ETUDE GRATUITE
Infrastructure de stockage pour l'IA dans les grandes entreprises
La réalité de la production
Dans le même temps, les organisations indiquent que ce sont les données et l'infrastructure de stockage, et non les modèles ou les GPU, qui constituent les principaux obstacles à la mise à l'échelle de l'IA en production.
Ce que révèle l'enquête menée auprès de 504 moyennes et grandes entreprises :
- À mesure que l'IA entre en production, l'infrastructure de données apparaît comme le facteur limitant.
- Plus de 90 % des répondants déclarent utiliser de manière significative le stockage objet dans les applications et les pipelines d'IA.
- L'IA de production est de plus en plus axée sur l'inférence, ce qui accroît les exigences en matière de gouvernance des données, de réutilisation et de contrôle du cycle de vie.
Les équipes utilisent ce rapport pour :
➤ Valider les stratégies d'infrastructure IA déjà à l'étude
➤ Comprendre comment les pairs structurent les environnements IA de production
➤ Identifier les risques liés à l'infrastructure avant que les charges de travail IA ne prennent davantage d'ampleur
➤ Soutenir les discussions internes sur les coûts, le contrôle, la gouvernance et la durabilité à long terme
Découvrez, chiffres à l'appui comment les entreprises déploient l'IA à grande échelle - et pourquoi les bons choix d'infrastructure fontoute la différence.
Parrainée par Scality.
