從個人為了娛樂或功能而使用ChatGPT，到企業應用人工智能(AI)來自動化任務，人工智能工具的使用在過去幾年中呈爆炸式增長，人工智能工具在當今的商業中變得越來越普遍。

根據數據顯示，43%的首席執行官正在使用人工智能來制定戰略決策，75%的首席執行官認為擁有最先進的生成式人工智能是成功的關鍵。

人工智能提供的可能性是驚人的，幾乎具有無限的全球潛力。但要實現這一承諾，關鍵企業和政府基礎設施的運營商，如交通系統、醫院和金融機構，需要從正確的技術基礎開始。

人工智能的無限潛力

人工智能的商業化近年來取得了巨大飛躍，2024年將標志著又一個進步的一年。與此同時，量子計算和工業環境數字孿生的創新與人工智能的應用緊密結合。這些技術將共同幫助各行業實現前所未有的生產力水平。預計到2025年，僅人工智能就將支持創造9700萬個就業崗位，并為世界貢獻超過4.4萬億美元經濟每年。預計人工智能可以在未來十年將全球GDP提高7%。

其中許多收益將來自通過預測分析和其他運營優化的主流應用來提高效率。據稱，人工智能可以增強或自動化高達70%的工作任務。這可以將整體生產力提高高達3.3%，讓員工有時間專注于更高價值、更具戰略性的增長任務，但這不僅僅與自動化有關。人工智能還可以支持批判性思維和解決問題，為幾乎每個行業提供價值。

所有這些功能都有助于企業事半功倍，這對于勞動力老齡化至關重要。

人工智能需要強大的技術基礎

盡管人工智能的潛力令人興奮，但企業和政府需要考慮如何實現利益最大化，并立即開始采取措施奠定這些關鍵基礎。

數據是人工智能的核心。處理大量相關數據需要大量的計算資源。隨著人工智能的使用范圍不斷擴大，數據湖對分布式(邊緣)和中心位置的計算能力的要求也越來越高，并且依賴于路由、傳輸和數據中心可以完美且高效運行的基礎設施和架構。

這通常涉及多個數據處理單元(DPU)、中央處理單元(CPU))和圖形處理單元(GPU)，它們一起工作來處理數據并在工作流和站點之間傳輸數據。僅傳輸數據就占了處理時間的25%。這意味著網絡必須高效、無損且具有更高的容量，因為次優網絡中的任何瓶頸都會對作業完成時間產生重大影響，否則人工智能目標可能無法實現。

人工智能基礎設施的關鍵要素需要到位，以支持未來與人工智能集成的業務應用，包括:

計算能力和加速器：從操作中收集的大量數據耦合和解釋，以做出智能AI決策需要大量的計算能力。

可擴展的數據存儲和管理：數據系統和存儲必須能夠隨著數據需求的增長，以及為決策而收集數據而快速擴展。

云計算平臺：這些系統提供對幾乎無限數據資源的訪問，用于訓練人工智能模型，分析龐大的數據集，并提取可操作的見解。

快速、可靠的網絡基礎設施：尤其是云服務，云服務取決于快速、安全、可靠地移動數據的能力。現代化的路由和光傳輸網絡提供支持人工智能時代所需的容量和性能。

數據安全和完整性系統：這包括強大的協議和治理框架，隨著更多數據的使用和傳輸，確保數據安全并尋求量子安全比以往任何時候都更加重要，安全性有助于確保數據完整性面向未來。

API以及與現有系統的集成：引入人工智能并不意味著取代每個系統和組件，因此與現有系統的互操作性和兼容性是必須的。

用于系統維護的監控和自動化工具：隨著系統復雜性的增加，自動化監控和問題處理，以確保一切都以正確的性能水平運行至關重要。

合規性：企業必須確保完全遵守有關IT系統、數據處理等方面的法律法規。

可擴展性：系統必須具有靈活性，以適應不斷增長和變化的應用、帶寬和性能需求。

專業知識和培訓：不斷發展的技術需要持續的技能提升和再培訓。選擇值得信賴的合作伙伴和專家，他們對人工智能、運營及其獨特的挑戰了如指掌。

實施良好的人工智能會是什么樣子

企業和政府需要進行必要的投資來建立正確的基礎。有了這些要素，人工智能可以幫助我們的企業和社區提高生產力和效率。

電力企業可以將人工智能集成到其操作系統中，智能地轉移電力資源，以更好地滿足需求，并在電網停電之前檢測到異常情況。人工智能工具可以幫助更好地預測潛在的服務影響場景，以主動避免或最大程度地減少服務中斷。支持人工智能的系統還可以優化電網，以實現最大效率和可持續性。

在金融和銀行領域，人工智能支持的運營可以提高交易安全性、提供先進的欺詐防護、增強分析和預測、升級客戶服務并提高監管合規性。

醫療保健行業產生的數據約占全球數據總量的30%，這為利用人工智能改善患者護理、推進醫學研究和優化運營以提高效率創造了機會，同時還能保護患者數據的安全性。

鐵路、航空和物流企業等運輸業務可以利用人工智能做出更準確的天氣預報，以便他們能夠做出相應的計劃、改進運力規劃并優化路線，以更快、更高效地將人員和貨物運送到需要的地方。

政府和急救團隊可以將人工智能與先進傳感技術相結合，更好地預測和應對森林火災、洪水和其他自然災害等氣候變化影響。通過人工智能和工業元宇宙模擬，以及增強的態勢感知工具增強的培訓，各機構可以更有效地做出反應并挽救更多生命。

總結

人工智能的有用性取決于處理來自各種來源的大量數據，并滿足大量實時數據傳輸要求的速度、容量和智能。它將需要具有彈性和穩定性并提供快速、低延遲連接的網絡基礎設施，以及自動化、開放和靈活的云系統。事實上，這些關鍵業務、關鍵任務和關鍵社會的結果都嚴重依賴于網絡，并依賴于一個強大、高性能和安全的底層網絡基礎設施，包括數據中心以及無縫連接它們的路由器和光傳輸設備。

有了這些基礎，人工智能就可以發揮其無限潛力，以指數方式改善運營和生產力。它可以增強業務運營，提供我們設想的優化增強工作環境，并幫助我們解決一些社會最困難的挑戰。