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人工智能网络：构建实时智能的基础
莱德杯是一项近百年历史的锦标赛，欧洲队与美国队之间进行高尔夫技巧和策略的精英展示。在 2025 年的赛事中，近 25 万观众聚集在球道上观看三天的激烈比赛。从技术和物流的角度来看，成功举办了……
来源:MIT Technology Review _人工智能为了管理这种 IT 复杂性，莱德杯聘请技术合作伙伴 HPE 为其运营创建一个中央枢纽。该解决方案以一个平台为中心，锦标赛工作人员可以在该平台上访问支持运营决策的数据可视化。 该仪表板利用高性能网络和私有云环境，聚合和提炼来自各种实时数据源的见解。
私有云环境这是对人工智能就绪网络的大规模展示——现实世界的压力测试，对从事件管理到企业运营的各个方面都有影响。 HPE Networking 首席技术官 Jon Green 解释说，虽然模型和数据准备情况得到了董事会的大部分关注和媒体炒作，但网络是成功实施 AI 的关键第三站。 “断开连接的人工智能对你来说并没有多大帮助；你需要一种方法将数据输入和输出以进行训练和推理，”他说。
网络随着企业转向分布式实时人工智能应用，未来的网络将需要以更快的速度解析更大量的信息。 Bethpage Black 果岭上的表现代表了各行业吸取的教训：推理就绪网络是将人工智能的承诺转化为现实世界性能的决定性因素。
让网络 AI 推理做好准备
超过一半的组织仍在努力实施其数据管道。在 HPE 最近对 1,775 名 IT 领导者进行的跨行业调查中，45% 的人表示他们可以运行实时数据推送和拉取以实现创新。与去年的数字相比，这是一个显着的变化（到 2024 年，只有 7% 的人表示拥有此类功能），但将数据收集与实时决策联系起来仍有很多工作要做。
跨行业调查 7% 报告