Pure Storage發布最新《2025儲存趨勢預測》：AI地端化、代理式AI將崛起孫敬 (2024-12-12 16:36:30)

《2025儲存趨勢預測》報告，提及2025年AI將持續形塑亞太暨日本地區的科技情勢，隨著AI環境更加成熟，企業投資與運用AI的方式也將出現重大轉變。記者／孫敬 Archer Sun

資料儲存技術與服務商Pure Storage（11）日發表《2025儲存趨勢預測》報告，提及2025年AI將持續形塑亞太暨日本地區的科技情勢，隨著AI環境更加成熟，企業投資與運用AI的方式也將出現重大轉變。同時，Pure Storage也預測永續性將重新成為企業的三大優先目標之一，網路安全策略也將轉以資料保護為主。

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Pure Storage台灣區總經理周正平、Pure Storage亞洲區副總裁張思華。（圖／Pure Storage）[/caption]

2025年企業AI地端化，代理式AI、LQM將可能扮演重要角色

根據市場觀察家估計，現今所部署的GPU，大多數處於使用率嚴重不足的情況。不僅如此，包含超大規模環境在內的絕大部分GPU都部署在少數幾家廠商當中，只有極少數部署在私人企業。

而這樣的情況在2025年將有所改變，未來大部分的AI能力將建置在地端，協助企業發揮其資料與「工業化」AI的效益，我們稱之為「工業AI」。然而，它也將帶來治理與其他方面的獨特挑戰，比方說如何將一些即使在不同部門之間也必須保密的機密資料用於模型訓練當中。未來，代理式AI（Agentic AI）與大型量化模型（LQM）將在這波浪潮中扮演關鍵角色。

機器學習與代理式AI將在2025年改變企業的決策過程

儘管我們預料代理式AI從2026年開始才會邁向主流，但代理式系統將在2025年改變AI被用於企業決策的方式。此外，企業也將從機器學習中挖掘出更多價值，將其用於分析複雜資料集、識別模式以及快速採取行動等等。透過建立資料模型這種繁重的手動作業簡化，企業能更快面對多種挑戰，同時還能擴大規模，加快開發循環與產品演進速度。其應用案例將比GenAI更著重內部，一些擁有大型IT環境及複雜基礎架構的企業將對這方面抱持興趣。有了機器學習與代理式AI，能無縫而快速地存取適當的決策資料將變得越來越重要。

2025年企業對AI的支出將大幅提升並轉向RAG

就金額來看，企業對AI的投資在2025年將會增加，但GenAI概念驗證（POC）與實驗性計畫的整體數量將減少。2024年，POC的失敗率高於預期，原因是無法達成原先期望的要求，或是從訓練階段擴大到推論階段時發現經濟上不可行。

企業將重新專注在基本的商業價值與務實的AI應用，像是ChatGPT這類通用、現成的AI解決方案在企業中的應用將逐漸下降，因為企業對其輸出可靠性的擔憂不斷增加。2025年，企業將逐漸轉向利用一些務實的方法，例如像「檢索增強生成」（RAG）的技術。

這樣的轉變反映出企業對AI透明度與道德的更加重視，因此偏好能感應背景情境的系統，以防範資料偏差與失準的情況。企業對RAG的需求將激增，尤其對醫療與金融，在這些領域中，即時的資料整合與符合背景情境的回應，對細膩的理解與決策至關重要。

數據、資料的價值將在2025年重新成為注目焦點

我們在2023年與2024年瞭解到一套不太精密的演算法搭配一個龐大的資料集，會比一套精密的演算法搭配一個小型資料集的效果更好。有了這樣的認知，企業在2025年將透過一些專案來解放各自獨立且封閉的資料集，藉此改善其數據分析與AI投資的輸出成果。

著重資料統一的情況，也反映出企業廣泛認知到資料在驅動創新與維持競爭優勢的策略重要性。隨著企業的目標聚焦放徹底發揮AI與數據分析的完整潛力，企業將投入計劃來優先改善資料品質、簡化存取，以及培養團隊默契。聚焦於統一內部資料集的作法，最終將能為更優質的決策、客戶體驗以及永續成長鋪路。

2030年永續目標重返企業三大優先要務

許多企業都設定希望在2030年達到永續性的里程碑，這個目標在過去幾年因企業害怕錯過AI的恐懼而被暫時擱置。政府與監理機關正採取更嚴厲的措施，要求企業履行其永續性義務。現在，企業必須優先採用高能源效率的技術解決方案來履行這些義務。

網路安全策略轉向資料保護

2025年的網路安全策略將轉向注重資料保護，因為企業已逐漸接受一項事實：遭到駭客攻擊不再是一件會不會發生、而是遲早會發生的事。有諸多因素都驅使這樣的策略轉變，例如AI讓網路犯罪集團變得更強大、立法的力道不斷增加，以及監理機關的法規要求日益嚴格。在GenAI一開始問世時，我們看到ChatGPT被駭客用來提高網路釣魚郵件的品質。如今的網路犯罪集團甚至更加精明，他們會使用遞迴式AI來尋找目標IT基礎架構的漏洞。

Pure Storage亞洲區域副總裁Fredy Cheung表示：「2025年將是一個轉捩點，企業將調整AI策略來達成具體成果，並同時應對成熟AI領域所帶來的複雜性。」

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