您的基礎設施是否已做好應對人工智慧規模化發展的準備？

隨著人工智慧工作負載的擴大，數據既是智慧的來源，也是限制其發展的瓶頸。

看看你處於什麼位置

被動因子

倉儲擴張是被動的，由即時需求驅動。

被動因子

儲存空間正逐漸成為一種限制因素，而非優勢。
基礎設施規劃往往與短期營運壓力、預算週期或緊迫的產能需求有關。隨著人工智慧工作負載的成長，處於此階段的組織可能會面臨成本上升、存取權限分散以及有效擴展難度增加等問題。

常用指標

產能擴張是被動發生的
人工智慧需求難以預測。
資料可存取性因環境而異
儲存決策優先考慮短期效率。

評估你的準備狀況

過渡規劃者

基礎設施策略正在不斷發展，但仍存在一些關鍵差距。

過渡規劃者

貴組織正在向更具策略性的營運模式轉型。
在某些領域已經存在長期規劃，人工智慧的需求也開始影響基礎設施決策。然而，規劃、營運和業務重點尚未完全協調一致。

常用指標：

存在一些人工智慧預測。
基礎設施規劃與業務成長部分契合
隨著時間的推移，擴展變得越來越複雜。
數據流動會造成營運摩擦。

探索框架

策略性基礎結構領導者

儲存被視為人工智慧成長的策略推動因素

策略性基礎結構領導者

基礎設施與長期人工智慧和業務策略保持一致。
處於這個階段的組織會積極主動地進行可擴展性、可訪問性、效率和彈性方面的設計。儲存決策已納入更廣泛的人工智慧路線圖和營運規劃。

常用指標：

與成長一致的多年規劃
無障礙存取與使用者留存同等重要。
密度和效率主動優化
基礎建設策略協助競爭優勢

了解策略

隨著人工智慧規模的擴大，哪些方面會改變？

詳細資訊

人工智慧帶來了新的基礎設施壓力，而傳統的營運模式從未想過要應對這些壓力。

可存取的資料
人工智慧的效能取決於資料的可存取性。
傳統儲存模型優先考慮資料保留。人工智慧工作負載越來越重視檢索速度、可訪問性和跨環境的持續吞吐量。
資料引力
人工智慧改變了基礎設施的運作方式。
隨著資料在邊緣、雲端和核心環境中不斷擴展，集中式營運模式在延遲、成本和可擴展性方面造成了日益嚴重的效率低下問題。
密度經濟學
人工智慧基礎設施需要新的效率模型
隨著人工智慧環境的成長，僅透過擴大佔地面積來擴展規模的成本將越來越高。
膨脹壓力
反應式擴展會帶來長期限制。
隨著人工智慧需求的加速成長，依賴短期規劃的組織經常會面臨營運複雜性增加和基礎設施可擴展性降低的問題。
策略一致性
人工智慧策略需要跨職能協作
基礎設施、營運、財務和人工智慧領導層越來越需要協調一致的規劃模式，才能有效地擴展人工智慧。

儲存滯後會導致人工智慧投資報酬率下降。

為了最大限度地提高人工智慧的投資報酬率，儲存規模必須與運算投資同步擴展。如果儲存速度慢，運算能力就會閒置，GPU效能就會下降，生產力就會停滯不前。財務績效是儲存策略的下游因素。

面向人工智慧時代的以資料為中心的營運模式

現代人工智慧基礎設施越來越要求組織重新思考資料的儲存、存取和擴展方式。

現代化您的儲存策略

策略始於數據引力

人工智慧工作負載越來越多地將資料拉向其生成和使用的位置。儲存策略必須考慮資料想要儲存的位置，而不是資料過去儲存的位置。

數據可用性影響人工智慧的發展速度

現代策略根據 AI 工作負載的吞吐量、存取模式、容量和治理要求，規劃跨儲存環境和媒體類型的資料流暢移動和分層。

儲存密度是人工智慧的通行貨幣。

隨著電力和空間成為人工智慧資料中心的主要限制因素，每瓦和每平方英尺的TB數是實現大規模推理經濟效益的新最佳化指標。

為下一步擬定策略規劃

最持久的儲存策略能夠預見新的資料類型、工作負載和消費模式，使儲存採購與人工智慧路線圖和長期容量規劃保持一致。

評估人工智慧時代您的儲存策略

了解您目前的方法可能在哪些方面限制了人工智慧的未來發展——以及下一步該怎麼做。

你將學到：

隱蔽的基礎設施風險可能正在形成
無論您的儲存計劃是主動式的還是被動式的。
容量、密度和資料存取如何影響人工智慧成果
今天哪些行動可以加強你的策略？
接下來哪些優先事項需要領導層關注？

評估你的準備狀況

將儲存轉化為戰略優勢

人工智慧改變了企業創造價值的方式——而且，儲存正日益影響這種價值擴展的效率。

Seagate 與全球眾多以資料為驅動核心的組織合作，協助其因應 AI 時代基礎設施規模擴張的需求，提升可近性，並進行長期規劃。

該框架旨在幫助企業領導者更了解基礎設施瓶頸出現在哪裡，以及如何為接下來的事情做好準備。

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