了解日立 Vantara 如何支持您组织的 AI 需求打造可扩展的基础架构。

AI 领域的下一个真正优势不会来自下一个 AI 工具或应用程序，而是来自为其提供支撑的更强大数据基础。

在 Hitachi Vantara，我们每天都与客户一起处理为其系统提供支撑的数据。这一视角让我得出一个简单的结论：能够脱颖而出的领导者，不会是那些拥有最先进 AI 的人，而是那些拥有足够强大的数据基础、能够让 AI 可靠地采取行动的人。

我们可以通过一种有用的方式来理解发生的变化。几十年来，我们构建和管理数据，都是为了服务于人以及他们使用的应用程序。如今，我们的数据有了一类新的用户，而且并非人类。AI 读取并研究我们的数据，并据此采取行动，其速度之快、分析之深入，远非任何人所能及。而且，AI 不仅会使用数据，还越来越多地自行生成数据，其规模和速度也非同以往，这使得具备良好治理的数据基础变得更加重要。

我们的宗旨没有改变：我们创造的价值始终服务于人。改变的是，如今读取数据并根据数据采取行动的主体发生了变化。

看看 AI 已经在哪些领域发挥作用。它正在影响金融系统、医疗保健、制造运营和能源领域的决策。这些并非业务边缘的实验，而是经济和社会日常运转所依赖的系统。

医疗保健行业清楚地体现了这一点。它是全球数据密集程度最高的行业之一，但机遇从来不在于数据量本身，而在于如何利用这些数据。在 Isle of Wight NHS Trust，我们帮助实现病理数字化，使临床医生能够即时、可靠地获取高分辨率医学影像，从而更快、更有把握地作出诊断。同样重要的是，正是这一数据基础让他们为下一步采用 AI 和自动化做好准备，将这一优势转化为未来患者护理的更多可能。

我们在自身运营中也看到了同样的模式：在位于俄克拉荷马州诺曼的存储制造工厂，我们将 AI 应用于实时制造数据，以指导过程控制，并将从接单到发货的交付周期缩短了 77%。世界经济论坛最近将该工厂评为“全球灯塔工厂”，以表彰这项工作。

关注 AI 模型是可以理解的，但这并不全面。在我与客户的交流中，人们仍然首先关注模型——选择哪些模型、创新程度如何、能力有多强。至于其数据能否为这些模型提供支持，往往是其次才会考虑的问题，甚至根本不会考虑。然而，恰恰是第二个问题决定了最终结果。

我们自己的研究揭示了这一差距：尽管对模型的投资持续增加，但大多数组织表示，薄弱的数据基础正在阻碍他们实现预期的 AI 价值。

因此，我认为我们需要改变决策的方式。随着 AI 从为人提供建议转向代表人采取行动，责任也随之发生变化。仅仅考虑模型是否令人印象深刻已经不够了。

领导者必须思考，支撑模型的数据是否能够以足够快的速度提供、是否足够准确，以及是否得到充分治理，从而确保其可靠性。而且，由于 AI 的运行速度如此之快，领导者还必须考虑哪些人和哪些系统有权访问这些数据，以及访问数据的目的。速度如果缺乏控制，本身就是一种风险。数据基础是否足够强大，已不再只是一个技术细节，而是一项业务决策，并且日益成为董事会层面需要关注的问题。

我想明确说明这里所说的基础意味着什么，因为人们很容易将其简单理解为存储容量或规模。过去十年来，许多组织一直以能够保留多少数据来衡量自身的数据能力。AI 彻底改变了这一衡量标准。

现在重要的不是您拥有多少数据，而是能否有把握地实时利用这些数据采取行动。这关乎数据的可信度，而非数据量。值得明确指出的是：这提升了专业人才的价值，而不是降低其价值。AI 的能力越强，就越依赖于那些负责准备、治理和保护其底层数据的人员所具备的专业知识。

在美国和加拿大，超过半数 (58%) 的组织因数据基础薄弱而无法实现AI 价值。但投资于数据基础的领导者看到了更多成果。他们获得足够可靠的 AI，不仅可以运行当今业务所依赖的系统，还可以构建未来业务将依赖的系统。这正是前景可期的演示与持久能力之间的区别。这项工作很少引人注目，除非出了问题，也鲜少成为头条新闻。然而，它决定着构建于其上的一切能否稳固运行。

在日立，这并非我们从幻灯片中学到的道理。一个多世纪以来，我们一直致力于构建和运营社会所依赖的实体系统，涵盖能源、交通和制造领域。当您肩负起这些系统的责任时，就会明白，可靠性并非一个值得称道的技术目标，而是对这些系统所服务的人们和社区肩负的一份责任。

我们的工作并未止步于实体领域。60 多年来，我们一直将数据和数字技术引入实际运营领域，而 OT (运营技术) 与 IT (信息技术) 的融合让我们深刻认识到一个历久弥新的道理：更强大的数据基础能够让人们所依赖的系统更加安全、能力更强。

你用来宣传的东西。我们以同样的信念对待数据。基础需要您切实为之负责，而不是用来宣传。

正因如此，那些脱颖而出的企业将数据视为基础设施，并像对待任何业务不可或缺的系统一样认真对待数据。他们正在构建高性能、治理完善且 AI 就绪的数据基础，不再将其视为一种愿景，而是将其变为切实运行的现实。

当有人问我 AI 的下一步是什么时，我的答案并不是更新的工具，而是一个足够强大的数据基础，能够满足其要求最严苛的新用户，让 AI 可以可靠地代表依赖它的企业采取行动，并服务于这些企业所在的社会。

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