人工智能和机器学习结合为企业提供新动力。

当一个新概念成为一个可行的商业工具时，许多企业会积极使用这种技术来加入市场趋势。这包括人工智能(AI)和机器学习(ML)。各种规模的组织都在积极投入时间和资源，加快技术发展，并将其应用于业务发展，从拥有数百年历史的高科技巨头到致力于创新的创业公司。

但是人工智能不仅仅是一种流行的时尚。全球企业在人工智能方面的支出将从2016年的6.44亿美元增加到2025年的近390亿美元，并将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、产品或服务等方面发展的动力。

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？这就是强大的数据和处理能力。

巨大的潜力，巨大的局限性。

人工智能对垂直行业和每个企业的潜在影响不容小觑。随着没有辅助机器学习和自然语言处理(NLP)随着深度学习能力的提高，每一项技能的应用将继续增加并扩展到一个新的用例。

许多企业都在研究如何使人工智能？(AI)和机器学习(ML)该技术用于识别和跟踪对象、本地化地理数据、防止欺诈、改善营销结果以及许多其他应用。尽管这些领域的制造商希望使用这种技术来实现这一承诺，但其他公司已将这些创新应用于自动驾驶汽车、呼叫中心、客户服务和网络安全的实际应用。

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

智能技术对功率、容量、速度至关重要。

驱动人工智能(AI)和机器学习(ML)人工神经网络的发展(ANN)目的是建模和处理输入和输出之间的关系。为了实现这一点，他们需要存储大量的输入数据，并且需要大规模计算来理解这些关系，并提供适当的输出。

为了提供客户自助服务，考虑部署聊天机器人，协助联络中心的客户服务代理团队。理想情况下，机器人能准确地回答问题，将客户引导到合适的资源，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将查询与企业消费者使用的字典(即他们的母语)进行比较，以“理解”互动的背景，并根据这些输入“做出决定”，希望能够做出正确的反应，并像人类一样立即实施。

然而，这些过程所需的处理器和内存资源(DRAM)消耗的大量带宽超过了大多数内部部署数据中心网络设计可以处理的带宽。因为涉及的CPU或GPU数量远远超过大多数组织准备的数量，它们也会增加相当大的功耗。并且尝试在单个数据中心完成所有的操作都会导致延迟，这可能会破坏产品或阻碍应用程序尝试完成的任何事情。

混合化人工智能。

为了解决带宽和计算问题，降低运营成本，消除延迟问题，使用过程密集型人工智能应用程序的企业越来越多地转向混合部署的边缘数据中心。

为设施中的云计算提供商提供一个简单的入口，以显著降低延迟和数据传输成本。直接云连接产品可以降低延迟和数据传输成本，同时无需人工为每个提供商提供私人WAN连接。

为了进一步减少特殊环境与所选云计算提供商之间的延迟，与云计算提供商的核心计算节点非常接近。

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。这特别有利于支持对延迟敏感的人工智能应用，如自动驾驶车辆或网络安全运行，同时可以限制提高工作负载的灵活性和成本管理。

为了促进可持续增长，有可扩展和可配置的中央基础设施。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企业需要从战略角度考虑如何平衡各种业务需求，释放其技术的全部潜力，以保持竞争优势。

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