位於美國的PAIGE.AI是一個致力於運用AI改變腫瘤學臨床診斷與治療的組織，最近，PAIGE.AI創辦人兼科技總監 Thomas Fuchs為Pure Storage提出證言，說明如何運用Pure Storage與NVIDIA共同打造的設備，發揮AI最大潛力。PAIGE.AI握有全世界最龐大的腫瘤病理學檔案庫，如何將這些PB等級的資料訓練出模型，辨別出腫瘤是他們致力達成的願景，藉由AI避免被誤診的情況、幫助病患在正確的時間獲得適合的藥物進行治療，或藉以延長生命。
這是一個典型運用人工智慧來實現精準醫療的案例，但卻不是只有特定國家才能加以實現。Pure Storage全球技術長Alex McMullan指出，人工智慧非常適合拿來尋找模型、趨勢、矛盾或是不應該存在的東西，企業只需要瞭解AI的好處與優勢，便能找出適合的應用。以台灣產業來說，由於台灣已推動電子病歷，在醫療產業會有很好的起始點，AI能有助於在X光片上面進行腫瘤判讀；而在金融服務業，就能用於金融風險的評估或是金融詐欺、金融詐騙的偵測；另外，也能利用機器學習進行網路監控、提出警告或是偵測駭客等，降低資料外洩風險。
他提到，機器學習成功的關鍵在於判斷或使用哪一些乾淨的數據，而這些數據可以帶來或者是產生哪些價值。對於剛入門的企業，不妨先從一小區塊但是非常乾淨有價值的資料開始做起，等到成功的時候再把它往外擴大，會是一個較容易將AI實現的策略方法。
多方案適應各種企業需求
近幾年，隨著人工智慧日益成熟，愈來愈多的企業開始評估、嘗試或導入相關的解決方案，並且結合內部數位轉型的策略，期盼能藉由AI帶來商業營運上的創新。然而要釋放AI優勢，光只有資料並不足夠，還必須具備能夠即時儲存與分析的基礎架構，以便讓資料科學家能夠專心地收集資料、清洗、探索，進而訓練模型。而基礎架構也必須要能夠依據資料的來源與管道，以及模型的複雜度進行擴展，從小規模一路擴展到超大規模的應用。
對此，Pure Storage自去年（2018）開始便加速產品線的布局，發表AI-Ready基礎架構（AIRI），今年3月，除了針對大型人工智慧應用發表適用超大規模的AI-Ready基礎架構，也與思科、NVIDIA合作推出FlashStack for AI解決方案。這其中，與NVIDIA及Mellanox合作開發的超大規模AIRI，可支援多機架NVIDIA DGX-1和DGX-2系統，同時具備InfiniBand與乙太網路兩種互連選項。而FlashStack for AI則是結合思科UCS伺服器與交換機、NVIDIA GPU以及Pure Storage FlashBlade儲存系統，能延伸現有的基礎架構來支援人工智慧／機器學習的工作負載，以避免產生新的基礎架構孤島。
Alex McMullan觀察，AI發展至今已經歷經數個鐘形曲線，這中間過程有崛起也有衰退，歷經好幾次AI寒冬。如今AI正在成為企業創新業務的關鍵。相較於五年前，資訊長對於新技術勇於創新採用的情況，今日的企業更重視投資報酬率（ROI）的表現，而這同時也會反應在解決方案上，亦即今日的解決方案必須要在總體成本（TCO）以及投資報酬率上展現出真正的價值，換言之，AI解決方案除了要能快速儲存大量資料之外，也必須快速地處理這些資料，這是非常關鍵的一點。
但是對於資料科學家而言，他們並不關心基礎架構，反而在意如何將分析工具的流程運行在這些架構上，「不少資料科學家都反映，他們幾乎有一半的時間都花在搬移資料或者是對資料進行清洗，真正能探索這些資料的時間卻很少。」他提到，這也是為什麼Pure Storage的AI解決方案受到企業採用的原因，因為研究人員與資料科學家不用再擔心基礎架構，不用等候數週到數個月才能啟動，只要專心在資料處理上，而這也是基礎架構最好的呈現方式。
用AI基建呈現企業生產力
根據MarketsandMarkets調查，全球人工智慧市場預計在2025年將達到1,906億美元，市場商機促使許多供應商的加入，在AI專屬基礎架構領域也是如此，除了像Pure Storage這類提供企業內部自建的解決方案供應商之外，雲端服務供應商也已提供基礎架構資源以及相關的演算法與套件，可以協助企業輕鬆地建構環境，此外，台灣身為ICT供應重鎮，白牌伺服器也很容易便能搭載NVIDIA GPU，提供企業作為AI的解決方案。
Alex McMullan坦承，企業現今確實有很多選項，但企業在投資時一定會思考，這筆投資的價值在何處或是投資報酬率為何？舉例而言，企業花費1,000萬來建置AI基礎架構，一定會希望這樣的架構，一天能運行12小時、24小時，而不是只有3小時就好，Pure Storage的架構可以全天24小時全天候的運行，不間斷地把資料丟給GPU處理，而這便是Pure Storage勝出的地方。
另外，相對於雲端解決方案，最大的不同則在於操作的簡易性，雲端服務供應商只負責提供使用者帳密、告知伺服器與GPU的資源所在位置，之後使用者就要自求多福了。Pure Storage之所以跟NVDIA合作，正是因為Pure Storage內部有資料科學家的團隊，並在平台上監控Pure Storage磁碟陣列裡面的狀況，然後發出警示，協助企業可以做更平順的運行。「把GPU提供給企業是一件很容易的事情，但是要如何把企業的生產力帶出來，才是一大重點。」
Pure Storage自去年發表AI-Ready基礎架構（AIRI）後，今年3月發表適用超大規模的AI-Ready基礎架構。
Pure Storage台灣區技術總監何與暉則補充說明，許多企業在導入AI的過程中經常發生瓶頸，這些已導入的運算及儲存方案因為無法橫向擴展，使得企業無法持續進行，因此企業一開始就選定對的架構非常重要，這也是為何Pure Storage會在市場上推出AI-Ready基礎架構的原因，企業可以由小做起，再慢慢擴展。而且在Pure Storage啟動AI專案也很容易，在NVIDIA GPU Cloud深度學習架構及Pure Storage AIRI Scaling Toolkit的支援下，AIRI能夠協助企業在最短數小時內便能啟動AI專案。