VU阿姆斯特丹商学院的博士候选人Alex de Vries最近的一项研究称，人工智能行业的能量可以像2027年到荷兰的国家一样多。尽管数据中心行业一直是最进步的行业之一 ，但在解决能源消耗和碳排放方面 ，显然还有更多需要做的事情，尤其是考虑到AI的迅速兴趣 ，dalgassocial Links导航导航
Nutanix的高级云经济学家。
生成AI的影响
诸如chatgpt之类的生成AI工具的影响一直是当年的故事 。全国各地的董事会一直在忙于建立工作组 ，以确定AI如何帮助推动其业务发展 。实际上，在我们的企业AI报告中 ，我们发现各种形状和规模的组织都希望尽快接受AI技术。
尽管有90％的受访者表示AI是其组织的优先事项 ，但该报告还表明缺乏准备就绪 。从测量能源消耗到有效管理和保护数据，许多组织仍在确定哪些环境最好运行其AI流程和工作负载的不同部分 ，甚至是哪种类型的AI应用程序最有用 。
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但是，两个主要问题是其环境影响 ，尤其是在ESG报告责任和数据隐私增加的时候。超过90％的AI报告受访者表示 ，安全性和可靠性是其AI策略中的重要考虑因素 - 数据安全性和治理（包括数据质量和数据保护）对于支持AI技术和服务至关重要 。
环境影响和隐私问题
在调查中有趣的是，许多受访者认识到需要将其ESG报告与AI需求保持一致，但很少有人实际上知道如何或拥有相关技能 。实际上 ，ESG被评为需要AI技能开发的关键领域。
如我们所知 ，在某些地区，ESG报告现在是必须的 。当然 ，政府 ，投资者和客户的压力越来越大，在欧洲的2024年公司和具有欧洲链接的美国公司将不得不在“三个范围”中报告其碳排放 ，这实际上是“直接的 ” 。＆lsquo;＆＆＆＆＆lsquo;碳排放。
就目前而言 ，AI的使用有可能使它拆散，这就是技术对IT基础架构的需求 。企业了解运行Compute和GPU-Huggry AI算法和工作负载所需的大量能量 ，但是知道是否独自进行它并在Prem上建立定制的AI系统 ，使用公共云服务，或者在边缘上使用独立的平台 ，需要一些思想和计划 。
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另一个大问题是数据隐私。AI发动机需要数据进行培训 ，因此 ，如果组织使用基于公共云的AI服务，组织如何保持对自己数据的控制？缺乏对数据的控制几乎可以肯定是一个治理问题 ，因为任何业务都无法完全确定他们的数据最终会在哪里 。除了潜在的延迟问题以及与公共云的弹性性质相关的成本外 ，数据隐私必须是一个主要目标 。
我们会争辩说DIY诉求的成本以及全球的GPU以及所需的内部AI技能，使其独自一人成为不开始的人。边缘上的独立AI平台提供了数据隐私和速度 ，以及较小的足迹 ，能源消耗和碳撞击减少 。显然，了解组织要如何部署AI是关键 ，但是该技术细分的新生本质意味着缺乏战略最佳实践 ，已建立的护栏甚至参考架构 。
组织基础设施
研究表明，尽管DIY方法有并发症和挑战，但有59％的受访者期望在本地或私有云中运行AI解决方案 ，其中51％的受访者用于托管数据中心 ，而优势为44％。面临的挑战将是如何在ESG和数据治理领域内管理这些服务，这可能尚未确定这些数字将来如何塑造 。
最重要的是基础架构 。如果企业要追求AI的未来 ，我们都必须以不同的方式看待基础设施。我们不能仅仅假设AI只是可以扔到云计算桩上的另一个应用程序 ，一切都可以 。这里还有更多的风险，不仅是数据的安全性和地球的未来（如果这还不够） ，还包括部署AI系统的企业的可行性 。现在认识并面对挑战将大有帮助 ，以确保组织不会犯昂贵的错误，这可能会造成昂贵的环境或声誉损失。
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