[字幕已自动生成] (明亮的色调) (乐观的音乐) (摇滚音乐) 嗨，我是Matt Watts. 欢迎阅读另一版《未来的瓦特》、 我们将在温莎英国办事处进行这一版的报道。 本集将讲述人工智能怪物 、我们将做三件事。 我们将讨论我们是如何驯服我们 过去构建的IT怪兽的。 我们将与VMware的Joe Baguley 探讨我们是如何实现这一目标的。 然后、我们将讨论 您如何从 人工智能的角度来看待整个IT资产。 每当出现新的事物时、都会出现类似的模式。 这就是我们倾向于创造怪兽。 所以我们再多谈一下这意味着什么。 通常会发生四种情况。 第一个方面是、出现了一些新的创新 、所有企业都急于 了解如何利用它并从中获得优势。 第2步是、它通常是非常非结构化的。 不同的团队出去做事情 是因为他们都想从这一新创新中获益、 然后进入第三步、 即其他每一个团队都开始追赶。 因此、通过这一创新所获得的优势 开始变得越来越小。 问题是现在变得很复杂。 这将带我们进入第四步。 第4步是简化工作 、然后我们回到开始 、重新开始整个过程。 是不是听起来很熟悉？ 嗯、我们以前做过三次。 如果你回到80年代末和90年代末， 我们以前有这些单片系统。 随着时间的推移、这些 技术逐渐被更多的模块化中端技术所取代。 它更灵活。 它使人们能够 以更快的速度进行创新。 它提供了更多的自由。 但是，有了这种自由，就意味着不同的群体出去 作出自己的选择。 Exchange团队构建了Exchange基础架构。 SQL团队、SQL基础架构以及其他方面。 我们构建了第一个怪物。 第二波就发生了。 VMware应运而生。 同时降低了这些环境的复杂性。 它提高了利用率、 并在很多年时间内实现了正常运行 、直到第三波浪潮出现。 云。 我们采用 与第一波浪潮完全相同的方式来接近云。 许多不同的团队开始 选择他们想要使用的云。 他们希望在这些云中使用的框架。 这种复杂性又回来了。 我们正在努力解决这一复杂性问题 、同时了解我们正处于 第四波浪潮AI的开始阶段。 (音乐很好听) 当我们做第二个波浪时， 有一个非常简单的口号 ，我想我们的很多营销活动都 是抽象的，有池的和自动化的。 如果您认为这就是我们在第二波浪潮中 为真正改变世界所做的、 那就是通过虚拟化网络存储计算 、我们对其进行抽象化、池化和自动化。 让我们来看看第三波多云浪潮。 这正是我们现在要做的。 我们正在抽象化所有这些云、将它们整合在一起、 实现自动化、简化IT。 现在、人们像对待 数据中心内的服务器一样对待这些云、从而 获得这种开放性和选择权。 那么、我们如何阻止AI成为下一个怪物呢？ 护栏。 这是我 现在与客户讨论的第一件事、当他们展望未来时。 我们需要做的是、确保人们在 使用所有这些新技术时、 就像我们以前使用云时一样、 在云中存在影子IT、每个人都 在随机使用云、盲目地在内部构建东西、这一切都是一场混乱。 然后、我们对Kubbernetes也是如此。 这与我们现在的 情况完全相同、人们在各地都不使用随机AI。 他们想要做的是、确保 他们不会 因为所构建的内容而陷入某种法律混乱或后勤或运营混乱、然后不得不取消选择。 因此防护措施非常重要。 实际上、它更多的是监管 、而不是现在面向客户的技术。 那么、AI对 许多不同行业的未来有多重要？ 这是人们没有意识到的基本方式。 是的。 我们现在要做的是一个转折点。 这一关键点是、我们将AI交到了 普通人的手中。 我的意思是当你最终把它拿到 大众市场的时候，魔法就在这里发生。 非极客们去做 我们从未期望或模仿的事情的地方。 这正是您现在看到的。 这就是AI的民主化、 实时进行。 完全！ 但这也是技术的民主化。 回到那一天，当计算机第一次启动时， 只有几个人、五个人或六个人知道如何对它们进行编程。 然后、编程语言变得更简单、更简单。 我们越来越多的人能够理解 如何对计算机进行编程。 现在，您可以用自然语言与计算机交谈 ，而不必了解计算机的工作原理 或功能。 这绝对是一种变革。 这正是我们现在看到的。 高盛表示、AI成本节省 将使GDP增长高达7%。 现在、让我们与NetApp的AI专家讨论一下 这意味着什么。 嘿、H嘛。 是的、Matt。 企业开始看到 AI如何为他们成倍增加价值。 能够扩展其AI项目的公司 、其投资回报是原来的三倍。 事实上、 我们发现、 通过在业务流程中实施AI、客户可以节省将近70%的时间。 那么、NetApp在AI的未来将扮演什么角色呢？ 纵观 过去五年中AI技术的进步、 主要有两个原因。 许多公司的计算可用性以及数据可用性。 如果您想一想、10年前、 当企业制定云战略时、 他们并没有想到AI战略。 因此、他们没有想到将 所有这些数据整合到一个位置。 无论数据 位于何处、无论是在超大规模云中还是在内部环境中、都能访问这些数据、这 对于 不同行业推进AI技术的发展至关重要。 您会向 希望利用AI的公司提供哪些建议？ 定义目标和指标。 试着弄清楚您希望 通过这项技术实现什么。 投资于人才和基础设施。 选择合适的工具和平台。 当您选择合适的工具和平台 时、在选择工具和平台时、必须考虑成本、性能、安全性、兼容性以及可用性等因素。 所以基本上， 如果你从一组目标和指标开始， 你就不会创造我们今天看到的怪物。 (音乐很好听) 那么未来会怎样呢？ 那么、我们需要从过去中学习 、以确保我们不会 再犯同样的错误。 我们需要确保我们不会再制造另一个怪物。 如果我们开始考虑智能数据基础架构、我们就能做到这一点。 在人工智能领域寻找一致的做事方式。 以一致的方式存储、保护、管理数据、 创建数据管道和处理安全性。 如果我们做得对、 智能数据基础架构 将成为我们用来杀死下一个怪物的剑。 (悦耳的音乐)