Pure Storage指出企业对于AI庞大的能源与数据需求未做好准备

　　拥有全球最先进数据存储技术与服务的IT先驱Pure Storage与Wakefield Research共同发表一份最新报告，指出不同产业在导入人工智能时所遭遇的阻碍，并揭示这项高阶技术经常被忽略的能源需求。

　　这份最新报告：改变的动力：面对AI导入的能源与数据挑战（Drivers of Change： Meeting the Energy and Data Challenges of AI Adoption）点出重新评估数据基础架构的重要性，以帮助AI发挥真正价值，并控制能源成本、持续迈向企业环境永续目标。

　　调查重点：

　　这份报告调查了500名企业IT采购人员，这些企业分别来自美国、欧洲员工人数规模超过500人以上的公司，从调查结果中发现：

　　● 导入AI将使运算的效能需求飙升：88%企业因导入AI而使运算的效能需求大幅攀升，近半数（47%）的企业自从导入AI后，运算效能必须加倍或更多。

　　● 企业未预料到AI的能源需求：73%IT采购人员对于AI的能源要求并未完全做好准备。

　　● 能源消耗仅是AI的负担之一：对于73%企业而言，AI需要或未来将需要某种数据管理层面的升级，这些升级包括：数据管理工具（48%）、数据管理流程（46%）、以及数据储存基础架构（46%）。

　　● 近全数（96%）企业都已经或正在计划更新IT基础架构：29%IT采购人员表示，AI已经或未来将会需要进行全面翻新。

　　● 这些挑战让企业的永续目标受阻：89%企业发现，为导入AI而升级IT基础架构，使ESG目标变得更难达成。 然而，其中已导入AI技术（或未来12个月内计划导入）的企业，有60%表示他们已经投资或未来将会投资更多高能源效率的硬件来实现ESG目标。

　　产业意义：

　　AI在各行各业正逐渐兴起，然而多数企业仍缺乏必要的基础架构，以应付其高效能的数据与能源需求，并因此无法充分发挥其效益。 这样的限制对于成功构建AI以支持企业关键计划而言，将是一种挑战，其中之一便是实现企业环境可持续目标。 几乎所有的IT采购人员都感受到减少碳足迹的压力，事实显示，大多数IT采购人员都同意，若未适当做好IT基础架构的准备以支持AI，则将不可能实现IT目标。

　　如今企业比以往更迫切需要一套更聪明的基础架构，传统的老旧系统通常无法支持让机器学习发挥最大效益所需的大规模AI数据流程。 随着AI持续加速普及，IT团队需要一种高效率、可靠、高效能的基础架构来确保部署成效。

　　高管洞察：

　　Pure Storage技术长Rob Lee表示：面对改变预先做好规划并保持弹性，对于导入AI来说相当重要，随着AI时代的电力及资料需求呈指数成长，投资适当的AI-Ready资料基础架构对于有效部署以及能源效率不仅是必要的，更是让AI项目能发挥最大价值的关键。 这份新的报告为IT领导人提供了两项重要洞察，那就是 – 未妥善规划AI建置所需要的改变将导致怎样的后果、以及预先为AI对于基础架构的冲击做好准备的好处。

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