你的AI基础设施准备好满足未来需求了吗?

作者:高级研究员杰里米·科恩及研究副总裁尼克耐心

对于人工智能和机器学习应用将对其基础设施提出的要求,许多组织准备不足,但他们准备花钱来改变这种情况。

这些只是我们从我们的新企业之声:2019年人工智能和机器学习基础设施调查。近一半(45%)的企业表示,他们目前的AI基础设施将无法满足未来的需求(见图1),这引发了几个问题:

•为什么?
•他们打算怎么做?
•他们是否准备花钱解决问题?

图1
图1人工智能企业基础设施的状态















这是为什么呢?


一般来说,数据的原因是基础设施亟待改革,将人工智能与规模,我们的调查中有89%的受访者说他们预计的数据量在使用机器学习工作负载增加,明年,几乎一半预计增加25%或更多。这种增长很大一部分将来自非结构化数据,因为人工智能和机器学习的最具革命性的用例涉及从非结构化数据(文本、图像、音频或视频)中获取洞察力。

他们打算怎么做?

企业明白,要大规模利用人工智能,并不仅仅是扩展现有基础设施。需要新的基础设施来应对机器学习工作负载的需求,包括新的可扩展存储、专用加速器和低延迟网络。这些需要在不同的执行场所部署。

企业还表达了对其人工智能基础设施的各种担忧,从这些系统的安全性到数据管理能力的不透明性。改造人工智能基础设施需要的不仅仅是购买更好的硬件;它需要新的工具和对架构范例的更新。

他们准备花钱解决这个问题吗?

是的,他们也是。我们的调查显示,83%的受访企业表示,他们明年将扩大人工智能基础设施预算,39%的企业预计增加25%或更多。在基于云计算的人工智能平台上的支出将占据领先地位,89%的受访者计划在明年增加在这些平台上的支出。

我们企业的声音:2019年的人工智能和机器学习的基础设施调查包含很多数据等科目支出决策者,机器学习中的特定点的过程,把压力放在基础设施,AI-specific基础设施组件的类型组织正考虑买房,技能短缺最严重的领域,机器学习模型训练和部署的频率和地点。

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人工智能和机器学习将如何、为什么、以及何时改变组织

作者:Nick Patience, 451 Reseawww.yabo11vip.comrch创始人和软件研究副总裁

人工智能——尤其是机器学习——将成为未来十年最具变革意义的技术,但它才刚刚开始。

自从451 Research于2000年成立以来,我们一直在研究人工智能和机器学习。www.yabo11vip.com当时,我们主要专注于围绕政府情报场景和未来法律行业的用例进行文本分析。我们在此基础上扩展了额外的信息类型——如语音、图像和视频——成为了机器学习可以从中提取见解的可行数据类型。为了加强对这一广阔而不断发展的领域的报道,我们首次就以下主题展开调查:企业之声:人工智能和机器学习调查-采用、驱动因素和利益相关者2018

我们的新调查汇集了用例、商业利益、采用的障碍以及关于谁如何影响和最终决定何时、如何以及为什么采用机器学习的信息。由于机器学习是一种万能技术,所以机器学习的用例遍布所有行业领域和组织的所有层次也就不足为奇了。实际上,所有接受调查的人(97%)都认为人工智能将对社会产生影响,这一群体中有75%的人认为人工智能将在未来两年内产生中等或显著的影响。问题是它的影响有多大,会在哪里产生影响?

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行业的乐观
受访者普遍持乐观态度,其中69%的人认为人工智能将对社会产生主要或一定程度的积极影响。人们似乎并不太担心被大肆吹嘘的失业威胁。62%的人认为人工智能会对他们的公司产生某种影响,只有7%的人认为会产生负面影响,这表明受访者并不担心人工智能在短期内会取代他们的工作。

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随着领域越来越接近个人情况,我们发现人们对AI的影响变得更加矛盾。我们的调查发现,只有36%或受访者认为它将产生重大或中等影响,40%的人不确定其影响是积极的还是消极的。
企业采用
尽管我们还处于机器学习应用的早期阶段——根据我们的估算,可能处于S曲线开始的平坦阶段——但我们发现很多组织已经在开发或部署机器学习。大约36%的受访者目前正在开发或部署机器学习。早期的采用者可以利用内部人才自己开发,或者使用某种第三方为他们开发,或者购买已经内置了机器学习的应用程序——各种类型的安全工具就是最后一种的一个很好的例子。
他们开发和部署的方式是多种多样的,没有单一的方法占主导地位。一些受访者正在使用基于云计算的工具和第三方系统,但有一部分人希望购买内置机器学习的应用程序,而另一部分人则希望建立自己的应用程序。类似地,有几个不同的执行场所可以同时用于开发和部署,还有大量的工具。基于云的平台是最受欢迎的,几乎一半的人在使用它们,但我们可以看到,机器学习的开发或部署情况因项目的状态而异。例如,与那些已经部署机器学习的公司相比,那些计划在未来使用机器学习的公司更倾向于选择云平台。
这份调查描绘了北美、欧洲和亚太地区小型到大型企业的整体情况。未来的调查将重点关注用例和业务效益,并深入研究为使所有组织都能实现人工智能和机器学习的承诺而需要或已经发生的基础设施变化。

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作者:Nick Patience, 451 Reseawww.yabo11vip.comrch创始人和软件研究副总裁
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