微软斥资 80 亿美元进军人工智能领域，再次证明人工智能投资回报是真实的。企业每花费 10.30 美元，就能获得高达 1 美元的回报——人工智能是必需品，而不是赌博。
AI 正在重塑行业，但许多企业仍质疑：我们的 AI 投资是否会带来切实的业务影响？对基础设施成本、云支出和长期投资回报的担忧常常导致企业犹豫不决。
然而，最近的见解提供了令人鼓舞的消息。IDC 的一项研究显示，公司在人工智能上每投资 3.70 美元，平均可获得 10.30 美元的回报，表现最好的公司回报高达 XNUMX 美元（IDC 研究）这些数字凸显了AI推动巨大商业价值的潜力。
DALL-E 创建：人工智能制造工厂
人工智能基础设施：业务影响的支柱
企业需要合适的基础设施来发挥 AI 的潜力。例如，微软计划在 80 财年投资约 2025 亿美元建设支持 AI 的数据中心，以支持日益增长的 AI 工作负载需求（微软博客）这项投资反映了一种更广泛的趋势，即企业正在重新考虑其存储、计算和云策略，以有效管理人工智能应用程序。
平衡性能、成本和可扩展性至关重要。云解决方案提供了灵活性，但高强度的 AI 工作负载可能会导致成本不断上升。相反，本地 AI 基础设施可能涉及更高的初始投资，但可以降低长期费用。许多企业现在正在探索混合 AI 模型，结合云和本地解决方案来优化效率和成本效益。
现实世界的人工智能成功案例：企业如何取胜
为了帮助企业更好地理解人工智能驱动业务的价值，微软最近发布了一篇博客，重点介绍了 300 多个现实世界中采用人工智能来推动影响的组织案例（微软 AI 转型）以下是一些值得注意的案例：
医疗保健：更快的诊断、更好的结果
- 西奈山医疗系统在其影像部门实施了人工智能辅助中风检测，将诊断时间缩短了 30%。这使医生能够更快地启动挽救生命的治疗。
- 肿瘤学领域人工智能驱动的预测分析帮助研究中心将早期癌症检测率提高了 25%，从而带来了更多成功的干预。
零售：人工智能库存和客户个性化
- 沃尔玛部署了人工智能需求预测，减少了 30% 的缺货库存，同时削减了过剩库存成本。
- 人工智能增强的个性化工具使电子商务销售额提高了 20%，并根据实时客户行为定制产品推荐。
制造业：通过人工智能自动化提高效率
- 人工智能驱动的预测性维护使西门子能够将计划外停机时间减少 40%，从而避免代价高昂的中断。
- 波音工厂采用人工智能视觉检测技术，缺陷产品减少了 50%，通过减少浪费节省了数百万美元。
金融服务：欺诈预防和风险管理
- 摩根大通基于人工智能的欺诈检测系统将欺诈交易减少了 50%，保障了客户和机构的财务健康。
- 高盛的人工智能驱动的风险评估工具使银行的贷款审批速度提高了 60%，在保持合规性的同时提升了客户体验。
云端 AI 与本地 AI：寻找最佳路径
决定在何处运行 AI 工作负载是企业的关键考虑因素。Cloud AI 提供快速可扩展性和高级工具访问权限，是需要灵活性或缺乏大量前期资本的组织的理想选择。然而，成本可能会随着使用率的提高而上升，而且对数据安全性和合规性的担忧仍然存在。
另一方面，本地 AI 基础设施可以更好地控制数据，并且随着时间的推移更具成本效益，尤其是对于具有持续 AI 工作负载的组织而言。处理敏感信息的行业（例如医疗保健和金融）通常更喜欢本地解决方案以满足严格的监管要求。
混合方法正在成为一种可行的解决方案。此策略允许企业利用云的可扩展性来处理某些应用程序，同时维护本地系统以处理敏感或关键工作负载。此策略使组织能够平衡两种环境的优势，从而优化性能和成本。
底线：人工智能是商业当务之急
对于考虑采用 AI 的企业来说，将 AI 计划与明确的业务目标相结合至关重要。投资可扩展的基础设施（包括高速存储、强大的计算资源和灵活的云选项）对于支持 AI 工作负载至关重要。通过降低成本、增加收入和提高生产力来衡量投资回报率有助于评估 AI 的影响。采用混合 AI 模型也可以提供一种平衡的方法，结合云和本地解决方案的优势。
令人信服的投资回报率数字和各种成功案例表明，人工智能为各行各业带来了巨大的利益。采用人工智能并制定明确战略和适当基础设施的组织正在获得可观的投资回报并获得竞争优势。对于仍不确定人工智能潜力的企业来说，证据很明显：如果经过深思熟虑地实施人工智能，它可以将数据转化为可付诸行动的业务影响。
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