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I&O领导者实践指南:如何部署GenAI基础设施.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719222 2025-06-22 33页 11.25MB

1、0 2025 Gartner,Inc.and/or its affiliates.All rights reserved.RESTRICTED0 2025 Gartner公司及/或其关联公司版权所有。受限受限Gartner高管项目2025大中华区高管交流大会2025年5月21-22日中国,上海 2025 Gartner公司及/或其关联公司版权所有。Gartner是Gartner公司及其关联公司的注册商标。本文件(包括所有辅助材料)的所有权利归Gartner公司及/或其关联公司专有,仅供Gartner指定的接收方内部使用。本文档可能包含保密、专有或其他受法律保护的信息,未经Gartner公司或其

2、关联公司的明确书面许可,不得对其进行复制、传播或公开展示。2025 Gartner,Inc.and/or its affiliates.All rights reserved.Gartner is a registered trademark of Gartner,Inc.and its affiliates.This presentation,including all supporting materials,is proprietary to Gartner,Inc.and/or its affiliates and is for the sole internal use of the

3、 intended recipients.Because this presentation may contain information that is confidential,proprietary or otherwise legally protected,it may not be further copied,distributed or publicly displayed without the express written permission of Gartner,Inc.or its affiliates.2025 Gartner公司及/或其关联公司版权所有。Gar

4、tner是Gartner公司及其关联公司的注册商标。本文件(包括所有辅助材料)的所有权利归Gartner公司及/或其关联公司专有,仅供Gartner指定的接收方内部使用。本文档可能包含保密、专有或其他受法律保护的信息,未经Gartner公司或其关联公司的明确书面许可,不得对其进行复制、传播或公开展示。基础设施和运营领导者现场工作指南:生成式人工智能基础设施Carolin Zhou2 2025 Gartner公司及/或其关联公司版权所有。Gartner是Gartner公司及其关联公司的注册商标。超5亿人现在每个月都在使用GenAI。*企业希望IT基础设施能够跟上发展步伐。*世界银行报告,2024

5、年8月GenAI=生成式人工智能2 2025 Gartner公司及/或其关联公司。Gartner是Gartner公司及其关联公司的注册商标。3 2024 Gartner,Inc.and/or its affiliates.All rights reserved.Gartner is a registered trademark of Gartner,Inc.and its affiliates.3 2025 Gartner公司及/或其关联公司版权所有。Gartner是Gartner公司及其关联公司的注册商标。错误的基础设施决策带来的风险问题问题后果后果性能需求是什么?无法有效且准时地训练模型。

6、扩展需求是什么?无法轻松增减资源。预算是多少?支出过多,业务论证不可行。是否拥有合适的技能?无法完成模型开发与推理部署。数据的敏感性如何?公司专有数据泄露给第三方。推理与训练的需求有什么不同?存在性能和成本问题。数据主权是否重要?违反公司要求。4 2024 Gartner,Inc.and/or its affiliates.All rights reserved.Gartner is a registered trademark of Gartner,Inc.and its affiliates.4 2025 Gartner公司及/或其关联公司版权所有。Gartner是Gartner公司及其关

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本文为Gartner公司关于生成式人工智能基础设施的研究报告,主要讨论了以下关键点: 1. **生成式人工智能(GenAI)的使用现状与挑战**:超5亿人每月使用GenAI;企业面临性能需求、扩展需求、预算、技能、数据敏感性和数据主权等问题。 2. **基础设施选择**:企业可在企业数据中心、超大规模公有云服务供应商、独立的GPU云供应商之间选择。 3. **I&O领导者的角色**:I&O领导者需深度参与企业GenAI战略,管理基础设施以支持数据向量化、基础模型微调及定制模型构建。 4. **决策标准**:性能、总拥有成本(TCO)、现有企业技能/资源、数据隐私和数据主权是影响部署位置决策的关键因素。 5. **模型训练与推理的部署差异**:模型训练更可能部署在公有云或企业数据中心,模型推理更可能部署在边缘或云端。 6. **I&O领导者行动计划**:未来90天和12个月内,需确定战略领导者、评估基础设施需求、执行差距分析、规划MLOps、选择技术提供商和培训团队。 核心数据引用:无具体数字数据,文中主要提供了决策框架和行动计划指导。
"GenAI战略中,I&O应扮演什么角色?" "企业如何选择合适的GenAI基础设施?" "模型训练与推理部署有哪些不同需求?"
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