L'AI sta già offrendo risultati nei servizi finanziari, dal trading e dal rilevamento delle frodi alla gestione del rischio e all'esperienza del cliente. Ma passare da progetti pilota di successo all'AI su larga scala si sta rivelando molto più difficile. E il collo di bottiglia è l'infrastruttura su cui si basano.

Con il passaggio dell'AI dall'addestramento all'inferenza in tempo reale, le esigenze a livello di infrastruttura si fanno sempre più intense. I carichi di lavoro a densità più elevata richiedono maggiore potenza e raffreddamento. Le applicazioni in tempo reale pongono una maggiore enfasi su latenza e connettività. I requisiti di residenza dei dati e di conformità sempre più complessi stanno definendo la collocazione di dati e carichi di lavoro.

Gli ambienti di cloud pubblico e on-premise offrono entrambi dei vantaggi, ma anche compromessi man mano che l’AI scala. Per le società di servizi finanziari, la sfida consiste nel definire una strategia infrastrutturale in grado di offrire la giusta combinazione di prestazioni, affidabilità, flessibilità e controllo.

In questo white paper scoprirai:

Perché le esigenze di infrastruttura AI nei servizi finanziari sono fondamentalmente diverse dalle precedenti ondate tecnologiche
In che modo il passaggio dall'addestramento all'inferenza sta cambiando dove e come deve essere distribuita l'infrastruttura
I punti critici dell'infrastruttura che i CIO devono affrontare, tra cui densità e raffreddamento, vincoli di approvvigionamento, latenza, sovranità dei dati e prestazioni di rete
I compromessi tra ambienti di cloud pubblico e on-premise man mano che l’AI scala
Come la colocation può supportare i requisiti di prestazioni, controllo e conformità dei carichi di lavoro di AI finanziari
Approfondimenti di Gartner, BCG, IDC e IBM, insieme alle prospettive dei dirigenti di tutto il settore

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Una guida completa alla strategia di archiviazione dei dati