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云和生成式人工智能未来趋势

云和生成式人工智能未来趋势

在不断发展的商业环境中,数据正以惊人的速度倍增。数据的激增对各种规模和行业的组织提出了高效数据管理的迫切需求。数据高管面临着访问、管理、分发这些(内部、外部、第三方)数据并从中提取价值的挑战,同时保持其相关性和价值。

传统方法依赖于传统系统、架构和存储方法,不仅会导致资源紧张,而且成本高昂。因此,越来越多的组织正在转向云作为变革性解决方案。除了大幅降低成本之外,这种转变还增强了当今数据驱动世界的可访问性和可行性。

云技术和生成式人工智能在当前动态商业环境中起到关键作用,尤其是云迁移,提供了广泛的好处,其中数据安全是这一变革之旅的关键优势。科恩强调,在当今不断发展的商业环境中,云技术和生成式人工智能是推动业务成功和差异化不可或缺的支柱。

云迁移不仅可以节省大量成本并提高可扩展性,而且还可以大大提高安全性。数据安全是向云转变的基本组成部分。云提供商在安全措施上投入巨资,维持严格的合规性认证,并采用强大的加密技术。因此,组织可以放心,他们的数据仍然受到良好的保护,防止数据泄露、网络威胁和未经授权的访问。

成本节约成为向云转变的主要驱动力。与维护本地存储、服务器和运营相关的费用会促使组织进行迁移。根据报告显示,企业通过云迁移可实现高达30%的成本节省。这些节省是由于消除了前期硬件成本、减少了能源消耗、并能够根据需要扩大或缩小资源规模、使财务支出与实际使用情况保持一致。

传统数据仓库是组织面临的另一个挑战。据研究表明,维护这些系统平均消耗70%的IT预算,创新和增长的空间有限。这些系统处理的绝对复杂性和数据量对其能力造成了压力,因为它们最初的设计并不是为了应对现代数据流的需求。

释放变革潜力

然而,云迁移带来的不仅仅是成本节约;它使组织能够释放高级分析和人工智能/机器学习的变革潜力。这些技术超越了单纯的成本削减,并以无与伦比的精度和速度实现了数据驱动的决策。人工智能驱动的洞察使企业能够有效地根据客户期望定制服务,从而增强客户体验。此外,人工智能/机器学习揭示了隐藏的数据模式,改进了产品开发并发现了新的收入来源。在当今的竞争格局中,云迁移作为一种战略举措而出现,可确保生存、促进创新并帮助组织取得长期成功。

生成式人工智能是人工智能/机器学习的一个子集,是一种尖端技术,可以自主创建从文本到整个应用的内容。它利用机器学习算法,通过自动化内容创建、个性化用户体验和简化创意流程来彻底改变行业。零售行业的一个说明性例子展示了生成式人工智能的变革性影响。一家领先的零售巨头将数据迁移到云端并利用生成式人工智能功能,实施了先进的机器学习算法。

这些算法不仅可以精确预测消费者需求,还可以就库存水平和产品布局做出明智的决策。结果是:显着节省成本并提高客户满意度。生成式人工智能不仅限于零售行业;它正在改变各个行业的业务,包括生命科学。通过加快药物发现、实现个性化医疗和推进科学研究,生成人工智能正在彻底改变生命科学行业的流程并改善结果。

这些现实世界的例子说明了该技术如何促进创新、效率并最终改善人类健康。生成式人工智能自动化和增强内容生成和决策的能力重塑了行业,使其成为组织接受云迁移的有力驱动力。

云计算是利用生成式人工智能等新兴技术的基础。它提供了支持生成式人工智能的计算需求所需的基础设施和资源。云的可扩展性确保组织可以在不受基础设施限制的情况下,开展雄心勃勃的生成式人工智能项目。此外,云的可访问性促进了分散团队之间的协作并促进了远程工作,这是当今全球商业格局的一个重要方面。

云提供商还提供灵活的定价模型,允许组织只需为他们使用的计算资源付费。这种经济高效的方法使得试验生成式人工智能模型、迭代项目以及在需要时无缝扩展成为可能。同样重要的是,云提供商在安全措施上投入巨资并保持严格的合规性认证,这对于处理敏感数据和监管要求的组织至关重要。云平台提供强大的安全功能、数据加密和广泛的合规选项,确保生成式人工智能项目符合行业标准并保持数据完整性。

从本质上讲,云充当催化剂,使组织能够充分释放生成人工智能的潜力和其他尖端技术。它为部署和利用这些创新解决方案提供基础设施、可扩展性、成本管理、可访问性和安全性。其结果是前所未有的效率和创造力。

考虑资源因素

生成式人工智能的计算需求巨大,需要大量的计算资源和存储容量。78%的企业认为云计算对于人工智能和机器学习计划至关重要。云在生成人工智能中的作用的关键方面包括可扩展性、可访问性、成本管理、数据安全性和法规遵从性。

生成式人工智能模型需要使用海量数据集进行大规模训练。云平台提供可扩展的计算和存储资源,使组织能够根据需要配置资源。这种可扩展性确保组织可以在不受基础设施限制的情况下处理雄心勃勃的生成式人工智能项目。此外,基于云的生成式人工智能工具可以通过互联网连接从任何地方访问,促进地理上分散的团队之间的协作并支持远程工作。

生成式人工智能项目可能是资源密集型的,云提供商提供灵活的定价模型。组织可以为他们使用的资源付费,从而促进具有成本效益的实验、项目迭代和可扩展部署。

当组织踏上云迁移之旅时,细致的规划和执行至关重要。强大的业务用例、共同的愿景和全面的数据治理为成功奠定了基础。组织必须掌握当前状态,找出差距,制定深思熟虑的计划和路线图,以实现数据、报告、分析和人工智能的价值。建立数据收集、识别、存储和使用的标准和要求对于数据治理和维护可信的见解至关重要。

鉴于工具和技术的快速涌入,组织需要强大的数据策略来有效扩展和维持其投资。这样的策略确定了关键功能,并概述了数据迁移、集成、清理、标准化和治理的计划,将数据管理视为一个程序。

展望未来

总而言之,2023年、2024年及以后的业务格局将以数据的不断增长为标志,这将高效数据管理的需求推向了新的高度。云技术和生成式人工智能是应对这一挑战和推动业务成功不可或缺的支柱。云迁移不仅可以节省大量成本,还可以提供可扩展性、可访问性和更高的安全性,使财务支出与实际资源使用情况保持一致。

此外,云提供的高级分析和AI/ML的变革力量使组织能够做出精确的数据驱动决策、增强客户体验并发现以前隐藏的数据模式。生成式人工智能是一项尖端技术,它不仅仅局限于降低成本,还彻底改变了各行业的内容创建、个性化和创意流程。

然而,这一变革之旅的成功导航需要精心的规划、强大的数据治理以及经验丰富的云专业人员的指导。这些专家擅长选择正确的云服务、设计可扩展的架构、优化成本以及确保严格的安全性和合规性措施。最终,战略云迁移之旅可以增强组织敏捷性、可扩展性和竞争力,为企业打造繁荣和创新的未来。

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