您的基础设施是否已做好应对人工智能规模化发展的准备？

传统存储模型优先考虑数据保留。人工智能工作负载越来越重视检索速度、可访问性和跨环境的持续吞吐量。

随着数据在边缘、云和核心环境中不断扩展，集中式运营模式在延迟、成本和可扩展性方面造成了日益严重的效率低下问题。

随着人工智能环境的增长，仅通过扩大占地面积来扩展规模的成本将越来越高。

随着人工智能需求的加速增长，依赖短期规划的组织经常会面临运营复杂性增加和基础设施可扩展性降低的问题。

基础设施、运营、财务和人工智能领导层越来越需要协调一致的规划模式，才能有效地扩展人工智能。