AI时代的私有云重新定义

目录：

第一部分：

1. AI的挑战和潜力 😮
   • 开头的介绍
   • AI的吸引力和潜力
   • 如何开始AI
2. AI战略和操作化
   • 组织正在问自己的问题
   • 应对AI的复杂性
   • 将AI纳入现有技术战略
3. 私有云中的AI优势 👍
   • 私有云解决AI隐私问题
   • 减少数据暴露的风险
   • 加强安全与合规性
4. HPE GreenLake私有云解决方案
   • 为AI优化的实例类型
   • 私有云提供的云原生体验
   • 提供完全管理或自助式服务
5. AI在零售业的应用
   • 小型数据中心的实时推理
   • 优化库存和销售决策
   • 改善顾客体验
6. AI在医疗保健中的应用
   • 自动化病例记录和转录
   • 增强医疗保健决策
   • 提高患者护理效率
7. AI在物流和供应链中的应用
   • 优化运输路线和预测需求
   • 提高预测性维护
   • 优化仓储和分配流程
8. HPE私有云的关键优势
   • 揭示AI在私有云中的优势
   • 提供优化基础设施和工具链
   • 提供混合云体验和架构

第二部分： AI、私有云和优化工作负载

嗨，下午好！很高兴能在Discover大会的第二天见到大家。我是Bryan Thompson，HPE GreenLake Private Cloud组合产品经理。今天我想和大家讨论的主题是AI，以及AI的潜力和挑战。人们都对AI的潜力、不同应用和服务可能带来的好处前景感到着迷。但实际上，我们如何开始，如何思考企业的知识产权、机密数据以及对业务重要性的理解的角度怎么样？我们是否会错过利用这项新兴技术的机遇，成为空统计数字之一？尽管很多组织都意识到AI的复杂性，但他们不确定如何将其纳入现有的技术战略中。他们在利用有限的资源、金融、技能和领域专家方面有什么资源可以利用？这正是我们关注的其中一个主题，我们重点解决这个问题：如何将运用AI的思维变为实践？如何以安全、合规和风险管理的方式应用这些技术和服务？如果我们将其比作一个游戏，AI的崛起带来了新的风险和挑战，而我们正在努力了解如何保守秘密。绝大多数公共AI服务的模型都依赖于用户的输入，用户的输入有助于改进、成熟和训练这些模型，并从中进行推理和生成其他内容。但如果这些用户输入是您公司的商业机密怎么办？如果你的保护或机密数据被用来喂养这些模型并为之提供依据，那它已经不再是你的秘密了。这是一个可怕的现实。在利用这项能力的同时，我们如何考虑不暴露数据、敏感数据和公司宝贵资源的风险？