AI技術的戴爾洞察的化影響力甚至不亞于元素周期表的發明和DNA分子結構的發現。但與所有化學研究一樣，科技AI助力將數據轉化為洞察的工廠過程也必須使用正確的方法才能獲得有效的結果。對此，參場戴爾科技總結了以下步驟，將數據轉為企業指出清晰路徑。學反
在生成式人工智能（GenAI）時代，戴爾洞察的化數據是科技構建智能模型的基石。成功的工廠GenAI模型需要有準確的數據，才可生成有意義的參場結果，這一過程與化學反應的將數據轉精妙機制頗為相似。正如化學家將基本元素轉化為新物質，學反企業也致力于利用AI將原始數據轉化為寶貴的戴爾洞察的化洞察。這種轉化是科技基于正確的“反應物”——即數據原材料，從而為企業提煉出實質性的工廠價值。
這一場有關AI的化學反應也推動了數據量的爆炸性增長，據IDC預測，2024年全球將生成159.2ZB數據，2028年將增加一倍以上，達到384.6ZB，其中非結構化數據將占數據總量的近九成。麥肯錫咨詢的報告估計，GenAI將為全球經濟帶來數以萬億計美元的價值，僅在觀測到的63個用例中，GenAI就預計每年可產生2.6萬億至4.4萬億美元的經濟效益。可以說，AI技術的影響力甚至不亞于元素周期表的發明和DNA分子結構的發現。但與所有化學研究一樣，AI助力將數據轉化為洞察的過程也必須使用正確的方法才能獲得有效的結果。對此，戴爾科技總結了以下步驟，為企業指出清晰路徑。
對原材料“提純”
數據是訓練AI系統的基礎，也是AI最終行動的依據。干凈、可靠的數據是獲取洞察和實施行動的關鍵，因此數據質量至關重要。化學家在實驗前需要對反應原材料提純，企業也必須在數據轉化前對其進行凈化和提煉。戴爾科技的“創新催化劑”研究顯示，在受訪的中國企業中，有92%認為AI將在未來極大地改變各行各業，但在推動創新的過程中，71%的企業還無法將數據轉化為實時的洞察。在計算機科學領域，“Garbage In, Garbage Out (GIGO)”是一句經典論斷，即數據的質量決定成果的質量，同樣，AI/GenAI的產出質量也取決于所使用的數據。
現如今大多數企業的數據分布在不同的地點。既有可能位于本地，也越來越多地在邊緣出現。為了利用數據而將其從一個地點移動到另一個，不斷變換地點往往困難又昂貴，而如果能夠將AI主動應用于數據，讓數據待在原位，效率將得到顯著提升。此外，在本地訓練和運行AI模型還有益于數據處理、分析、保證合規和知識產權管理。戴爾科技與IT信息平臺TechTarget旗下的Enterprise Strategy Group（ESG）的一項聯合研究證明，在本地進行大語言模型（LLM）推理的成本較在公有云中可減少四分之三。如果企業能夠將正確的GenAI模型應用到準備好的數據中，就能離成功更進一步。
組合各種元素
化學家制備好不同元素的化合物后，會將它們混合生成新的物質。在GenAI領域，企業也可以通過與開放生態系統（即通過共享數據和服務創造價值的運營模式）合作來做到這一點。AI/GenAI工作負載需要靈活、能夠快速適應模型發展的基礎架構和軟件。開放LLM給整個生態系統帶來了均等的機會，相對應使企業能夠加快AI應用進程并加速解決問題。無論是初創公司，還是公共部門和企業機構，行業里的每位參與者都能貢獻一份力量。
合作就如同不同元素的混合，既帶來了新的機遇，又降低了AI的開發成本。一方面，開放生態促進了良性競爭、多樣選擇和知識共享；另一方面，開放模型受到公眾的監督，促使研究實驗室減少偏見并確保數據安全——在道德監管下組合和提煉各種元素。
獲得洞察方程式
“提純”數據并組合開放生態系統中的正確元素后，企業就可以實現突破，獲得洞察生成的要義。AI算法可以預測趨勢、客戶行為和市場動態，這些洞察產生的過程就像化學的“方程式”，幫助企業持續發展并指導企業的戰略決策。
AI不是魔法，而是一種嚴謹的實踐。數據科學家和工程師們需要遵循精準的方法才能激發創新。他們的實驗室里雖然沒有燒瓶和燒杯，但卻有工作站、數據、計算、存儲等用來從數據中提煉智慧的重要工具。
化學反應的必要條件
AI和數據管理密不可分。企業需要制定嚴格的數據策略，才能從GenAI模型中獲益。將數據視為一種原始元素，通過持續精煉和一套詳細的流程將其轉化為有價值的物質。AI的采用亦是一場美妙的化學反應，企業應具備化學家的基本素質——保持好奇心、持之以恒并全力以赴地將數據轉化為洞察，最終充分發揮出AI的變革價值。
戴爾科技AI工廠：創新驅動，加速數據轉化為洞察
AI時代的數據轉化并非生產實物商品，而是生成可操作的情報信息、新鮮內容和新見解，即企業亟需的新型洞察。作為全球領先的端到端解決方案提供商，戴爾科技的AI 工廠（AI Factory）正是將上述見解納入實際應用的卓越例證，幫助企業在任何規模下、在任何地點，都能進行一致且順利的數據準備、處理并成功收獲洞察。
通過構建Dell Data Lakehouse現代化數據湖倉理念，戴爾科技使用戶通過統一接口訪問云上云下、本地數據中心及邊緣端的數據，收獲高質量的數據為而后生成高質量的AI成果奠定基礎；并構建廣泛優質的開放式生態系統，與數據領域領軍企業深度合作，為客戶帶來多樣化和個性化的AI解決方案。此外，戴爾科技AI工廠也提供從桌面到云端的極為豐富的AI產品組合作為“反應工具”，以經過AI優化的強大基礎架構助力客戶合理調整AI投資規模，從而在任何地方靈活地部署AI，收獲業務洞察。
在不同的數據“化學反應”場景下，戴爾科技的AI工廠始終致力于為客戶提供量身定制的企業級AI解決方案，幫助其發掘數據洞察、提高生產力、重塑體驗并加速AI創新。
（作者：汽車配件）