标普全球市场情报和 Vultr 发布新报告，独特视角洞察人工智能成熟之路

Vultr 和标普全球市场情报发布了一份新的行业报告《新战场：释放 AI 成熟度/多模型 AI 的力量》。这项开创性的全行业研究的独特之处在于，在接受调查的 1,000 名决策者中，72% 代表了已达到更高 AI 成熟度水平的 AI 驱动型组织。

在转型阶段（成熟度最高的阶段），32% 的公司已将 AI 集成到其核心业务流程中，并将其视为客户的重要价值创造者。在加速阶段，40% 的公司正在广泛部署 AI，并在日常应用中大量使用。最后，27% 的公司（归类为运营阶段）已开始将 AI 纳入其部分日常运营中。（只有 1% 的受访者处于实验阶段。）

任何有人工智能抱负的公司都可以从这份报告中学到很多东西——不仅可以从成熟的人工智能组织在支出、基础设施和部署策略方面做出的决策中学习到，还可以从他们的业务成果和未来计划中学习到。

以下是一些主要发现：

人工智能对业务绩效的影响：你投入多少就会得到多少

转型型组织正在赢得人心、思想和钱包份额——更不用说提高他们的营业利润率了。这些人工智能先驱者报告称，他们的表现比成熟度较低的组织要好——其中 50% 的表现“明显优于运营阶段的组织”。他们对所有衡量结果的增长也抱有更高的期望。

然而，几乎所有部署了至少部分 AI 的公司都表示，其 2022/2023 年的业绩在所有核心业务指标上均有所提高。任何想要迎头赶上的企业都必须立即投资以加速 AI 模型、培训和生产扩展——请记住，49% 的受访组织预计明年 AI 支出将出现中等至大幅增长。

有了人工智能，就没有停滞不前的空间。

这是一个多模式的世界

组织内活跃使用的模型数量在很大程度上反映了公司的 AI 成熟度水平。平均而言，所有成熟度级别的组织都有 158 个模型投入生产，预计明年将达到 176 个模型。

持续增强 AI 能力的组织将有可能提高运营效率和竞争优势。不这样做的组织则不会。

人工智能必须是你所有工作的核心

不仅 89% 的组织预计在两年内在其组织内部署先进的 AI，而且 80%​​ 的组织将在所有业务职能中采用 AI。

我们正处于一个全新的、无处不在的 AI 秩序中。这不再是关于构建和训练模型，而是以 AI 为核心重建所有应用程序。组织必须先整合云工程和 CI/CD 管道的所有原则，然后再分层 AI。

仅采用云原生技术已远远不够。组织必须采用 AI 原生技术。

胜利背后的技术

实现人工智能的成熟需要一种以开放、可组合的堆栈和平台工程为基石的新技术。88% 的受访企业打算明年增加人工智能支出，以支持其关键基础设施战略，具体如下：

• 2025 年，AI 基础设施堆栈将是混合云，其中 35% 的推理在本地进行，38% 在云端/多云进行。
• 对于云原生 AI 应用，三分之二的组织要么定制构建模型，要么使用开源模型来提供功能。
• 开放、安全和合规是跨组织、跨地区和跨边缘扩展 AI 的云平台的首要属性。
• 80% 的受访者预计在不久的将来扩大他们的 AI 边缘业务。

人工智能专家：比传统云提供商更有价值

调查中最令人惊讶的发现之一是：47% 的人工智能驱动型组织表示与人工智能专家 (25%) 或全球系统集成商 (22%) 合作，以帮助他们制定人工智能的战略、实施和大规模部署。只有 15% 的组织转向传统的超大规模企业。

这是有道理的。随着企业寻求实现更高的 AI 成熟度，一种新的基础设施秩序正在形成，这种秩序并不完全依赖于传统的超大规模计算平台，而后者的包袱 — — 不可预测的成本、有限的 GPU 可用性、有限的可扩展性、不可靠的安全性/隐私性、供应商锁定等 — — 正变得越来越难以忽视。

企业需要一个替代的云平台来支持其核心云数据工程、AI 工作负载和混合架构，该平台提供重建云基础设施所需的所有安全性、合规性和核心服务，并以 AI 为每个应用程序的核心。

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