发布日期：2025-07-26 07:19    点击次数：153

省略情的效果和对生成式 AI 承诺效益枯竭信心欧洲杯2024官网，正成为企业接管该本事的主要劳苦。

说明 IDC 最近的一项走访，资本问题是另一个主要的生成式 AI 劳苦，跨越 1,000 名受访 IT 专科东说念主士中有 46% 暗意，订价枯竭可预测性是在其组织中践诺生成式 AI 的主要劳苦。

为缓解这些担忧，说明 10 月对 IT 专科东说念主士和业务部门操纵的走访，IDC 走访受访者"暗意倾向于按需付费的消费模式，这与大多数需要提前承诺的供应商不同步"。

TIAA 的首席运营、信息和数字官 Sastry Durvasula 信服，基于消费的订价模式是企业 AI 计策的最好遴选。

他说："大多数组织仍在摸索其 AI 使用模式，因此承诺多数前期资本是有风险的。按需付费提供了更好的资本可见性和限度，以及说明实质使用情况进行推广的生动性。咱们较少缓和一次性的检会/微调资本，更惦记不停捏续的运营开销。通过这种形式，咱们不错平直将资本与价值挂钩，并说明需要进行鼎新。"

Rockwell Automation 的 CIO Chris Nardecchia 原意按需付费是 CIO 首选的订价模式。

他说："大多数企业，尤其是科技行业以外的企业，在践诺大概运行高档模子的里面 AI 基础设施时濒临要紧劳苦。天然从零开动构建对大多数东说念主来说是猴年马月的，但基于消费的模式允许 CIO 迟缓践诺 AI，并取得更可臆度的投资答复。"

IT 辅导者正在更好地默契供应商的生成式 AI 订价标准——但总的来说他们并不可爱。IDC 商量副总裁兼走访作家之一 Dave McCarthy 指出，CIO 仍在处理奈何最好地不停云中的不测资本，况兼如故了解到，在莫得历史数据的情况下估算新责任负载的资本是具有挑战性的。

McCarthy 说："由于 AI 对大多数公司来说都是新事物，这给他们的 AI 计较带来了预算挑战。更厄运的是，好多供应商仍在尝试各式可能窜改的订价模式。这种省略情趣给必须在预算驱散内责任的风险躲藏型公司带来了挑战。按需付费订价是一种通过不锁定长久公约来镌汰财务风险的形式。"

UST 的首席 AI 架构师 Adnan Masood 说，"不能预测的订价"使得即使是 CFO 也难以不停 AI 开销。

他说："即使使用先进的数据驱动策略的 CFO 也无法王人备预测的资本波动......这对这些高管必须保护的中枢竞争力来说是一个精深的要挟，可能会使其偏离轨说念。"

在 Masood 看来，"信得过的担忧不是本事的力量，而是枯竭及时资本限度和明确的性能方针来解释斗胆的 AI 投资的合感性。"

值得质疑的效果，可疑的收益

除了订价担忧外，IDC 发现对不良效果的担忧（51.3%）——包括或然的偏见、未经授权使用他东说念主的常识产权或或然露馅巧妙信息——以及对生成式 AI 效益枯竭信心（46.1%）是接管的主要劳苦。

Marsh McLennan 的 CIO Paul Beswick 暗意，贬责决策可能是使用 SaaS 代理并追求基本的生成式 AI 用例，如自动文档摘录，而不是试图构建和检会基础模子。他补充说，这么作念也可能是一种圣洁资本的 AI 初学形式。

他说："如实存在好多本事组织王人备有才智以适中的价钱消弱获取的才智。我以为更大的风险是他们被不太可能得胜的事情散播戒备力，或购买价钱/性能衡量不好的本事。"

Beswick 补充说："除非在特殊高价值和特殊小众的用例中责任，不然大多数组织应幸免尝试构建我方的定制生成式 AI 模子。对于大多数公司来说，我以为应用正在树立的生态系统，通过购买或租借形式参预会取得更好的答复。"

UST 的 Masood 原意模子检会的资本后劲不符合恐慌的东说念主。

IT 辅导者"似乎最惦记失控的检会用度：一朝你启动大限度生成模子，淌若莫得运营透明度和强盛的风险缓解策略，它可能成为无底洞，"他说。"同期，逐日增量用度带来的冲击会唠叨机构的正当性——淌若莫得强盛的治理改进框架，没东说念主昂然向董事会解释昨晚 AI 使用量激增的原因。"

给定 GPU 资本，预算驱散也在阻止 AI 基础设施的树立，Rockwell 的 Nardecchia 说。他补充说，有训诫的 AI 架构师和数据科学家短缺、本事复杂性和数据就绪性亦然主要劳苦。

