人工智能为企业带来的机遇和局限

当新概念成为可行的商业工具时，许多企业会积极利用这种技术加入市场趋势。这包括人工智能（AI）和机器学习（ML）。从百年历史的高科技巨头到致力于创新的初创公司，各种规模的组织都在积极投入时间和资源，加快技术发展，并将其用于业务发展。

但人工智能不仅仅是一种流行。分析机构Tractica预计未来三年全球人工智能支出将从6.44亿美元增长到近390亿美元，成为高效销售平台和虚拟数字接待员、儿童玩具、自动驾驶汽车、产品或服务的驱动力。

人工智能（AI）和机器学习（ML）最后，它将为大多数企业提供动力。人工智能的驱动力是什么？这是一种强大的数据处理能力。

巨大的潜力和局限性

不应低估人工智能对垂直行业和每个企业的潜在影响。自然语言处理，无辅助机器学习（NLP）随着深度学习能力的提高，每项技能的提高，并扩展到新的用例。

许多企业正在研究如何使用人工智能（AI）和机器学习（ML）该技术用于物体识别和跟踪、本地化地理数据、防止欺诈、改善营销结果和许多其他应用程序。虽然这些领域的制造商希望使用这种技术来实现这一承诺，但其他公司已经将这些创新应用于自动驾驶汽车、呼叫中心、客户服务和语言处理的实际应用。

多年来，采用人工智能技术BQ24001RGWR的企业一直在系统、战略地总结数据。他们领先于刚刚开始关注数据收集和组织的组织。但他们也面临着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术：容量。

智能技术对功率、容量和速度非常重要

驱动人工智能（AI）和机器学习（ML）开发人工神经网络（ANN）它旨在建模和处理输入和输出之间的关系。因此，为了理解这些关系，并提供适当的输出，他们需要存储大量的输入数据。

考虑部署聊天机器人，提供客户自助服务，并协助联系中心的客户服务代理团队。机器人可以准确地回答问题，引导客户进入适当的资源，并通常以自然的方式与客户互动。

为了实现这一目标，机器人的后端需要快速比较企业消费群体使用的字典（即母语）“理解”根据这些输入，交互的背景“做出决定”希望能做出正确的反应，像人类一样立即实施。

然而，这些过程需要处理器和内存资源（DRAM）大量的带宽消耗超过了大多数内部数据中心网络设计所能处理的带宽。CPU或GPU这个数字远远超过了大多数组织，这也会增加相当大的功耗成本。试图推迟在数据中心完成的所有操作，可能会破坏产品或阻碍应用程序尝试完成的任何事情。那么，企业应该怎么做呢？

通过直接云连接最大化人工智能的性能

越来越多的企业转向边缘数据中心，解决带宽和计算问题，降低运营成本，消除延迟问题。

数据中心需要做的是：

为设施中的云计算提供商提供简单的入口，以显著降低延迟和数据传输成本。与全球互联网相比，直接云连接产品可以降低延迟和数据传输成本，而无需为每个供应商提供私人服务WAN连接。

为了进一步减少云计算供应商选择云计算供应商一步减少云计算供应商选择云计算供应商之间的延迟。

尽可能接近最终用户和设备，使处理信息更接近用户或设备，从而显著提高性能和可靠性。这特别有助于支持自动驾驶车辆或网络等敏感的人工智能应用程序，并最大限度地提高工作负荷的灵活性和成本管理。

扩大和配置中央基础设施，促进可持续增长。

人工智能和机器学习技术在人们日常生活中的应用越来越成熟和普遍。正如他们所做的，提供这些产品和服务的公司需要考虑如何从战略角度平衡各种业务需求，释放所有技术潜力，以保持竞争优势。