超半数AI项目因基础设施复杂而搁浅

根据数据优化公司DDN联合谷歌云和Cognizant委托的研究报告，过去两年超半数AI项目因基础设施复杂被延迟或取消。该调查覆盖了600名美国企业IT和业务决策者，这些企业员工数超过1000人。约三分之二的受访者表示他们的AI环境过于复杂难以管理。DDN CEO Alex Bouzari指出，企业部署AI的热情高涨，但基础设施、电力和运营基础不足，导致项目延迟、GPU利用率低和电力成本上升，使许多组织的经济性难以实现。这不是首次研究发现企业AI项目受阻。MIT的Project NANDA发现95%的组织从生成式AI投资中未获得可衡量回报。Gartner预测到2027年底超40%的代理式AI项目将被取消。Forrester发现25%的AI计划支出将延迟至2027年，仅15%的AI决策者报告组织EBITDA提升。在DDN研究中，约97%的决策者认为扩展AI需要在云端进行，但Bouzari不确定这是否能解决基础设施困境。他表示，本地面临的挑战同样会延续到云端，云端需要统一数据和规模化编排，IT组织需进行教育过程。DDN成立于1998年，与英伟达、xAI和谷歌等AI领域大公司合作，优化数据流入流出AI基础设施，随着系统成本和电力使用增长，这一能力变得尤为重要。Bouzari指出，早期AI采用者已从试点项目转向可销售产品并产生投资回报，而许多企业刚刚起步，复杂基础设施是阻碍采用的重要障碍之一。他认为教育过程可由促进者推动，如Accenture和Deloitte等知道如何部署复杂交钥匙业务解决方案的经销商，这一曲线正在开始。