第十八屆CIO價值學院第一堂課
生成式 AI 並非萬能解決方案，企業需要在不同情境下使用不同類型的 AI 技術。Red Hat 是少數可提供生成式 AI、預測型 AI 的解決方案，搭配完善的諮詢服務，可助企業建立 AI 基礎、實現 AI 價值。
文／林裕洋
根據麥肯錫研究報告指出，預計每年對全球經濟貢獻達到 2.6~4.4 兆美元，2030 年AI 產值可達到 13 兆美元。儘管生成式 AI 威力強大，不過並非萬能解決方案，企業需要根據情境使用合適的 AI 技術，才能達成預定目標。如十年前陸續問世的 ANI（Artificial Narrow Intelligence，狹義人工智慧）、預測型 AI（Predictive AI）等，在認知智能領域的影像辨識、語音辨識和語言處理等，均有非常好的表現。
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Red Hat 資深解決方案架構師疏宇軒建議，企業在推動 AI 專案時，應該透過需要 AI 導入成熟度（AI 導入程度）、平台準備度（AI 基礎架構與價值創造平台準備狀況）、風險管理（AI 導入過程中的風險控管能力）等三大支柱出發，才能讓專案效益符合預期。Red Hat 提供全面 AI 平台和解決方案，幫助企業克服導入過程中挑戰與實現 AI 價值，進而在產業中保有領先優勢。
解決方案獨步市場 企業最佳 AI 夥伴
Red Hat 是少數可同時支援生成式 AI、預測型 AI 的解決方案，其中 OpenShift AI 是個全方位的企業 AI/MLOps 平台，讓管理人員能利用 Kubernetes 強大擴充能力、自動化與 MLOps 整合彈性，打造專屬的企業級 AI 環境。除此之外，Red Hat 也有完善的諮詢服務，AI 加速導入服務和 MLOps Foundation 塑形服務，協助企業建立 AI 基礎與 OpenShift 整合，鑄造穩健的 MLOps 策略平台。值得一提，Red Hat 也有一系列的培訓與認證課程，助員工妥善使用 Red Hat 產品管理 AI 工作負載。
疏宇軒指出，Red Hat 身為開源軟體解決方案供應商，致力為企業打造 AI 戰略基石，進而在 AI 時代取得成功。我們解決方案具有多項優勢，首先是一致性與可攜性，開發團隊在雲端、本地和邊緣環境中，享有相同模型開發、部署和運行等體驗，無需重新學習與適應。第二點則是可降低風險，使用開源軟體最大優點在可避免被供應商綁定，企業可以根據需求選擇合適方案，並享有最前沿創新、兼顧安全穩定的 AI/ML 技術與模型。最後， 透過 Red Hat 的 MLOps 平台和顧問服務，可強化 AI/ML 流程的穩定性，簡化從實驗到生產的模型轉移流程。
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