nabanggit Ang地址：inihula ni gartner na sa pamamagitan ng 2028，60％ng mga maalaking negosyo sa china Chine ay magsasama ay magsasama ng mga pamamahagi ng ma pamamahagi ng artipisyal na na na na na na na20255。 Mga Kumpanya ng tsino ay day na dagdagan ang kanilang pamumuhunan sa teknolohiya sa产生了人工智能（Geliai）和人工智力。2025年，平均增加40.3％和33.3％。预计这项快速增长的投资将特别关注AI基础设施。 “具有有吸引力的 - AIN中断商业模式和流程的能力是不可否认的。但是，实际上，这些投资中的很大一部分未能取得预期的业务成果，从而浪费了数百万美元的投资和宝贵的时间。” ANG旅行以实现AI基础设施目标并不容易成功，需要处理复杂的现场人工智能基础设施转化的效率，包括各种挑战，复杂的问题和期望不佳。为了有效地促进对AI基础设施的更有效投资，中国基础设施和运营（IO）需要了解中国企业中AI基础设施投资失败的以下三个原因。该技术正在领导AI业务使用的实际情况，从而导致投资失败。全球AI繁荣在中国和美国对高端图形处理器（GPU）的需求大大增加了。 AI基础架构是下一代计算基础架构，以及AI和Genai触发涉及服务器（例如液体冷却服务器），网络，存储，应用程序特定集成电路（ASIC），现场可编程内部阵列（FPGAS）（FPGAS）以及新的超级配置数据中心设计的一系列更改。训练和运行这些型号的基础架构很昂贵。 “最近，DeepSeek拥有引起了很多关注，因为它使用了经过验证的技术，可以大大降低大型语言模型（LLM）的培训成本，并减少了最新的高性能GPU中希望的希望。由于担心在实际使用情况下，中国的IO领导者应避免进行快速投资。NDI评估了投资回报以实现快速采用。 Zhou Ling emphasized: "China's IO leaders should do the opposite approach above, first observing changes to the AI ​​market, new business models and emerging business environments. Before investing, relevant use cases must be carefully confirmed, defined and adopted to ensure that the overall investment plan of AI infrastructure has been organized in the Ai infrastructure plan. business. ” Destruction of AI infrastructure sources leads to low use and low ROI。由于AI基础架构的分散资源和复杂的异质建筑，企业FACe许多问题。由于诸如主权要求数据，法规合规要求，安全问题或特定要求之类的因素，一些企业可能会限制云中公共服务的使用。这些组织中的IO领导者应是使用AI超级计算数据中心托管提供商或云服务提供商提供的AI基础架构解决方案。与试图独立开发基础架构相比，该方法在满足AI AI基础架构的需求方面更有效。周·林说：“要有效地使用云服务或服务提供商的现有AI基础设施产品，中国的IO领导者必须与业务，数据和分析（DA），AI和安全组织一起进行全面的解决方案分析。” 。 2024年的Gartner Iconic IO领导者调查表明，发展和采用技能仍然是IO领域基因的实施（和整合）的痛苦和Hamon的点。此外，IO领导者也ACE在实施Genai时会挑战扩大AI基础设施。周林说：“随着业务组织中AI技术的快速整合，对新技能的需求也将提高。IO领导者应开发重要的技术来提高技能，以提高员工的灵活性并提高生产率。”