AWS&埃森哲《生成式AI时代下的数据战略》（附下载）
导读：
生成式AI正在唤醒全球对人工智能变革潜力的认知。埃森哲调研显示，74%的全球商业领袖高管表示，将增加在数据和AI（包含生成式AI）方面的投入，这一比例较2023年大幅跃升了24个百分点。Llama2、Claude、ChatGPT、DALL·E、StableDiffusion等一系列易使用的生成式AI服务，正在迅速推动技术在商业领域和社会公众中的普及，这将对企业产生极为深远的影响。
然而，快速增长的计算需求，以及处理大规模计算所需的相关成本和专业知识，是当前面临的最大障碍；同时，要实现生成式AI的潜力，数据也扮演着至关重要的角色，数据不仅是生成式AI的“燃料”，更是支撑其模型训练和创新的基石。因此，企业需要不断地审视、调整和优化其数据战略，以一个全面的数据战略布局来有效应对生成式AI时代下的挑战。
基于上述问题，亚马逊云科技与埃森哲共同撰写了《生成式AI时代下的数据战略》白皮书，通过大量实践中所积累的思考和探索，为新时期企业的数据战略提供参考。
报告指出，面向生成式AI应用，企业数据战略需把握四大关键点：
关键点之一：找准应用方向，激发创新价值。生成式AI能够在多方面提供智能化服务，提高企业运营效能。
关键点之二：准备专有数据，确保数据安全。在使用基础模型之前，企业需要花时间和精力来准备数据基础，且这个数据基础需要在云平台上进行管理，确保数据的安全性和可靠性。
关键点之三：驱动数据管理，打造最佳实践。生成式AI帮助自动化数据管理手动流程，并确保所生成输出的准确性。将智能嵌入数据治理将提高数据使用者的整体生产力。
关键点之四：重构基础设施，实现高效运营。为了充分利用大语言模型和生成式AI，企业应认真考虑所需的数据基础设施和运营模式，同时密切关注成本和可持续能源消耗。
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