几乎所有接受调查的企业都将生成式人工智能视为五大优先事项，但只有44%的企业制定了全面的治理政策
企业认为安全性、基础设施和数据管理是最大障碍
加州圣克拉拉 – 2024年7月9日– 根据企业战略集团（ESG）和日立有限公司（TSE: 6501）的数据存储、基础设施和混合云管理子公司Hitachi Vantara联合发布的一份研究报告，尽管对生成式人工智能的兴趣和热情日益高涨，但正在出现的重大挑战威胁着这些项目的成功。该报告调查了美国、加拿大和西欧的800名IT和商业领袖，探讨了数据基础设施对企业生成式人工智能的关键作用，以及帮助成功应用的相关决策，结果发现97%正在应用生成式人工智能的企业将其视为前五大优先事项，与欧洲受访者相比，美国公司将其列为首要任务的可能性高出35%。
有关报告结果的更多信息，请访问：https://www.hitachivantara.com/en-us/featured/enterprise-infrastructure-genai
此外，63%的受访者表示，他们已经确定了至少一个生成式人工智能用例。尽管生成式人工智能的实施越来越受追捧，但有几个因素给企业带来了严重风险：
- 只有44%的企业拥有关于生成式人工智能的明确而全面的政策。
- 只有37%的人认为他们的基础设施和数据生态系统已做好应用生成式人工智能的充分准备；然而，C级高管表示他们的基础设施和数据生态系统已做好充分准备的可能性是其他高管的1.3 倍，这体现出明显的脱节。
- 61%的受访者同意，大多数用户不知道如何利用生成式人工智能，51%的受访者表示缺乏具备生成式人工智能知识的熟练员工。
- 40%的受访者表示他们对生成式人工智能项目的规划和执行不够了解。
Hitachi Vantara首席技术官 Ayman Abouelwafa表示：“企业显然正在加入生成式人工智能的潮流，这并不奇怪，但同样明显的是，成功实现生成式人工智能的基础尚未完全建立，无法充分发挥其全部潜力。然而，要释放其真正力量，需要坚实的基础和强大而安全的基础设施，以满足这项技术的需求。”
为企业应用生成式人工智能构建基础
数据显示，各大企业正在积极寻找低成本的基础设施选项，但隐私和延迟也是首要考虑因素。71%的受访者同意，在开展生成式人工智能项目之前，他们的基础设施需要现代化——96%的受访者更喜欢非专有模型，86%的受访者将利用检索增强生成，78%的受访者表示，在构建和使用生成式人工智能解决方案时，会使用某种内部部署和公共云组合。从长远来看，随着企业获得专业知识并寻求实现竞争差异化，企业预计专有模型的使用将增加（调查显示为六倍）。
Enterprise Strategy Group首席分析师Mike Leone表示：“对提高准确性的需求表明，企业优先考虑将最相关和最新的数据纳入大型语言模型，其次是希望跟上技术、法规和不断变化的数据模式。使用正确的基础设施管理数据，不仅可以提高准确性，还可以随着数据和业务条件的发展提高可靠性。”
采用生成式人工智能的驱动因素和障碍
报告发现，有几项因素正在推动企业采用生成式人工智能，但也有一些因素让它们犹豫不决。在推动企业投资生成式人工智能的因素方面，最常被提及的用例集中在流程自动化和优化（37%）、预测分析（36%）和欺诈检测（35%）。因此，提高运营效率是企业看到成果最多的领域，这完全合理；然而，到目前为止，只有43%的企业切实获得了收益。
当被问及所面临的主要问题和挑战时，81%的受访者认为是构建和使用生成式人工智能应用程序时的数据隐私和合规性问题，而77%的受访者则认为，在接受生成式人工智能输出的结果之前，需要先解决数据质量问题。
Hitachi Vantara正在积极构建人工智能解决方案，以满足现代企业的需求。公司最近推出了Hitachi iQ，这是一款针对人工智能工作负载的行业优化解决方案套件，它在人工智能解决方案堆栈之上分层行业特定功能，超越了基本的集成和测试，使其与企业业务更加相关。作为对Hitachi iQ的补充，日立的生成式人工智能卓越中心为客户的加速发展提供支持，同时帮助控制风险，以便客户能够快速成为当今人工智能领域的佼佼者和未来的市场领导者。
如需进一步了解Hitachi Vantara在人工智能领域的专业知识，请访问：https://www.hitachivantara.com/en-us/solutions/ai-analytics
其他资源
- 报告：生成式人工智能的企业基础设施：成功的基础
- 博客文章：混合云成为释放生成式人工智能力量的关键
- 博客文章：企业人工智能新思路
- 新闻稿： Hitachi Vantara宣布与NVIDIA合作，打造全新工业人工智能解决方案组合
- 新闻稿： Hitachi Vantara扩展Virtual Storage Platform One产品组合，新增块存储设备
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