Вторник, 4 марта в 12:59 UTC+3
Загрузка...

Развитие GenAI ускоряет переход на облачные технологии рекордными темпами


20Опубликовано 23.02.2025 в 20:50Категория: ОблакоИсточник
Изображение статьи

Отчет Nutanix утверждает, что вопросы приватности данных и безопасности толкают компании на увеличение инвестиций. В третьем квартале 2024 года на вычислительные и хранилищные инфраструктуры было потрачено $57,3 млрд. Девяносто процентов компаний ожидают роста затрат, однако семьдесят процентов остаются оптимистичными в отношении получения прибыли за два-три года.

Высокие темпы внедрения генеративного ИИ (GenAI) приводят к аналогичному увеличению использования облака. По данным нового отчета Nutanix, 80% организаций уже реализовали стратегию по использованию генеративного AI. Исследование показало, что большинство (94%) опрошенных согласны с тем, что их организация выигрывает благодаря внедрению облачно-ориентированных приложений и контейнеров, причем девять из десяти (90%) сообщают о том, что по меньшей мере некоторые приложения уже находятся в контейнерах.

Однако Nutanix указывает на обычные проблемы, с которыми сталкиваются компании при внедрении этих технологий. В большинстве случаев это связано со старой ИТ-инфраструктурой. Генеративный ИИ и облачные технологии тесно связаны между собой.

Центральным вопросом в обсуждении внедрения облачных технологий является безопасность: почти все (95%) респондентов считают, что вопросы безопасности и приватности являются основными опасениями при использовании генеративного AI. Девяносто процентов приоритизируют защиту данных при внедрении решений на основе GenAI, однако 95% уверены, что могут улучшить свою работу в этом направлении.

«Многие организации достигли поворотного момента в реализации и развертывании генеративного AI», — сказал старший вице-президент по продукту и маркетингу решений Nutanix Ли Кэслвелл. «Для успешной реализации проектов с использованием генеративного AI организации должны подходить к модернизации приложений и инфраструктуры комплексно и принимать контейнеризацию».

Учитывая, что подавляющее большинство (98%) опрошенных сталкиваются с трудностями при масштабировании генеративных AI-работ, инвестиции в ИТ-инфраструктуру были выбраны как первостепенная область для финансирования.

Когда глобальные расходы на облако достигли $78,2 млрд во втором квартале 2024 года (рост на 19% по сравнению с прошлым годом), вице-президент Canalys Алекс Смит прокомментировал: «Гипермасштаберы надеются, что AI-услуги станут следующим убедительным аргументом для клиентов перейти на облако».

В третьем квартале 2024 года IDC выяснило, что расходы на продукты вычислительной и хранилищной инфраструктуры для облачных развертываний, включая специализированные для обработки больших объемов данных и машинного обучения решения, составили $57,3 млрд. Девяносто процентов компаний ожидают роста затрат, однако семьдесят процентов остаются оптимистичными относительно получения прибыли за два-три года.

«Для успешной реализации проектов с использованием генеративного AI организации должны подходить к модернизации приложений и инфраструктуры комплексно и принимать контейнеризацию», — отметил Хуан Пабло Семинара, исследователь IDC.

Половине (52%) участников опроса кажется необходимой дополнительная подготовка IT-персонала, а 48% считают, что нанимание новых специалистов могло бы помочь. Основные затраты кажутся значительными для многих (90%), однако есть надежда на то, что инвестиции окупятся в ближайшие два-три года.

На личном уровне более половины (53%) респондентов считают, что развитие генеративного AI предоставит им возможность стать экспертами в области ИИ.

Загрузка предыдущей публикации...

Загрузка следующей публикации...

Предыдущие новости в категории

Загрузка предыдущих новостей...

Следующие новости в категории

Загрузка следующих новостей...

Мы отбираем новости из проверенных источников, обрабатываем их с помощью современных AI-технологий и публикуем на сайте, созданном с использованием искусственного интеллекта. Все материалы принадлежат их авторам, а контент проходит дополнительную проверку на достоверность. Возможны ошибки в тексте, так как нейросеть тоже имеет свойство ошибаться. Все изображения являются фантазией нейросети, совпадение с реальными предметами и личностями маловероятно.

© 2025 NOTid . QAter . AI service.