生成式人工智能设计：订阅您的方式以获得更快的投资回报

委托 如果专家的预测被证明是正确的，那么生成式人工智能在企业中的采用将在 2024 年成熟。特别是如果组织期望投资于生成式人工智能 (GenAI) 的资金能够带来红利的话。

2024% 的商界领袖表示，他们预计到 XNUMX 年将增加在人工智能和 GenAI 上的支出 波士顿咨询集团.

当然，支出并不等于结果，这因企业而异。随着时间的推移，叙事弧将变得更加微妙。

是的，一些渴望在竞争对手中占据一席之地的组织将竞相整合或构建 GenAI 产品和服务。但许多其他人会采取更加谨慎的方法。

从不确定从哪里开始到对大型语言模型准确性的担忧，IT 领导者仍在努力寻找使用 GenAI 服务的最佳方法以及在哪里运行这些数据密集型工作负载。

但他们必须努力应对——他们的首席执行官要求这样做。

一项调查显示，68% 的美国首席执行官认为人工智能将在未来三年内显着改变他们的公司创造、交付和获取价值的方式 普华永道民意调查。在这种情况下，“显着”是数字化转型的代号。

优化人工智能时代的工作负载

十多年来，公共云一直是采用有助于促进数字化转型的新兴技术的领先方法。公共云帮助组织缩短了构建和启动原型所需的时间。

如今，随着工作负载位置范围的扩大，大多数想要测试 GenAI 水域的组织都面临着不同的计算。近年来，以公有云和本地混合方式为主的 IT 领导者已迅速发展成为多云产业。

在这些异构环境中， 应用程序运行 数据中心、公共云和私有云、托管设施和边缘设备中的本地部署 - 默认情况下将其称为多云。然而，当越来越多的老板寻求运营效率和降低 IT 成本时，这种偶然事件是不可持续的。

如今，组织对于工作负载位置的选择变得更加规范，优先考虑性能、延迟、安全性和其他变量。工作负载放置变得更加有意——多云设计模型。

是的，那 在新的 GenAI 时代同样如此。据一项调查显示，如今 82% 的组织更喜欢采用本地或混合方法来构建 GenAI 工作负载 戴尔调查 IT 决策者。混合意味着本地和公共云资源的组合。

看到的价值 将人工智能引入他们的数据，一些 IT 领导者 开始在内部实施 GenAI。 IT 部门利用现成的或开源模型来实现数据和模型的安全、控制和治理，在选择将其扩展到其他位置之前，正在其数据中心进行试点。

这些领导者重视与内部运行数据密集型模型相关的较低延迟，他们可以在其中控制吞吐量和资源并观察和观察 完善他们的模型输出 – 同时管理成本。

因此，尽管公共云仍然是放置 GenAI 工作负载的重要位置，但它并不是第一个或唯一的考虑因素，这标志着与过去十年常见 IT 实践的背离。如今的选择比以往任何时候都多，首席信息官们正在利用这些选择。

GenAI 的成功之路

事实证明，2023 年对于 GenAI 来说是一个巨大的学习曲线，各组织都在探索可能性的艺术。 GenAI 肯定会在 2024 年成熟；问题是多少。

BCG 发现，事实上，大多数组织仍然不确定如何利用 GenAI 来支持其独特的业务需求，66% 的企业领导者对其 GenAI 和人工智能计划的进展感到矛盾或不满意。

如果您是 IT 领导者，不确定如何继续，请先确定 关键用例 GenAI 以及操作它们的技术解决方案。但你不必独自前行。

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