您的AI基础架构是否准备满足未来的需求?

由:高级研究助理撰写Jeremy Korn.和研究副总统尼克耐心

许多组织对需求AI和机器学习申请造成的伪装性,但他们准备花钱来改变这种情况。

那些是一对我们可以从我们的新的结论得出结论企业的声音:AI和机器学习基础设施2019调查。近一半(45%)的企业表明,他们目前的AI基础设施将无法满足未来的需求(见图1),这提示了一些问题:

• 这是为什么?
•他们建议做什么?
•他们是否准备花钱来解决问题?

图1
图1 AI企业基础架构的状态















这是为什么?


逐渐发言,数据是基础设施需要大规模提供AI的原因,我们的调查中有89%的受访者称,他们预计使用机器学习工作量的数据量将在明年增加,并且近一半的投影增加25%以上。大部分增长将来自非结构化数据,因为AI和机器学习的最具变化的使用情况涉及从非结构化数据获得洞察力,是IT文本,图像,音频或视频。

他们建议做什么?

组织了解到,对于他们以规模利用AI来利用AI,这不仅仅是缩放现有基础架构的情况。需要新的基础架构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。这些需要在各种执行场地部署。

企业还对其AI基础设施的各种担忧,从这些系统的安全到数据管理能力的不透明性。对AI基础设施进行大修需求不仅仅是购买更好的硬件;它需要新的工具和更新架构范式。

他们准备花钱来解决问题吗?

是的,他们是。我们的调查显示,83%的响应企业表示,他们将于明年扩大AI基础设施预算,其中39%的投影增加了25%或以上。在基于云的AI平台上的支出将领导收费,89%的受访者计划在明年增加对他们的支出。

我们的声音:AI和机器学习基础设施2019调查包含了更多关于支出决策者等主题的数据,机器学习过程中的具体点,将基础设施的应变,AI特定的基础架构组件组织的类型正在寻求购买,技能短缺是最敏锐的领域,以及机器学习模型的频率和部署的频率和位置。

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