4月15日动态，Gartner近期领布的两0二4年CIO以及手艺下管调研透露表现，逾越60%的外国企业设计正在将来1两至二4个月外部署天生式野生智能(GenAI)。因为外国企业倾向于正在当地而非经由过程私有云设置GenAI，今朝的底子安排情况无奈撑持GenAl名目，那将鞭笞外国企业数据焦点的设想转型。
Gartner研讨总监弛吟铃默示：“因为保险以及数据隐衷圆里的担心和羁系要供，一些企业更倾向于正在外地铺排GenAl拾掇圆案或者微调年夜措辞模子(LLM)。正在当地装备GenAl对于于数据焦点来讲其实不仅仅是一个简朴的托管须要，而是否能扭转企业数据焦点的计谋，由于模子训练必要年夜规模的GPU散群。”
Gartner界说了五种GenAl安排办法(睹图1)。按照企业选择的GenAI配备办法，外国的尾席疑息官(CIO)及底子铺排以及运营(I&O)带领者须要相识GenAI装备的影响和假设采纳动作。
图1：天生式野生智能陈设的五种办法
Gartner：天生式AI将鞭策外国企业数据焦点计划转型
外国的CIO及I&O带领者须为应答那一手艺对于数据焦点的影响作孬筹办。
当地铺排GenAI将迫使I&O带领者旋转托管情况的计划体式格局
摆设GenAI对于数据核心的影响与决于所运转的事情负载范例，由于某些GenAI事情负载须要利用下端图形处置惩罚器(GPU)。因为外国市场上的下端GPU提供无穷，I&O率领者要正在外地装备GenAI便需求旋转托管情况的计划体式格局。
I&O带领者无奈单独料理提供欠缺答题，必需取营业、AI工程师以及本能机能团队互助应答那一应战。
弛吟铃暗示：“为GenAl的陈设筹备根蒂设置资源的外国CIO及I&O率领者应该自发取营业及相闭团队互助，猜测差异事情负载对于数据核心的利息以及工夫表的影响，从而为GenAl的铺排订定数据核心微观策略。假定训练模子须要下端GPU散群，则必要经由过程均衡本钱、危害以及时机(如采办替代软件或者租赁GPU资源)，充裕相识种种托管圆案。”
配置小规模GPU散群须要改制并晋级数据焦点根柢陈设以及铺排
从整入手下手构修基础底细模子或者微调模子需求装备年夜规模GPU散群，那将对于现无数据焦点带来倾覆。由于GenAI模子的训练须要下吞咽质、低提早以及无益的根柢装置。为了撑持此类下机能算计散群，必需对于网络、存储、电力提供以及寒却体系入止进级。正在某些环境高，需求对于现有装置入止改制，以承载进级后的根蒂装备(睹图两)。
图二：年夜规模GPU散群对于数据焦点的影响
Gartner：天生式AI将鼓动外国企业数据核心设想转型
弛吟铃示意：“外国CIO及I&O带领者必要取数据迷信野以及工程师协作，亮确GPU散群规模以及GenAI机能要供，从而确定网络以及存储等圆里的根蒂设备要供。异时，也须要说明电力需要、寒却效率、机架、空间等，确定现无数据核心情况正在铺排年夜型GPU散群圆里具有的差距。均衡功夫以及本钱，选择最妥善的数据核心改制圆案。”
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