近来，人们分别从多个角度对人工智能 (AI) 作出了描述，包括变革性的经济规则颠覆者、被夸大抑或被低估的“猛兽”。我倾向于将 AI 视为推动人类进步的伟大工具传统中的一个全新疆域，和之前出现过的工业革命或科学革命类似，它是信息革命之后发展起来的新阶段。与之前的任何重大创新一样，AI 也有可能成为善恶之源。

AI 为企业带来了巨大的希望：由机器学习提供支持的预测性 AI 已被用于识别模式、大幅提高效率、更好更快（史无前例）地解决业务和社会问题。它可用于改进医学研究，例如预测蛋白质如何折叠以影响生物学功能。它可以帮助检测金融欺诈，保障客户和公司的盈利。它可以通过更好地预测危机及其连锁反应来协助做好自然灾害规划。这些都是我们熟悉的领域，因为多年来，我们一直在帮助客户实现这些 AI 驱动的目标。

生成式 AI 不仅可以识别模式，还可以生成新模式。此功能可以帮助软件开发人员提高工作效率，帮助内容创建者提供更逼真的体验，并使客户、员工、公民和学生更轻松地找到所需的信息。

所有这些可能性均借助数据来实现。这一点是久经论证的事实，更优越的数据集促使前几代 AI 工具提供更出色的预测，而大型数据集、大型语言模型的运用又为生成式 AI 提供了支持，从而令其功能更上新层次。当前的创新技术通过利用客户的私有数据提供更好的上下文，或者微调现有模型并做出更明智的决策，从而快速改进这些基础模型。杰出的计算机科学家 Peter Norvig 颇为优雅地总结了这一点：“大量数据可胜过聪明的算法，而数据品质佳又胜过数据数量多。”

简而言之，AI 是基于数据构建的 — 数据存储、安全和可访问性对 AI 具备的见解和分析能力有着决定性的影响力。企业的 AI 功能强大与否直接取决于为其提供支持的数据。 

当下亟需的要素是：集成、性能和信任

要实现 AI 的运行，需要管理多个版本的模型，并使其与最新的数据集保持同步。这意味着海量数据必须自由流动 — 无论是企业自己的数据，还是客户用来改进其 AI 系统的其他相关数据集。当然，我们比任何人都更清楚，这并不等同于在水坝上开一条泄洪道。这些数据数量庞大且处于不断增长之中，而且分散、往往为非结构化，需要加以保护。复杂的技术以及不同的组织和数据孤岛是将 AI 项目投入生产的主要障碍。为了帮助您充分发挥 AI 的优势，您需要最全面、最强大、最可持续的解决方案，同时不会形成传统数据孤岛的瓶颈。拥有现代、智能的集成混合云数据基础架构是 AI 的基础。

无论您是小型企业还是大型企业，如何优化数据引擎、充分利用智能技术变革的优势请见下方： 

• 确保您的数据和 AI 组织集成在一起。企业在为运用 AI、数据驱动的未来做准备时，存在的最大差距往往是数据所有权分散、数据平台和基础架构孤岛化，以及各种各样的专家独立运作。例如，许多企业都有数据分析师和工程师来深入了解数据，有数据科学家来将现代数据分析工具应用于数据，有业务分析师来了解如何应用数据和 AI 建议来推动业务成果。这些角色需要作为一个团队紧密合作以扩大 AI 的影响。

• 评估和整合非结构化数据。多年来，企业一直投资于从结构化数据（如数据库、数据仓库和商业智能工具）中提取价值的工具。然而，生成式 AI 提供了一个强大的引擎，可以从大部分的公司数据和其中增长最快的部分（即非结构化数据）获取价值。文本仍然是大多数企业数据的主要格式；文档、音频文件以及图像和视频等大型文件在公司数据中所占比例最大。自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 是最成熟的 AI 工具，当然也是生成式 AI 中速度最快的应用程序，可确保您掌控最新的非结构化数据环境及其相关应用程序，以便将其与生成式 AI 应用程序结合使用，为您的业务提供支持。

• 将工作负载和数据与智能混合多云基础架构集成。数据卷、类型和速度正在势不可挡地增长。由于需要处理海量数据，精简和集成这两大特征将大有帮助。数据管道是一种有效的架构系统，用于收集、传输、处理、转换、存储、检索和呈现数据。如今，领先的 AI 团队希望通过构建混合云数据管道，将公有云的可扩展性和不懈创新步伐与内部环境的安全性和监管完美结合。

• 优先考虑数据的安全性和监管。功能越强，责任越大。这句话虽然有点老套，但它无处不在是有原因的，在 AI 领域尤其如此。从安全角度来看，AI 具有优势，它可以实时识别网络威胁并创建错误检测模型，但也可能具有风险。借助 AI，您的私有数据的价值将会更高，但它可能会导致模型出现错误、偏差和其他不准确之处。因此，它需要得到妥善保护和治理。

通过优化数据引擎，拥有坚实基础，充分发挥 AI 的潜能，同时以负责任、安全和经济的方式做到这一点。

我们的价值观：NetApp 曾多次走在变革的最前沿

数据和数据基础架构是 NetApp 最擅长的领域。通过利用我们的专业知识，您可以大胆展开工作，确保不受阻碍地聚焦于客户的需求。

30 年来，NetApp 经受了一系列的技术和商业模式革命，我们不仅经受住了这些变革，而且还利用每一次变革深化了我们的专业知识，帮助客户应对不断变化的世界，并推动我们的业务取得成功。当客户端-服务器计算成为常态，企业将销售迁移到互联网，云成为颠覆者，混合成为解决方案时，我们一直在这里。因此，即便技术发生变化，我们依然清楚企业需要的是什么。AI 也不例外。我们让客户能够使用 AI 技术来促进药物开发和疾病诊断，改善制造过程和客户服务，并减少欺诈、浪费和风险。我们每天都在使用 AI 来开发和改进我们的产品和服务。

说到支持客户集成、访问和管理数据的整个生命周期，并支持随时随地为任何应用程序（包括 AI）的任何数据执行此类操作，NetApp 是独一无二的。

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