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是德科技:超越瓶颈:人工智能集群组网报告2025(20页).pdf

上传人: YY 编号:1010946 2025-12-29 20页 5.83MB

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1、 超越瓶颈:人工智能集群组网报告 2025 电子书释放人工智能数据中心潜力的趋势、投资和优化策略介绍处于十字路口的人工智能89%的受访者计划扩大或维持人工智能基础设施投资,即使 59%的人认为预算限制是一个主要问题。95%的受访者认为真实世界仿真至关重要,但大多数受访者仍然缺乏复制生产级 AI 工作负载的工具。未来属于那些能够将灵活性、互操作性和操作成熟度,以负责任和战略性的方式扩展人工智能基础设施的人。55%的受访者正在使用400G,22%的受访者正在试用 1.6T,人工智能模型需要更快的互连。61%的受访者专注于优化现有资源,利用软件定义网络(SDN)、超高速以太 网(Ultra Ethe

2、rnet)和高级验证工作流程,而非新的资本支出。主要调查结果超越瓶颈:人工智能集群网络报告 2025|2人工智能(AI)是下一代创新的引擎。然而,复杂性的增加意味着对数据中心网络需求的增加。随着人工智能成长为企业战略的核心组成部分,组织必须仔细考虑如何设计、测试和扩展其基础设施。我们看到的是一个关于紧迫性、独创性和重新定义的故事。这些发现共同构成了下一阶段人工智能基础设施的蓝图:它不仅建立在速度上,而且建立在可扩展的基础上。这份报告,基于全球 Heavy Reading 进行的调查 与是德科技(Keysight Technologies)合作,研究了影响 2025 年人工智能集群网络的关键挑战

3、、技术选择和投资重点。压力与日俱增模拟成为现实的检验领导力正在被重新定义网络是下一个瓶颈也是下一个突破更智能不仅仅是更快全球领导者的主要发现更智能的 AI 扩展策略打破网络瓶颈反映现实的仿真创新与成本压力从限制到优势内容超越瓶颈:人工智能集群网络报告 2025|3转到第 1 章 第 1 章全球领导者的主要发现转到结论 结论从限制到优势转到第 2 章 第 2 章更智能的 AI 扩展策略转到第 3 章 第 3 章打破网络瓶颈转到第 4 章 第 4 章反映现实的仿真转到第 5 章 第 5 章创新与成本压力超越瓶颈:人工智能集群网络报告 2025|4全球领导者的主要发现更智能的 AI 扩展策略打破网络

4、瓶颈反映现实的仿真创新与成本压力从限制到优势全球领导者的主要发现第 1 章然而,在运营商为增长做准备的同时,他们也面临着从现有网络基础设施中获取更多资源的压力。了解更多:与是德科技一起探索有关扩展、优化和验证AI 基础设施的见解。索人工智能数据中心的解决方案全球领导者的主要发现更智能的 AI 扩展策略打破网络瓶颈反映现实的仿真创新与成本压力从限制到优势收入超过10 亿美元72%$1B$5B$5B保持增加超越瓶颈:人工智能集群网络报告 2025|5第 1 章全球领导者的主要发现该调查于 2025 年 3 月 13 日至 4 月 11 日进行,收集了 103 名参与者的反馈,其中大部分来自大型电信

5、和云服务提供商。受访者主要是网络规划、工程和IT 领域的资深专业人士。值得注意的是,72%的受访者在年收入超过 10 亿美元的公司工作。近 90%的受访者表示计划扩大或维持当前的基础设施投资,该行业显然正在加速实现更高的容量、更低的延迟和更高的运营效率。大型电信公司网络规划,工程、研发、运营,IT76%工作角色增加或维持89%基础设施投资我们正在进入这样一个阶段:性能提升不仅要依赖于新的基础架构,还要通过对已有基础架构更智能的协调。更智能的AI 扩展策略第 2 章超越瓶颈:人工智能集群网络报告 2025|6全球领导者的主要发现更智能的 AI 扩展策略打破网络瓶颈反映现实的仿真创新与成本压力从限

6、制到优势预算限制 59%的组织正在努力获得扩展人工智能基础设施所需的资金,特别是考虑到计算、冷却和电力的高成本。基础设施限制 55%的受访者强调了现有基础设施的局限性,这可能是由于缺乏处理大规模人工智能工作负载的灵活性和吞吐量,从而造成了性能和容量的瓶颈。技术人员短缺 对具备人工智能专业知识的工程师、网络架构师和数据中心专家的需求远远超过了当前的人才储备,51%的受访者认为这是一个关键的技能缺口。克服关键部署挑战实施人工智能数据中心基础设施的最大挑战超越瓶颈:人工智能集群网络报告 2025|7全球领导者的主要发现更智能的 AI 扩展策略打破网络瓶颈反映现实的仿真创新与成本压力从限制到优势更智能

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本文主要探讨了人工智能集群组网的发展趋势、挑战和优化策略。核心数据包括:89%的受访者计划扩大或维持人工智能基础设施投资;55%的受访者使用400G,22%试用1.6T;61%的受访者专注于优化现有资源。关键点如下: 1. 人工智能基础设施投资持续增长,但预算限制是主要问题。 2. 真实世界仿真至关重要,但多数受访者缺乏相应工具。 3. 人工智能基础设施需求增长,推动了对更快、更智能、更高效网络策略的追求。 4. 运营商通过优化现有资源和采用新技术(如Ultra Ethernet和软件定义网络)来克服网络瓶颈。 5. 仿真技术在测试和优化人工智能基础设施中发挥关键作用,但面临专业人才短缺等挑战。 6. 优化现有基础设施以提高性能、可靠性和能效,成为运营商的竞争优势。
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