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.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:

•为什么?
•他们打算怎么做?
•他们是否准备花钱来解决问题?

图1
图1人工智能企业基础设施的状态















这是为什么?


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。

他们准备花钱来解决问题吗?

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。

要了解更多信息,请查看这个自由市场洞察报告

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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研究创始人和研188宝金博网址是多少究副总裁 - 软件

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。

我们一直在覆盖451次研究的机器学习,因为我们在2000年开始了公司。然后,我们主要专注于政府情报188宝金博网址是多少情景中的使用案例的文本分析,并在法律行业中。我们从那里分支出作为附加信息类型 -​​ 例如音频语音,图像和视频 - 成为可行的数据类型,从中学习可以提取洞察力。为了加强我们对这一广阔而不断发展的空间的报道,我们推出了对该主题的就职调查:企业的声音:AI和机器学习调查 - 2018年通过,司机和利益相关者

我们的新调查汇集了使用案例,商业利益,通过的障碍和有关如何影响机器学习的何时,如何以及为何进行影响。鉴于全文技术,使用机器学习案例遍布所有行业垂直和所有组织的所有组织都令人惊讶。几乎所有调查的人 - 97% - 相信ai对社会产生影响,75%的本集团认为它将在未来两年内产生适度的影响。问题是有多少影响和毛感在哪里?

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行业乐观
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
虽然我们处于机器学习领域的早期阶段 - 可能在我们的潮流开始时在S的曲线开始时 - 我们发现已经开发或部署机器学习的大量组织。约有36%的受访者目前正在开发或部署机器学习。早期采用者可以使用内部人才,使用某种第三方为他们开发它或购买具有机器学习的应用程序的应用程序,这些应用程序已经建立在 - 安全工具,这是最后一个类型的应用程序。
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研究创始人和研188宝金博网址是多少究副总裁 - 软件
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