瞭解更多資訊，請造訪 www.netapp.com 或透過以下社交媒體與我們聯繫： X 、 LinkedIn 、 Facebook 及 Instagram 。

NETAPP、NETAPP 標誌以及 www.netapp.com/TM 是 NetApp Inc. 的商標。其他公司和產品名稱則可能為其各自所有者的商標。

其他資源

• 《Scaling AI Initiatives Responsibly: The Critical Role of an Intelligent Data Infrastructure》 （以負責任的方式擴展 AI 計畫：智慧資料基礎架構的關鍵作用）
• Enabling AI Transformations Study with Intelligent Data Infrastructure: Challenges, Best Practices, and Business Outcomes for AI Leaders （利用智慧資料基礎架構實現 AI 轉型研究：AI 領導者的挑戰、最佳實務和業務成果）
• Advanced Artificial Intelligence – Explore NetApp Perspectives （進階人工智慧 — 探索 NetApp 觀點）

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