亚太地区数据和人工智能现状

亚太地区数据和人工智能现状 亚太地区行业领导者见解分享 目录 执行摘要和介绍.........................................................................3 趋势趋势一：.................................................................................7数据优先战略推动AI创新趋势二：...............................................................................16数据无处不在且不断增长趋势三：...............................................................................21数据本地化变得前所未有的重要趋势四：..............................................................................26数据驱动业务议程 为数据和AI成功部署数字基建......................................30 亚太地区企业如何在数据和AI就绪度方面做出表率 人工智能(AI)的革新浪潮已经席卷全球，亚太地区的企业正在积极准备，力求充分发挥出AI带来的优势。如果企业希望新的AI计划充分发挥价值，IT领导者就需要实施正确的数字基础设施战略，以确保AI和其他新兴技术能够从最基础的层面得到支持。这包括搭建合适的数据基础设施、系统和IT环境，帮助企业通过AI投资，智赢未来。 并且，CIO.com在一篇文章中指出，“对于企业和机构而言，在数字治理和数据主权的框架下继续推进数字化转型和数字优化已变得至关重要”。 AI创新正在飞速发展，这是一条很长的赛道，亚太地区的企业开局表现良好，不仅积极推进AI计划，同时视数据位置管理方法为重中之重，紧跟全球创新的步伐。 亚太地区是一个多元化的市场，各国在数据监管和隐私方面都存在细微差别，这无疑给企业带来了巨大挑战。我希望该地区其他IT领导者的宝贵见解能够在您努力实现数据和AI目标的道路上提供有力指引。 在此背景下，Digital Realty委托制作了第二期《全球数据洞察调研》报告，调查时间为2023年10月30日至12月4日，旨在深入了解企业如何制定业务战略并重新设计传统IT基础设施，以实现其AI愿景和目标。 据IDC提供的数据显示，所有主要地区对AI做出的投资均呈现出显著增长趋势，其中亚太地区的五年内增长水平尤为亮眼，该地区的AI实施水平将“以95.5%的五年复合年增长率(CAGR)”快速发展。然而，这一增长的背后也伴随着挑战，IT领导者需要解决数据主权的复杂问题，并确保在亚太地区的各个市场中严格遵守不同的数据法规。 在本报告中，我们主要根据澳大利亚、中国香港、印度、日本、新加坡和韩国IT领导者们的反馈，分享了业内专家有关数据和AI就绪型战略如何为企业创造价值的独到见解。 Serene Nah Digital Realty亚太地区董事总经理 关于全球数据洞察调研 AI的迅速发展给企业和IT领导者带来了更大挑战。AI计划是数据密集型的，需要由几乎源源不断的数据流提供支持，这些数据通常以实时或近实时的方式进行处理。不考虑数据引力的IT基础设施会影响AI创新的成功，更会导致企业面临落后的风险。 为了探索新时代下的成功之道，我们面向全球受访者展开了深入调查，旨在了解他们如何重构数据战略，将数据投资、本地化及洞察置于核心地位，并灵活应对区域、地方及行业层面的独特挑战。 受访者来自于6个国家：澳大利亚、中国香港、印度、日本、新加坡和韩国 数据引力：日益严峻的挑战和机遇 数据引力指的是数据具有质量的概念。随着质量的增加，数据移动或复制的难度也随之增大。 数据引力是企业创建和交换数据产生的吸引力，这些数据来自于应用、服务器和其他来源。随着数据集的扩大，它会吸引更多的应用和服务，从而形成一个促成更多数据生成的良性循环。 亚太地区的IT领导者深知，要真正释放AI的价值并从数据驱动的计划中获益，就必须对数据处理、存储、基础设施和分析工具进行投资。尽管投资基础设施和争取领导层支持的道路困难重重，但他们正朝着建设可持续的、以数据为中心的未来迈进，这将为他们在全球AI变革的浪潮中赢得先机。总体而言，尽管企业面临诸多挑战，但我们对亚太地区AI的潜在商业价值仍抱有非常乐观的态度。 主要发现 1.数据优先战略推动AI创新 2.数据无处不在且不断增长 3.数据本地化变得前所未有的重要 4.数据驱动业务议程 77%亚太区企业采用分布式数据方法。 65% 50% 企业期望借助数据驱动型洞察，开发新产品和服务，从而提高营收和利润增长。 亚太区企业正在针对当前或计划中的IT部署位置积极执行正式的数据战略。 亚太区IT领导者认为，如果不在数据系统，基础设施和分析工具方面进行充分投资，他们的数据战略目标将会受到影响。 72% 67% 企业将数据位置战略与其AI战略计划挂钩。 为了提高运营效率或推出业务或产品服务，正在积极执行正式的AI战略。 50% 认为，如果不将这些投资落实到位，他们所付出的努力就无法取得预期效果。 趋势一 数据优先战略推动AI创新 随着越来越多的企业开始将数据驱动型计划（包括在整个企业范围内优化AI）放在优先地位，他们需要制定支持数据的战略。这包括采取可持续的方法来部署和管理IT基础设施，以及确保这些设施遵守区域数据法规。 对于IT领导者来说，将正式的数据战略融入IT位置规划是他们的首要任务，而AI和机器学习(ML)则是解锁数据洞察的关键所在。 亚太地区的企业开始意识到，实施有关数据管理、治理和使用的特定战略能够创造重要价值。