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戴尔科技AI工厂：参与一场将数据转化为洞察的化学反应

互联网 | 编辑: 单亚凯2024-11-08 10:38:13转载-投稿

AI技术的影响力甚至不亚于元素周期表的发明和DNA分子结构的发现。但与所有化学研究一样，AI助力将数据转化为洞察的过程也必须使用正确的方法才能获得有效的结果。对此，戴尔科技总结了以下步骤，为企业指出清晰路径。

在生成式人工智能（GenAI）时代，数据是构建智能模型的基石。成功的GenAI模型需要有准确的数据，才可生成有意义的结果，这一过程与化学反应的精妙机制颇为相似。正如化学家将基本元素转化为新物质，企业也致力于利用AI将原始数据转化为宝贵的洞察。这种转化是基于正确的“反应物”——即数据原材料，从而为企业提炼出实质性的价值。

这一场有关AI的化学反应也推动了数据量的爆炸性增长，据IDC预测，2024年全球将生成159.2ZB数据，2028年将增加一倍以上，达到384.6ZB，其中非结构化数据将占数据总量的近九成。麦肯锡咨询的报告估计，GenAI将为全球经济带来数以万亿计美元的价值，仅在观测到的63个用例中，GenAI就预计每年可产生2.6万亿至4.4万亿美元的经济效益。可以说，AI技术的影响力甚至不亚于元素周期表的发明和DNA分子结构的发现。但与所有化学研究一样，AI助力将数据转化为洞察的过程也必须使用正确的方法才能获得有效的结果。对此，戴尔科技总结了以下步骤，为企业指出清晰路径。

对原材料“提纯”

数据是训练AI系统的基础，也是AI最终行动的依据。干净、可靠的数据是获取洞察和实施行动的关键，因此数据质量至关重要。化学家在实验前需要对反应原材料提纯，企业也必须在数据转化前对其进行净化和提炼。戴尔科技的“创新催化剂”研究显示，在受访的中国企业中，有92%认为AI将在未来极大地改变各行各业，但在推动创新的过程中，71%的企业还无法将数据转化为实时的洞察。在计算机科学领域，“Garbage In, Garbage Out (GIGO)”是一句经典论断，即数据的质量决定成果的质量，同样，AI/GenAI的产出质量也取决于所使用的数据。

现如今大多数企业的数据分布在不同的地点。既有可能位于本地，也越来越多地在边缘出现。为了利用数据而将其从一个地点移动到另一个，不断变换地点往往困难又昂贵，而如果能够将AI主动应用于数据，让数据待在原位，效率将得到显著提升。此外，在本地训练和运行AI模型还有益于数据处理、分析、保证合规和知识产权管理。戴尔科技与IT信息平台TechTarget旗下的Enterprise Strategy Group（ESG）的一项联合研究证明，在本地进行大语言模型（LLM）推理的成本较在公有云中可减少四分之三。如果企业能够将正确的GenAI模型应用到准备好的数据中，就能离成功更进一步。

组合各种元素

化学家制备好不同元素的化合物后，会将它们混合生成新的物质。在GenAI领域，企业也可以通过与开放生态系统（即通过共享数据和服务创造价值的运营模式）合作来做到这一点。AI/GenAI工作负载需要灵活、能够快速适应模型发展的基础架构和软件。开放LLM给整个生态系统带来了均等的机会，相对应使企业能够加快AI应用进程并加速解决问题。无论是初创公司，还是公共部门和企业机构，行业里的每位参与者都能贡献一份力量。

合作就如同不同元素的混合，既带来了新的机遇，又降低了AI的开发成本。一方面，开放生态促进了良性竞争、多样选择和知识共享；另一方面，开放模型受到公众的监督，促使研究实验室减少偏见并确保数据安全——在道德监管下组合和提炼各种元素。

获得洞察方程式

“提纯”数据并组合开放生态系统中的正确元素后，企业就可以实现突破，获得洞察生成的要义。AI算法可以预测趋势、客户行为和市场动态，这些洞察产生的过程就像化学的“方程式”，帮助企业持续发展并指导企业的战略决策。

AI不是魔法，而是一种严谨的实践。数据科学家和工程师们需要遵循精准的方法才能激发创新。他们的实验室里虽然没有烧瓶和烧杯，但却有工作站、数据、计算、存储等用来从数据中提炼智慧的重要工具。

化学反应的必要条件

AI和数据管理密不可分。企业需要制定严格的数据策略，才能从GenAI模型中获益。将数据视为一种原始元素，通过持续精炼和一套详细的流程将其转化为有价值的物质。AI的采用亦是一场美妙的化学反应，企业应具备化学家的基本素质——保持好奇心、持之以恒并全力以赴地将数据转化为洞察，最终充分发挥出AI的变革价值。

戴尔科技AI工厂：创新驱动，加速数据转化为洞察

AI时代的数据转化并非生产实物商品，而是生成可操作的情报信息、新鲜内容和新见解，即企业亟需的新型洞察。作为全球领先的端到端解决方案提供商，戴尔科技的AI 工厂（AI Factory）正是将上述见解纳入实际应用的卓越例证，帮助企业在任何规模下、在任何地点，都能进行一致且顺利的数据准备、处理并成功收获洞察。

通过构建Dell Data Lakehouse现代化数据湖仓理念，戴尔科技使用户通过统一接口访问云上云下、本地数据中心及边缘端的数据，收获高质量的数据为而后生成高质量的AI成果奠定基础；并构建广泛优质的开放式生态系统，与数据领域领军企业深度合作，为客户带来多样化和个性化的AI解决方案。此外，戴尔科技AI工厂也提供从桌面到云端的极为丰富的AI产品组合作为“反应工具”，以经过AI优化的强大基础架构助力客户合理调整AI投资规模，从而在任何地方灵活地部署AI，收获业务洞察。

在不同的数据“化学反应”场景下，戴尔科技的AI工厂始终致力于为客户提供量身定制的企业级AI解决方案，帮助其发掘数据洞察、提高生产力、重塑体验并加速AI创新。

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