隨著 ChatGPT 的爆紅，現在許多企業都聲稱在自家內部部署了 AI、生成式 AI 應用，不過雲端儲存與資料管理廠商 NetApp 指出，目前大約僅有 24% 的台灣企業在實際營運環境中應用了 AI 技術，實際採用的比率如此低的原因在於，AI 技術部署既複雜，且成本又高還很耗時。
NetApp 大中華區技術總監游慶洪就表示，「資料整理」是部署 AI 專案的首要挑戰。現在大家都說需要打造一個生成式 AI 模型，但這也意味著需要將許多非結構化的數據轉化成結構化的架構，在轉化的過程中理出一個有意義的答案，這當中最大的挑戰就是要如何整理這些資料，且要如何將這些非結構化的資料變成一個理想的構畫。這也是為什麼現在只有 24% 的台灣企業在實際營運環境運用 AI 的技術。
NetApp 注意到現在企業客戶的 AI 基礎架構需求，就是 AI 基礎架構可經濟高效地擴展，且能讓資料做好 AI 準備的整合式資料引擎，並以安全且保密的方式來存取／移動／處理／管理資料，原生混合多雲端和生態系統整合，提供簡單的端對端解決方案。
在 AI 時代有三大資料變革性創新：有效理解與管理 AI 資料、將 AI 帶給資料，以及有效率地運用 AI 力量。游慶洪指出，該公司提供的解決方案實際上已可替企業客戶做好一半的事情，假如客戶地端資料儲存在 NetApp 儲存設備上，那麼就可以更輕易地將 AI 帶到資料上，無需將資料帶出客戶的主機。
（首圖來源：科技新報）
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