AI 的時代已經來臨,各公司指出在效率、生產力和創新等方面都有兩位數的成長。但若要充分發揮 AI 的威力,您必須最佳化資料的使用。
AI 資料量龐大,且通常彼此孤立,導致運算、儲存和能源需求旺盛,並嚴重影響現有基礎架構。 NetApp思想領袖分享了經過深思熟慮且行之有效的 AI 方法。
超過半數的 AI 專案從未投入正式作業。為什麼呢?低效率的資料基礎設施和未解決的安全風險阻礙了企業的發展。從確保只有正確的資料為您的 AI 提供動力到自動化威脅偵測,您需要一個 AI 就緒的資料基礎,並在每一步中嵌入安全性和合規性。
隨著開放式法學碩士 (LLM) 課程於 2025 年初正式啟動,我們正處於一場激烈的全球 AI 創新競賽之中。誰是現在的領導者,誰又最有能力引領未來?為了找到答案,NetApp 對全球各地的 CEO 和 IT 主管進行了調查。
探索人工智慧如何徹底改變企業,但規模化仍然是一個巨大的挑戰。 PhoebeGoh 和 Mekka Williams 探討了關於人工智慧成熟度的嚴峻現實,以及企業必須採取哪些措施才能實現成長。
AI&最常見的業務驅動因素包括提高作業效率、提升員工生產力和加快創新速度,但所有這些都需要仰賴智慧型資料基礎架構的強大功能和靈活度。
IDC 和 NetApp 的 AI 思想領袖討論了當今組織中各個工作職能面臨的一些最關鍵的 AI 主題。
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