亚太企业AI应用仍处测试阶段 数据准备问题成最大障碍

尽管OpenAI和英伟达等科技供应商正向人工智能基础设施投入数十亿美元，但大部分企业仍未超越AI采用曲线的实验阶段。NetApp亚太区高级副总裁兼总经理Andrew Sotiropoulos表示，虽然许多公司正在特定项目中测试AI应用，但很少有企业真正"全力以赴"进入全面生产阶段。

他指出，瓶颈并非缺乏雄心，而是企业数据的现状。AI模型需要大量清洁、有序的信息才能有效运作，但许多公司的数据分散在难以处理的碎片化数据孤岛中。

"这是每个人都面临的最大问题，即便在内部也是如此。关键在于清理数据并使其为AI做好准备，"他说，并将解决这一问题的能力称为行业的"入场券"。

为解决这一问题，NetApp推出了名为AI数据引擎(AIDE)的软件套件，提供语义搜索、数据向量化和数据防护栏，通过整合多个数据准备和管理步骤来简化整个AI数据管道。

通过数据变化检测和数据同步，AIDE还有助于消除冗余副本并保持数据更新。更重要的是，它让数据科学家能够专注于模型训练而非手动数据准备，同时确保输入模型的数据清洁可追踪，这是企业合规的要求。

与此同时，NetApp还推出了AFX，这是一个分解存储架构，让企业能够独立扩展存储和计算能力。这有助于改善AI工作负载的经济性，防止组织过度配置存储计算资源，提高资源效率。

目前，AIDE与AFX在本地运行，但NetApp计划将其扩展到公有云和其他位置，包括来自主权云提供商的新兴云服务，如新加坡的Bitdeer和印度的Yotta。

"主权云是下一波浪潮，"Sotiropoulos说，他指出新兴云提供商通过满足数据驻留和主权要求而获得关注，这些要求有时是全球供应商难以解决的。他补充说，新兴云提供商也在将AI能力建设作为与客户建立关系的"特洛伊木马"。

然而，对AI基础设施日益增长的需求给NetApp的渠道合作伙伴带来了压力。Sotiropoulos承认，传统分销商和系统集成商面临"知识、速度和能力"差距。他敦促合作伙伴通过提升员工技能来管理完整的AI解决方案堆栈，而不仅仅是硬件组件，以确保在谈判桌上占有一席之地。

NetApp声称正在获得市场份额。引用分析公司IDC的最新市场数据，Sotiropoulos表示该公司在全闪存和企业存储总体细分市场中都缩小了与竞争对手的差距。在全球范围内，NetApp在2025年第三季度的收入排名第三，仅次于戴尔科技和华为。

Sotiropoulos将NetApp的增长归因于其统一数据策略，该策略允许客户在本地和公有云环境中复制数据管理策略，以及AI运营和网络韧性能力。

Sotiropoulos的评论是在NetApp首次将其旗舰客户活动带到新加坡时发表的，这一举措反映了该城市国家作为更广泛东盟市场门户的地位。

虽然该公司此前将客户送到拉斯维加斯的全球活动中获取此类更新，但预算限制和客户在获得旅行批准方面面临的困难已将其参与策略转向区域中心。

"我们的愿景是将东盟作为中心是一个绝佳机会，可以将泰国和印尼等国家的客户带到新加坡，"他说。"这并非因为我们现在针对东盟有独特战略，而是现在正是我们以新加坡为中心专注于这一特定区域的合适时机。"

Q&A

Q1：什么是NetApp的AI数据引擎AIDE？它有什么功能？

A：AI数据引擎(AIDE)是NetApp推出的软件套件，提供语义搜索、数据向量化和数据防护栏功能。它通过整合多个数据准备和管理步骤来简化整个AI数据管道，帮助消除冗余副本，保持数据更新，让数据科学家专注于模型训练而非手动数据准备。

Q2：为什么亚太企业的AI应用还停留在测试阶段？

A：主要瓶颈是企业数据的现状问题。AI模型需要大量清洁、有序的信息才能有效运作，但许多公司的数据分散在难以处理的碎片化数据孤岛中。数据清理和AI就绪准备成为企业全面部署AI应用的最大障碍。

Q3：什么是AFX存储架构？它如何帮助企业？

A：AFX是NetApp推出的分解存储架构，让企业能够独立扩展存储和计算能力。这有助于改善AI工作负载的经济性，防止组织过度配置存储计算资源，提高资源效率，从而降低AI部署的成本。