2024年云复杂性报告：人工智能鸿沟（英）-44页_1mb

2024年云复杂度报告：人工智能差距

核心内容总结

本报告由NetApp于2024年发布，通过对全球技术高管的调查，揭示人工智能（AI）发展中的“赢家”与“输家”差距。

1. AI领导者与追随者的全球格局

• 国家/地区维度：
  全球AI领先国家（印度、新加坡、英国、美国）60%的企业已启动或测试AI项目，而滞后国家（西班牙、澳大利亚/新西兰、德国、日本）仅36%，日本更低至17%。
• 行业维度：
  科技、金融和制造业AI应用率较高（分别为70%、55%和50%），而医疗（38%）和媒体娱乐（25%）领域明显滞后。
• 企业规模维度：
  员工超250人的企业AI项目覆盖率高达62%，中小企仅36%。此外，数据科学家比C-suite更积极拥抱AI。

2. AI成功的关键要素

报告指出，以下五点对AI成功至关重要：

1. 丰富、连接且可访问的数据
2. 经过AI培训的员工
3. 合适的AI合作伙伴
4. 高性能计算与存储资源
5. 云操作可见性与成本控制

3. AI面临的挑战与应对策略

• 主要挑战：IT成本上升（40%的大企业AI项目已增成本）与数据安全问题。
• 应对方式：
  • 资金方面：通过削减IT其他开支（53%）、重新分配预算等方式支持AI。
  • 数据管理：42%的企业已优化IT环境，尤其是德国（67%）和西班牙（59%）的AI滞后国部分企业已具备AI基础。
  • 云策略调整：加大对云治理与自动化投入，全球企业计划2030年AI云部署占比超50%。

4. 趋势展望

• 数据核心作用：统一数据存储是加速AI落地的基础，尤其对数据密集型行业（如科技）关键。
• 安全与成本优先：
  2024年企业优先级：数据安全占比最高（63%领先国家，50%滞后国家），成本管理紧随其后。
• 未来十年动向：到2030年，企业云AI部署率将从2024年的58%跃升至100%，显著扩大领先优势。

附：调查范围

• 样本：1300+名技术与数据高管（涵盖10国、12个行业），均为“总监级及以上”。
• 关键发现：印度云混合环境比例达70%，日本仅25%；媒体娱乐行业对数据统一化的需求远超其他行业。

总结而言，AI的快速扩张正加剧企业、地域与行业的差距，但数据基础设施优化与云策略调整可缓解滞后者的困境。然而，若不加速数据整合与技术升级，AI劣势将扩大影响全局。