本文作者：Houman Modarres
从个人为了娱乐或功能而使用ChatGPT，到企业应用人工智能(AI)来自动化任务，人工智能工具的使用在过去几年中呈爆炸式增长，人工智能工具在当今的商业中变得越来越普遍。
根据数据显示，43%的首席执行官正在使用人工智能来制定战略决策，75%的首席执行官认为拥有最先进的生成式人工智能是成功的关键。
人工智能提供的可能性是惊人的，几乎具有无限的全球潜力。但要实现这一承诺，关键企业和政府基础设施的运营商，如交通系统、医院和金融机构，需要从正确的技术基础开始。
人工智能的无限潜力
人工智能的商业化近年来取得了巨大飞跃，2024年将标志着又一个进步的一年。与此同时，量子计算和工业环境数字孪生的创新与人工智能的应用紧密结合。这些技术将共同帮助各行业实现前所未有的生产力水平。预计到2025年，仅人工智能就将支持创造9700万个就业岗位，并为世界贡献超过4.4万亿美元经济每年。预计人工智能可以在未来十年将全球GDP提高7%。
其中许多收益将来自通过预测分析和其他运营优化的主流应用来提高效率。据称，人工智能可以增强或自动化高达70%的工作任务。这可以将整体生产力提高高达3.3%，让员工有时间专注于更高价值、更具战略性的增长任务，但这不仅仅与自动化有关。人工智能还可以支持批判性思维和解决问题，为几乎每个行业提供价值。
所有这些功能都有助于企业事半功倍，这对于劳动力老龄化至关重要。
人工智能需要强大的技术基础
尽管人工智能的潜力令人兴奋，但企业和政府需要考虑如何实现利益最大化，并立即开始采取措施奠定这些关键基础。
数据是人工智能的核心。处理大量相关数据需要大量的计算资源。随着人工智能的使用范围不断扩大，数据湖对分布式（边缘）和中心位置的计算能力的要求也越来越高，并且依赖于路由、传输和数据中心可以完美且高效运行的基础设施和架构。
这通常涉及多个数据处理单元(DPU)、中央处理单元(CPU)）和图形处理单元(GPU)，它们一起工作来处理数据并在工作流和站点之间传输数据。仅传输数据就占了处理时间的25%。这意味着网络必须高效、无损且具有更高的容量，因为次优网络中的任何瓶颈都会对作业完成时间产生重大影响，否则人工智能目标可能无法实现。
人工智能基础设施的关键要素需要到位，以支持未来与人工智能集成的业务应用，包括:
计算能力和加速器：从操作中收集的大量数据耦合和解释，以做出智能AI决策需要大量的计算能力。
可扩展的数据存储和管理：数据系统和存储必须能够随着数据需求的增长，以及为决策而收集数据而快速扩展。
云计算平台：这些系统提供对几乎无限数据资源的访问，用于训练人工智能模型，分析庞大的数据集，并提取可操作的见解。
快速、可靠的网络基础设施：尤其是云服务，云服务取决于快速、安全、可靠地移动数据的能力。现代化的路由和光传输网络提供支持人工智能时代所需的容量和性能。
数据安全和完整性系统：这包括强大的协议和治理框架，随着更多数据的使用和传输，确保数据安全并寻求量子安全比以往任何时候都更加重要，安全性有助于确保数据完整性面向未来。
API以及与现有系统的集成：引入人工智能并不意味着取代每个系统和组件，因此与现有系统的互操作性和兼容性是必须的。
用于系统维护的监控和自动化工具：随着系统复杂性的增加，自动化监控和问题处理，以确保一切都以正确的性能水平运行至关重要。
合规性：企业必须确保完全遵守有关IT系统、数据处理等方面的法律法规。
可扩展性：系统必须具有灵活性，以适应不断增长和变化的应用、带宽和性能需求。
专业知识和培训：不断发展的技术需要持续的技能提升和再培训。选择值得信赖的合作伙伴和专家，他们对人工智能、运营及其独特的挑战了如指掌。
实施良好的人工智能会是什么样子
企业和政府需要进行必要的投资来建立正确的基础。有了这些要素，人工智能可以帮助我们的企业和社区提高生产力和效率。
电力企业可以将人工智能集成到其操作系统中，智能地转移电力资源，以更好地满足需求，并在电网停电之前检测到异常情况。人工智能工具可以帮助更好地预测潜在的服务影响场景，以主动避免或最大程度地减少服务中断。支持人工智能的系统还可以优化电网，以实现最大效率和可持续性。
在金融和银行领域，人工智能支持的运营可以提高交易安全性、提供先进的欺诈防护、增强分析和预测、升级客户服务并提高监管合规性。
医疗保健行业产生的数据约占全球数据总量的30%，这为利用人工智能改善患者护理、推进医学研究和优化运营以提高效率创造了机会，同时还能保护患者数据的安全性。
铁路、航空和物流企业等运输业务可以利用人工智能做出更准确的天气预报，以便他们能够做出相应的计划、改进运力规划并优化路线，以更快、更高效地将人员和货物运送到需要的地方。
政府和急救团队可以将人工智能与先进传感技术相结合，更好地预测和应对森林火灾、洪水和其他自然灾害等气候变化影响。通过人工智能和工业元宇宙模拟，以及增强的态势感知工具增强的培训，各机构可以更有效地做出反应并挽救更多生命。
总结
人工智能的有用性取决于处理来自各种来源的大量数据，并满足大量实时数据传输要求的速度、容量和智能。它将需要具有弹性和稳定性并提供快速、低延迟连接的网络基础设施，以及自动化、开放和灵活的云系统。事实上，这些关键业务、关键任务和关键社会的结果都严重依赖于网络，并依赖于一个强大、高性能和安全的底层网络基础设施，包括数据中心以及无缝连接它们的路由器和光传输设备。
有了这些基础，人工智能就可以发挥其无限潜力，以指数方式改善运营和生产力。它可以增强业务运营，提供我们设想的优化增强工作环境，并帮助我们解决一些社会最困难的挑战。
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