随着 AI 蓬勃发展，美国数据忧虑激增 - 37% 的 IT 领导者认为数据质量是 AI 成功的主要障碍

2024 年 12 月 10 日

Hitachi Vantara 调查发现：到 2026 年数据需求将增长三倍，凸显数据基础架构在 AI 成功中的关键作用，并揭示数据治理、安全性和可持续性方面的不足

美国加州圣克拉拉 - 2024 年 12 月 10 日- 随着 AI 在各行业的快速应用，近五分之二（37%）的美国企业表示在实施 AI 项目时“数据”是首要关注点。然而根据 Hitachi Vantara（Hitachi Ltd. 旗下负责数据存储、基础架构和混合云管理的子公司，东京证券交易所代码：6501）发布的一项新调查，极少数 IT 领导者采取措施确保数据质量和管理，致使 AI 项目成功面临风险。《Hitachi Vantara 数据基础架构现状调查》进一步强化了数据基础架构与数据管理在提升数据质量与推动 AI 成果方面的核心作用。

“使用高质量数据”是美国乃至全球 AI 项目成功最常见的原因，美国有 41% 的受访者表示认同。然而，AI 的应用已导致企业对数据存储的需求大幅上升，预计到 2026 年数据量将增长 122%。因此，为确保用于 AI 模型的数据质量，数据的存储、管理和标记变得更加困难。

点击此处下载《Hitachi Vantara 数据基础架构现状调查报告》

该公司委托开展了一项全球性调查，覆盖 15 个国家的 1200 位 C 级高管与 IT 决策者，其中包括来自美国和加拿大的 250 位受访者。调查发现，大多数企业更关注安全风险，却忽视了数据质量、可持续性和基础架构管理。美国地区的主要发现包括：

突显数据管理与实际需求之间的脱节，只有 38% 的受访者表示大多数情况下在需要时数据是可用的。更少的受访者（33%）表示他们的大部分 AI 模型输出是准确的，而四分之三（80%）表示其大部分数据是非结构化的，随着数据量激增，这带来了更高的风险。

- 采取措施改善数据质量的企业仍然较少：近一半（47%）未对数据进行可视化标记，仅有 37% 正在提升训练数据质量，以便更好地解释 AI 输出，超过四分之一（26%）根本不对数据集进行质量审查。

由于存在风险，安全性成为首要关注点；超过一半（54%）的受访者认为“数据存储的安全性”是其基础架构中最需关注的问题，这一比例比全球平均值（37%）高出 17%。此外，74% 的受访者认为重大数据丢失将对业务运营造成灾难性影响，而 73% 表示担心 AI 会为黑客提供更强大的工具。
AI 战略缺乏 ROI（投资回报）分析或可持续性考量，仅有 32% 将可持续性列为 AI 实施优先事项，更少（30%）表示他们优先考虑投资回报。

尽管大型语言模型（LLM）在训练时比常规模型耗电多达 100 倍，仍有 61% 的大型组织致力于开发通用的大模型，而非体积较小的专用模型。

“AI 的采纳极度依赖用户对系统及其输出结果的信任。如果最初的体验不佳，就会影响未来的能力拓展。”Hitachi Vantara 商业战略高级副总裁 Simon Ninan 表示。“许多人在缺乏明确战略或成果预期的情况下急于投入 AI，只是为了不被落下。但 AI 成功依赖多个关键因素，包括在项目之初就明确使用场景和投资回报目标。这也意味着要投资于现代基础架构，以优先考虑数据韧性与能源效率的方式处理海量数据。长期来看，如果当前基础架构未纳入可持续性设计，将可能需要重新构建以满足未来的可持续发展法规。”

为什么数据基础设施是推动人工智能成功的关键

尽管 37% 的企业已认识到数据质量是 AI 成功的首要因素，但许多组织仍缺乏支持一致性数据质量标准的基础架构。超过三分之二（74%）的企业正在实时测试与迭代 AI 模型，但缺乏受控环境，从而带来显著风险和潜在漏洞。仅有 3% 的受访者表示在使用“沙箱”环境控制 AI 实验，这引发了对安全漏洞与错误数据输出的担忧。现代化基础架构可作为解决方案，其具备更高的能源效率，使企业在提升性能的同时减少碳足迹。通过采用可持续、先进的基础架构，企业可以提升数据质量、降低风险，并支持具环境责任感的 AI 发展。

“企业希望与那些能助其成长、提高效率或降低风险的合作伙伴携手。我们正专注于风险应对。”Hitachi Vantara 首席产品官 Octavian Tanase表示。“我们提供自动化方案，简化运维流程，使企业更高效。如果企业能从数据中获得更多洞察力，将助力它们增强竞争力、实现增长。若未能部署强健的数据质量与测试基础架构，将削弱 AI 的潜能。因此，组织在扩展 AI 项目前，必须优先打造稳固的数据基础。”

拥有值得信赖的合作伙伴会有重大作用

调查还显示，随着组织推进 AI 项目，大多数 IT 领导者意识到在关键领域需要第三方支持，包括：

硬件- 要实现高效，硬件必须安全、全天候可用且节能，以满足可持续发展目标。调查中有 22% 的 IT 领导者表示，他们需要支持来构建可扩展、面向未来的硬件解决方案。
数据存储与处理解决方案- 高效的数据解决方案应将数据更贴近用户，同时强调安全性与可持续性。调查发现，41% 的领导者需要协助管理冗余、过时、无效（ROT）的数据存储与准备工作，25% 希望获得数据处理方面的支持。
软件- 安全、具韧性的软件对于防御网络风险和保障数据可访问性至关重要。31% 的 IT 领导者表示在开发高效 AI 模型方面需要第三方专业支持。
技术人才- 技能差距仍是一大障碍，50% 的领导者通过实验积累 AI 技能，36% 则依赖自学。

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