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　　當(dāng)前的企業(yè)組織機(jī)構(gòu)正在積極努力的應(yīng)對眾多的變數(shù)，以確定他們對使用由深度學(xué)習(xí)時帶來的能夠提供新的洞察見解的人工智能(AI)應(yīng)用程序到底應(yīng)該采取怎樣的立場。而這一領(lǐng)域在當(dāng)下可以說是充滿了無限的商機(jī)，不采取積極的行動可能會演變成商業(yè)災(zāi)難，因為企業(yè)的競爭對手們正在收集并分析處理海量以前無法獲得的數(shù)據(jù)信息，來擴(kuò)大其客戶群。大多數(shù)企業(yè)組織都已然意識到了這一嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，故而他們的業(yè)務(wù)部門、IT員工、數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員們都在共同努力，以確定企業(yè)的人工智能戰(zhàn)略。在某種程度上，采用AI戰(zhàn)略的企業(yè)將逐步體驗到在利用AI應(yīng)用程序方面更為先進(jìn)的領(lǐng)軍企業(yè)們過往的經(jīng)歷：他們的服務(wù)器性能將遭遇到瓶頸局限問題。人工智能應(yīng)用程序，特別是深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以對當(dāng)下呈指數(shù)級不斷增長的海量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，但這些系統(tǒng)要求非常高，并且需要具備強(qiáng)大的并行處理能力，故而越來越多的標(biāo)準(zhǔn)化CPU已然無法充分執(zhí)行這些AI任務(wù)了。早期階段和高級階段的AI用戶在某些時候?qū)⒉坏貌粡氐赘脑炱浞?wù)器基礎(chǔ)設(shè)施以實現(xiàn)所需的相關(guān)性能。因此，IDC建議正在開發(fā)AI功能或擴(kuò)展現(xiàn)有AI功能的企業(yè)組織機(jī)構(gòu)應(yīng)以嚴(yán)格控制的方式解決這一服務(wù)器性能瓶頸問題。務(wù)必要在充分掌握相關(guān)細(xì)節(jié)的前提下實施下一步的基礎(chǔ)設(shè)施遷移。此外，我們建議他們務(wù)必要與其服務(wù)器供應(yīng)商密切合作，這些服務(wù)器供應(yīng)商可以為企業(yè)客戶從早期階段盡快過渡到穩(wěn)步的高級生產(chǎn)階段，進(jìn)而充分利用AI功能提供相應(yīng)的指導(dǎo)。IDC發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)處于概念驗證(POC)測試或生產(chǎn)模式的人工智能和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的企業(yè)在某種程度上已經(jīng)達(dá)到了 “服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施瓶頸限制”的水平——有時在這些企業(yè)遷移到不同的服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施后，會不止一次的出現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施瓶頸局限性的問題。

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