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Gartner發布2025年及未來影響IT部門與用戶的重要預測
Gartner近日發布2025年及未來的重要戰略預測。Gartner的重要預測探討了生成式人工智能（GenAI）如何影響在多數人眼中只有人類才能產生持久影響的領域。
智算為生成式AI發展鋪路
從PC時代到移動互聯網時代，再到如今的AI時代，每一輪技術變革都在不斷降低使用門檻和開發門檻，智算的發展也將進一步降低生成式AI的應用，使其可以快速推進。
機械硬盤在生成式AI時代依然充滿活力與潛力
在人工智能來臨之時，我們首先會想到GPU，但數據存儲的重要性同樣至關重要，它能夠確保人工智能系統的可信性和完整性。
AI讓邊緣計算與CIO越來越緊密相關
隨著生成式AI被嵌入到越來越多的設備中，賦予它自主決策權就將取決于實時數據，以及避免過高的云成本，這就是邊緣計算的用武之地。
安永如何憑借AI平臺“徹底”重塑運營
跨國咨詢公司安永表示，生成式AI正在“徹底重塑”其運營方式，而目前公司員工對于這項技術的采用率已經高達96%。
生成式AI市場報告：投資回報、主要用例、AI成本和收益結果
大約有70%的企業正在使用ChatGPT進行軟件開發活動，65%的企業正在聘用MSP來推動很多他們的生成式AI計劃。投入資金最多的生成式AI用例是客戶服務聊天機器人，有53%的企業表示，這是他們的首要的生成式AI優先事項，而最常見的生成式AI用例則是IT測試自動化。
CIO關于生成式AI項目的數據管理需要做好這三件事
在對生成式AI進行了近兩年的試驗之后，許多IT領導者已經準備好擴大規模了。然而，在此之前，他們需要重新考慮數據管理問題。
阿里云引領的SaaS進化論，AI加持的云端爆發
生成式AI的出現使全球范圍內迸發了“積極擁抱AI”的浪潮。生成式AI對于SaaS行業，究竟是一場前所未有的機遇，還是一次可能顛覆的挑戰？會迎來怎樣的業務爆發式增長，還是有被新技術逐漸取代的風險？
麻省理工報告：企業對生成式AI的使用，幾乎增長了一倍
在行業競爭優勢方面， 37% 的早期生成式AI使用者認為，自己在市場和競爭對手中遙遙領先，而計劃者中這一比例僅為 11%。這表明早期使用者通過積極應用生成式 AI，已經取得了一定的競爭優勢，并且相信這種優勢將繼續擴大。
Gartner：中國企業利用GenAI提高生產力的三大策略
隨著生成式人工智能（GenAI）風靡全球，大多數企業都希望利用人工智能（AI）技術進行創新，以收獲更多的業務成果。
憑借生成式AI，Andretti Global賽道分析全面升級
AI與印地賽車之間的關聯似乎并不明顯，但從量化指標的角度來看，參加印地賽事的每輛車上都有約140個數據傳感器，且每輛車每場比賽都會產生約1TB的數據。換言之，我們在很大程度上已經能夠從純數字的角度理解這一知名賽事。
從芯片基礎創新，看AI存儲性能未來演進
AI的訓練和推理階段對數據量的需求非常大，并且隨著模型規模的增長，這種需求會成倍增加。所以存儲系統不僅需要提供更高的容量，還必須具備更低的延遲和更高的處理速度，滿足各類AI應用場景的要求。
數據湖演進之路：架構分裂推動AI分析的新時代
數據湖這個詞在21世紀10年代初出現的時候，有些人認為它是在恰當的時間出現的一種恰當的架構。數據湖是一種非結構化的數據存儲庫，利用了新的低成本云對象存儲格式（如Amazon S3），可以容納來自網絡的大量數據。
CIO趨勢：投資回報率成為焦點 謹慎權衡生成式AI的成本
CIO越來越多地開始以更清晰的商業價值為重點審查生成式AI項目，特別是關注生成式AI技術的成本及其潛在優勢。
史上最高！OpenAI以1500億美元估值，融資65億美元！
OpenAI能拿到的資金上限是115億美元。本次投資者包括微軟、蘋果、英偉達、Thrive Capital等全球知名企業，其估值比上一輪融資提升了1倍左右。
企業AI：如何構建AI數據集
首先考慮企業已經擁有的、或者可以使用的、符合要求的數據和數據集。接下來，你需要決策點透明度，以及信號值來評估可用性、可行性和業務效果等因素，或者潛在表現與競爭對手相比的數據等。
Gartner發布2024 年新興技術成熟度曲線
Gartner 2024年新興技術成熟度曲線收錄的25項顛覆性技術分為四大領域：自主AI、開發者生產力、全面體驗以及以人為本的安全和隱私計劃。
Gartner：利用模型護欄規范GenAI的行為和輸出
2023年Gartner企業人工智能（AI）調研揭示了GenAI用例的三種最主要的實現方法，74%的受訪者通過對現有GenAI模型進行定制化調整來滿足自身用例的需求，65%的受訪者嘗試自行訓練定制GenAI模型。
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