"基础模子需要多数显著、结构化的数据——而大多数组织仍在与留传系统孤岛和低质料数据作宣战。这在很猛进程上是我从同业那边听到的第一大制约身分，"他说，谈到对不良效果的担忧。

供应商正在通过贬责订价问题和发奋改善效果来克服这些劳苦。举例，Microsoft 本周为 Copilot Chat 引入了基于消费的订价。而 Amazon 最近推出了旨在改善效果的 Bedrock 生成式 AI 平台的新功能。

在 AWS re:Invent 大会上，Doordash 的 Chaitanya Hari 暗意，Amazon Bedrock 的新常识库功能使公司大概完满从吸收到检索的总共这个词检索增强生成 (RAG) 责任历程，而无需多数自界说数据集成或复杂的数据后端不停。

"即使模子速率快且相配准确，咱们奈何确保它从咱们提供的落魄文中索求信息，而不是松驰凭空？咱们通过屡次迭代的提醒工程和微调，确保咱们的 AI 模子只能靠地援用咱们通过 Amazon Bedrock 提供的常识库，"DoorDash 企业 AI 贬责决策家具追究东说念主 Hari 说。

数据交换资本和生成式 AI 溢价

IDC 的走访还揭示了阻止生成式 AI 接管的独特订价担忧，包括与系统间数据交换关系的遮盖资本。

IDC 的走访通晓，大多数组织展望全球云 IaaS 将是其生成式 AI 基础设施的主要开始。但论说作家指出，好多组织可能但愿将土产货系统与 IaaS 纠合使用以取得更大的隐痛性。这种对羼杂生成式 AI 架构的偏好"将需要明确界说的订价模子，以研究部署位置之间数据传输关系的资本"。

IDC 和 CIO 指出，生成式 AI 作事的溢价订价是另一个 CIO 缓和点。

UST 的 Masood 说："当投资答复率婉曲不清时，代理式 AI（sophistical AI agents acting autonomously）的溢价资本合理地令东说念主懦弱。"

供应商最终将奈何为代理式 AI 使用订价仍是一个争论和沾污的问题。举例，最近告示 Agentforce 2.0 的 Salesforce 正在接管按对话收费的形式。该平台现在被 FedEx 用于简化运营，被 Saks Fifth Avenue 用于回应客户对于零卖商品的问题。

这些先进功能在一段时刻内可能并非总共企业都能背负得起。说明 IDC 的走访，生成式 AI 注入作事的各式订价模式是势必的——但展望将在几年内褂讪下来。

克服生成式 AI 劳苦

天然险些每个公司都在研究或践诺某种面貌的 AI，但很少有公司第一次就能作念对，这从高失败率的 AI 试点不错看出。但事情无用如斯。

Alliant 智能自动化和 AI 董事总司理 Chris Stephenson 说："CIO 和业务总共者需要遴选不同的标准来践诺新的 AI 驱动历程，有多种策略不错进步 AI 试点的得胜率。"

他补充说："有时，即使功能理思，AI 试点也可能因为枯竭资助名主义要道利益关系者或预期使用它的职工的援助而失败。在 AI 试点开动时，名目追究东说念主应...尽早详情名主义要道 ROI 臆度尺度，向利益关系者展示名目在每个设施的解析情况。"

数据中心提供商 Digital Realty 指挥 CIO 从小限度的标的试点开动解释 ROI，通过将 AI 与业务标的保捏一致并使用明确的方针来展示它奈何推动收入、削减资本或镌汰风险，从而在总共这个词组织中树立信任和信心。

Digital Realty CTO Chris Sharp 说："咱们提议企业客户保捏对其总共这个词基础设施堆栈的可见性。一个简便而有用的标准是追踪令牌、瓦特和好意思元之间的关系。该模子监控 AI 部署中的令牌出产、援助基础设施所需的功率——研究密度和容量动态——以及随时刻推移关系的运营资本。"

Lumiyo 的 CIO、前 Vuori 和 Red Bull 的 CIO 和 CTO Bryan Muehlberger 提议 CIO 在鼓吹之前将总共与 AI 关系的资本——省略情的订价模子、电力资本和经济现象——纳入任何方程式。

他说："现在欧洲杯2024官网，芯片资本高潮、与之关系的动力消费以及与中国的宏不雅经济病笃关系和供应链里面的问题[是主要担忧]。这些将在将来一到两年内对 AI 产生要紧影响。即使是 OpenAI 也因这些复杂性而在部署其最新版块时碰到一些问题。"