【NetAPP】【NetAPP】2024年云复杂性报告：人工智能鸿沟_44页_2mb

2024云复杂性报告：AI鸿沟总结

核心内容

2024年云复杂性报告揭示了全球企业在人工智能（AI）采用方面的显著差异。报告指出，AI的兴起正在创造一个“AI Divide”，将世界划分为AI领导者和AI落后者。企业是否能够迅速采用AI技术，取决于其数据基础设施、技术准备度、行业特性以及公司规模等因素。

主要观点

AI采用的全球差异

• 国家层面：AI领先的国家包括印度、新加坡、英国和美国，其中60%的公司已启动或正在试点AI项目。相比之下，AI落后的国家如西班牙、澳大利亚/新西兰、德国和日本，这一比例仅为36%，其中日本仅为17%。
• 行业层面：技术行业在AI采用方面处于领先地位，银行和金融、制造业紧随其后。医疗保健和媒体与娱乐行业则相对滞后，分别只有38%和25%的公司已启动或正在试点AI项目。
• 公司规模层面：拥有250名以上员工的大型公司中，62%已启动或正在试点AI项目，而250名以下的小型公司中，这一比例仅为36%。

数据基础设施的重要性

• 数据统一性：AI领先国家和行业更倾向于使用统一、互联且可访问的数据基础设施。例如，印度公司中有91%计划使用一半或更多的数据来训练AI模型，而日本公司仅为28%。
• 数据孤岛：AI落后者面临更大的挑战，特别是数据孤岛问题。这些孤岛增加了AI项目的成本和时间，并可能影响其成功。

技术与AI采用的关联

• 技术部门：技术部门在AI项目中处于领先地位，70%的AI项目由技术部门主导。
• 数据科学家与工程师：数据科学家和数据工程师比C-Suite更快地拥抱AI，显示出AI采用的技能差距。

关键信息

AI采用的五大关键领域

无论企业是AI领导者还是落后者，以下五个关键领域对于AI成功至关重要：

1. 丰富、互联且可访问的数据
2. 受过AI训练的劳动力
3. 正确的AI合作伙伴
4. 访问高性能计算和存储
5. 对CloudOps和成本的可见性和控制

IT成本与安全性挑战

• IT成本增加：AI项目显著增加了IT成本，40%的大公司和42%的AI领先行业表示成本已增加。
• 成本优化：AI领先者更倾向于通过缩减其他IT运营或从其他业务部分重新分配资金来应对成本问题。
• 安全性优先：网络安全是2024年云投资的主要驱动力，全球数据安全性需求从2023年的33%跃升至2024年的58%。

云投资趋势

• 云部署增长：预计到2030年，全球公司将推出50%或更多的AI驱动云部署，相比2024年增长58%。
• 混合云优势：混合IT环境在AI采用中表现最佳，印度的混合云采用率高达70%，而日本仅为25%。
• 自动化趋势：AI领先国家和行业在CloudOps自动化方面领先。例如，印度的自动化率高达94%，而日本仅为22%。

未来展望

• AI落后者的机会：AI落后地区、行业和公司仍有机会赶上AI领导者，但需要迅速采取行动，特别是优化数据基础设施和提升数据统一性。
• 安全与成本管理：安全性和成本管理将成为2024年云计算改进的重点领域，AI领导者将通过自动化和优化来应对这些挑战。
• AI与业务增长：AI领导者更有可能通过AI实现业务增长，包括提高生产率、自动化日常活动和改善客户体验。

结论

2024年云复杂性报告强调了AI在企业中的重要性，同时指出了在AI采用方面存在的差距。报告提供了企业在AI旅程中需要关注的关键领域，并指出AI落后者仍有机会通过优化数据管理和提升技术准备度来赶上AI领导者。