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人工智能继续影响着云战略，但人工智能的实施速度比大多数人预测的要慢。这让在人工智能上押下重注的技术提供商感到沮丧。到底发生了什么？

Censuswide 代表 Red Hat 近期开展了一项调查，调查对象为英国和其他主要市场的 609 名 IT 经理。超过 80% 的 IT 经理表示，他们迫切需要 AI 技能，主要集中在生成式 AI、大型语言模型(LLM) 和数据科学等领域。这一比例高于去年的 72%。

销售人工智能的需求、消费人工智能的需求以及无法实现这些需求导致了我所说的“人工智能停滞”，这是一个复杂的问题，困扰着包括我在内的人工智能领域的许多人。

人工智能几乎停滞不前

技术提供商继续向人工智能开发投入资源，创建先进的工具、平台和基础设施。科技巨头和初创公司对人工智能的投资达到了前所未有的高度，行业观察人士预测，仅 2024 年，人工智能初创公司的融资额就将超过 1200 亿美元。Nvidia、OpenAI 和 Anthropic 等主要参与者对蓬勃发展的人工智能市场的贡献让人想起了互联网时代。这种资本流入通常是一个积极的指标，表明人们对未来回报潜力有着浓厚的兴趣和信心。

然而，尽管微软、谷歌、亚马逊和其他大型提供商正在大力投资人工智能基础设施，但它们也面临着越来越大的压力，需要成功实现企业实施。它们未来的增长取决于对尖端技术的资本注入以及用户有效采用这些解决方案的能力。

此外，随着 Nvidia 等公司在推出创新型 AI 硬件时遇到运营障碍，围绕这项快速发展的技术的风险也随之放大。性能和可靠性问题可能会对 AI 产品的看法产生不利影响，导致潜在采用者更加犹豫。这些困境表明，技术愿景与实际执行之间的平衡十分脆弱。

我们需要创新的解决方案来确保技术提供商的持续增长，尤其是那些严重依赖广泛采用人工智能的大型云公司。高投资和低采用的结合可能会导致技术提供商的环境不稳定。随着人工智能功能对云服务越来越重要，风险比以往任何时候都高。

供应跟不上需求

故事并没有就此结束。由于缺乏合格的人工智能人才，企业无法利用这些进步，这造成了瓶颈，有些人将其比作即将出现的人工智能泡沫。当今的企业面临着人工智能专家（数据科学家、机器学习工程师和人工智能从业者）的严重短缺，而这些专家可以推动有意义的计划。这种人才缺口因工资飙升和就业市场竞争激烈而加剧，使得寻找熟练的专业人员变得越来越困难。

人才严重短缺意味着企业无法实施人工智能技术。这扼杀了创新。高水平的投资与人工智能采用速度放缓之间的脱节凸显了采取更具战略性的方法的必要性，以弥合技术进步与实际应用之间的差距。这就是让我们走出人工智能停滞不前路所需要的。

人工智能停滞的影响不仅限于数字，它还打击了技术领域竞争定位的核心。随着企业推迟实施人工智能，云提供商可能会陷入反馈循环，未满足的期望会导致幻灭和投资信心下降。这种动态可能会引发市场重新评估，甚至让最有前途的人工智能企业也受到审查。

我们能期待什么？

实施人工智能不仅仅是获得先进的工具；它需要一个全面的战略，包括充分的培训、文化转变和持续的支持。组织需要营造一个人工智能可以蓬勃发展的环境，向领导层和员工保证投资将产生切实的回报。这就是为什么解决人才短缺问题不仅仅是填补职位，而是建立与长期目标相符的能力。

人工智能应用的未来前景仍不明朗。尽管压力越来越大，但大多数组织最终都会克服这些最初的障碍，实现长期显著的生产力增长。关键是在短期波动中保持乐观，认识到当前的挑战并非不可克服。

谁来解决这个问题？

大家应该做些什么才能让人工智能重新起步，并为巨额投资带来丰厚的商业价值？技术提供商和企业都有一些工作要做。

技术提供商应该：

与教育机构合作，提供培训计划，教授员工人工智能和数据科学技能。
创建用户友好的工具和支持服务，以简化人工智能技术与企业的整合。
与大学和初创企业建立战略联盟，共享资源并创建全面的 AI 解决方案。
定制人工智能产品以满足各个行业的独特需求，并通过相关案例研究展示直接价值。

企业应该：

建立内部培训计划，提升员工技能并招募专注于人工智能的多元化人才。
鼓励在协作环境中尝试人工智能技术。
试点人工智能项目，以便在扩大规模之前了解优势和障碍。
投资数据管理实践，为有效使用人工智能做好准备。
将人工智能计划与业务目标相结合，并建立指标来追踪成功。

现在的问题是，企业和技术提供商互相盯着对方，都希望对方能解决问题。不幸的是，事情并非如此。