Pure Storage與Wakefield Research共同發表一份最新報告，指出不同產業在導入人工智慧（AI）時所遭遇的阻礙，並揭示這項高階技術經常被忽略的能源需求。
這份最新報告「改變的動力：面對AI導入的能源與資料挑戰」(Drivers of Change: Meeting the Energy and Data Challenges of AI Adoption)點出重新評估資料基礎架構的重要性，以幫助AI發揮真正價值，並控制能源成本、持續邁向企業環境永續目標。
這份報告調查了500名企業IT採購人員，這些企業分別來自美國、歐洲員工人數規模超過500人以上的公司，從調查結果中發現：
- 導入AI將使運算的效能需求飆升：88%企業因導入AI而使運算的效能需求大幅攀升，近半數（47%）的企業自從導入AI後，運算效能必須加倍或更多。
- 企業未預料到AI的能源需求：73%IT採購人員對於AI的能源要求並未完全做好準備。
- 能源消耗僅是AI的負擔之一：對於73%企業而言，AI需要或未來將需要某種資料管理層面的升級，這些升級包括：資料管理工具（48%）、資料管理流程（46%）、以及資料儲存基礎架構（46%）。
- 近全數（96%）企業都已經或正在計畫更新IT基礎架構：29%IT採購人員表示，AI已經或未來將會需要進行全面翻新。
- 這些挑戰讓企業的永續目標受阻：89%企業發現，為導入AI而升級IT基礎架構，使ESG目標變得更難達成。然而，其中已導入AI技術（或未來12個月內計畫導入）的企業，有60%表示已經投資或未來將會投資更多高能源效率的硬體來實現ESG目標。
AI在各行各業正逐漸興起，然而多數企業仍缺乏必要的基礎架構，以應付其高效能的資料與能源需求，並因此無法充分發揮其效益。這樣的限制對於成功建置AI以支援企業關鍵計畫而言，將是一種挑戰，其中之一便是達成企業環境永續目標。幾乎所有的IT採購人員都感受到減少碳足跡的壓力，事實顯示，大多數IT採購人員都同意，若未適當做好IT基礎架構的準備以支援AI，則將不可能實現IT目標。
如今企業比以往更迫切需要一套更聰明的基礎架構，傳統的老舊系統通常無法支援讓機器學習發揮最大效益所需的大規模AI資料流程。隨著AI持續加速普及，IT團隊需要一種高效率、可靠、高效能的基礎架構來確保部署成效。
Pure Storage技術長Rob Lee表示，面對改變預先做好規畫並保持彈性，對於導入AI來說相當重要，隨著AI時代的電力及資料需求呈指數成長，投資適當的AI-Ready資料基礎架構對於有效部署以及能源效率不僅是必要的，更是讓AI專案能發揮最大價值的關鍵。這份新的報告為IT領導人提供了兩項重要洞察，那就是—未妥善規劃AI建置所需要的改變將導致怎樣的後果、以及預先為AI對於基礎架構的衝擊做好準備的好處。