为此，亚太地区65%的企业正在根据其当前或计划中的IT部署位置需要满足的要求，积极执行正式的数据战略。 那些没有明确数据战略的企业将难以收获人工智能为各业务部门和行业带来的优势。 要释放企业数据的价值，IT领导者们需要从数据中提取洞察来推动决策。亚太地区的企业领导者认为，要获取数据驱动型洞察，最有效的途径是投资AI和ML技术(43%)。此外，他们还认为可以通过制定或更新数据战略(40%)以及向高管层宣传数据的重要性(39%)来实现此目标。 要获得数据驱动型洞察，企业必须制定AI发展战略。在亚太地区，四分之一(25%)的受访者认为自己的AI成熟度达到了5级，即他们对AI的使用发挥出变革性作用，且AI是其业务模式的重要组成部分。另有32%的受访者自评为4级，总共57%的受访者认为自己在AI采用方面已经达到成熟水平。在全球范围内，61%的受访者认为自己在AI采用方面已经成熟，这表明亚太地区的领导者与行业趋势保持同步。 按1 - 5级的自评标准，您认为贵公司或组织的AI成熟度如何？（1级表示未使用AI，5级表示AI已成为业务模式不可或缺的一部分或已经推动了业务模式的变革） “在亚太区，一场关于人工智能的比赛正在加速进行。企业正在意识到，人工智能不仅仅是一个流行语，而是推动创新和增长的战略必需品。” Serene Nah,Digital Realty亚太地区董事总经理 在日本，34%的受访者将其AI成熟度评为5级，另有30%的受访者自评为4级。此外，31%的受访者正在积极实施正式的AI战略，以将业务或产品服务推向市场。 国家视角：AI成熟度分析 在印度，42%的受访者将自己的AI成熟度评为5级。45%的受访者已经部署了经过训练的AI模型并将其货币化。 在韩国，17%的受访者将其AI成熟度评为5级，49%自评为4级。此外，46%的受访者已经部署了经过训练的AI模型并将其货币化。 在新加坡，仅6%的企业将其AI成熟度评为5级，40%的企业自评为4级。50%的企业已经部署了经过训练的AI模型并将其货币化。25%的企业正在积极落实正式的AI战略，以将业务或产品服务投入市场。 在中国香港，40%的受访者将其AI成熟度评为5级。40%的受访者正在落实正式的AI战略以提高运营效率和/或降低成本。 在澳大利亚，仅13%的受访者将自己的AI成熟度评为5级，但44%的受访者已经部署了经过训练的AI模型并将其货币化。 AI战略已成为优化业务运营和建立差异化竞争优势的核心因素 行业视角： 正式AI战略的领导者 77%物流行业的受访者正在执行AI战略，以提高运营效率、推出业务或产品服务，或两者兼而有之 如果没有明确的前进方向，企业将难以为各业务部门和行业带来的AI优势。随着AI成熟度的不断提高，亚太地区三分之二(67%)的受访者正在积极执行正式的AI战略，以提高运营效率、推出业务或产品服务，或两者兼而有之。 74%金融服务业的受访者在运营和产品服务中同等程度地使用AI 68%制造业的受访者在运营和服务产品中同等程度地使用AI；然而，22%的受访者仍处于早期采用阶段 64%零售业的受访者在运营和产品服务中同等程度地使用AI；然而，18%的受访者仍处于早期采用阶段 亚太地区近半数的IT领导者积极部署经过训练的AI模型 全球视角： 亚太地区在AI部署方面的表现 新AI计划的启动是一个循序渐进的过程，其中包括： 在AI部署和货币化方面，美洲以51%的企业比例高居全球首位。在全球和亚太地区，已经部署AI并实现货币化的企业比例均为45%。欧洲有42%的企业正处于部署和货币化阶段。 2.培训、测试和验证AI模型 3.推理阶段 4.部署经过训练的AI模型 在亚太地区，45%的企业已经部署了经过训练的AI模型并将其货币化，而28%的企业则在推出这类模型之前已经进入推理阶段。虽然采用率和落实率都很高，但随着AI推理能力的不断提升和AI工作流程的逐步演变，IT领导者必须对持续实施的AI战略做出相应的调整。 AI需要符合可持续发展目标的独特数据就绪型环境 可持续发展是亚太地区的首要任务，这一点从许多企业将可持续发展与AI战略挂钩上可见一斑。59%的企业表示，他们的可持续发展目标是影响AI战略的核心因素；33%的企业表示，可持续发展目标对AI战略有一定的影响。事实上，要制定成功的AI战略，可持续发展是确保基础设施能够满足AI在存储、处理和托管大量数据方面的电力和能源需求的首要条件(51%)。 IT领导者面临的挑战是，利用合适的IT基础设施和合适的冷却解决方案来支持高密度工作负载的运行，从而推动创新和可持续发展目标的实现。 在制定成功的AI战略时，您认为贵公司最需要满足的要求是什么？ 43% 51% 行业视角：不同行业的AI用例 获取可靠的互联解决方案，以便连接到分布式数据源 确保基础设施能够满足AI的电力和能源的需求，以便存储、处理和托管大量数据 零售业受访者(52%)主要将AI用于统一数据分析和AI程序。 38% 46% 金融服务业受访者(43%)主要将AI用于统一数据分析和AI程序。 确保数据是有效的 确保高性能AI工作负载靠近数据和用户 34% 制造业受访者(48%)正在利用AI来将劳动密集型任务自动化。 45% 获取AI就绪型的数据中心空间 确保公司遵守AI和数据隐私法规 43% 确保有足够的数据存储空间来容纳AI工作负载的数据集 趋势二 数据无处不在且不断增长 企业数据的体量正在日益增长，因此需要适当的治理策略来有效、安全地管理和存储这些数据。对于亚太地区的IT领导者来说，这意味着要采用可持续的方法来应对AI的能源需求，同时要遵守监管规则，在合适的位置建设IT基础设施。 提前进行容量规划对减少数据引力障碍至关重要 亚太地区的IT领导者在从数据中获取洞察时面临的最大挑战是对数据系统、基础设施和分析工具的投资不足，半数(50%)受访者都遇到过这个挑战。全球有5