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STL Partners＆ampVeloCloud：2025投资困境：人工智能重新定义企业连通性研究报告（英文版）（17页）.pdf

上传人： Kell****reet 编号：640687 2025-04-29 17页 630.75KB

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1、STL Partners|Proprietary and Confidential1An investment quandary:How AI is redefining enterprise connectivityApril 2025In partnership with:Kuba Smolorz,Senior ConsultantHarine Tharmarajah,ConsultantIn this report,we discuss the extent to which AI adoption will transform enterprise networking and set

2、 out a framework of key questions that decision-makers should consider when developing and designing their AI strategies.STL Partners|Proprietary and Confidential2Widespread adoption of four main types of AI applications will have a significant impact on enterprise networks Executive summaryDedicate

3、d AI solutions specifically designed for a given industry verticale.g.,computer vision for theft prevention in retailDedicated AI solutions specifically designed for a given industry verticale.g.,computer vision for theft prevention in retail Existing software applications now infused with AI to enh

4、ance key functionalities and capabilitiese.g.,Salesforces AgentforceExisting software applications now infused with AI to enhance key functionalities and capabilitiese.g.,Salesforces Agentforce Additional dedicated AI solutions that are not specific to a given vertical e.g.,customer chatbots,hyper-p

5、ersonalised marketing,cybersecurityOff-the-shelf,LLM-based productivity tools which can but dont have to be trained and fine-tuned using proprietary enterprise datae.g.,ChatGPT,Microsoft Copilot,DeepSeekOff-the-shelf,LLM-based productivity tools which can but dont have to be trained and fine-tuned u

6、sing proprietary enterprise datae.g.,ChatGPT,Microsoft Copilot,DeepSeekMost processing happens in the cloud(private/public),so impact on enterprise WAN is low.Some use cases,however,will require huge data volume upload(e.g.,code reviews)that could strain networks.Inferencing using proprietary data a

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本文讨论了人工智能（AI）对企业网络的影响，并为企业决策者提供了一个框架，以评估其网络和基础设施在AI采用背景下的需求。主要内容包括： 1. AI应用的广泛采用将对企业网络产生重大影响，包括行业特定的AI解决方案、现有软件应用的AI增强、通用AI解决方案以及基于LLM的生产力工具。 2. AI工作负载的地点（训练和推理）将决定其对企业网络的影响。例如，在设备上处理AI工作负载可以减少企业网络流量，但会增加设备成本。 3. 云解决方案提供了最佳的经济规模和灵活性，允许AI工作负载按需扩展。然而，云定价可能会随着数据量和计算需求的增加而上升。 4. 现有SaaS应用现在融入AI以增强关键业务功能，可能会成为企业网络的“无声杀手”，因为AI功能的添加可能不会考虑到网络影响。 5. 垂直特定的AI应用，特别是处理视频数据的应用，可能会对网络基础设施产生最大的影响。 6. 企业需要评估其网络是否能够处理新的AI采用，并考虑AI解决方案的位置、使用企业数据的情况以及AI应用是否会在非核心业务时间频繁访问数据等因素。 7. 企业网络决策者应考虑这些关键问题，以导航AI采用浪潮，包括AI工作负载将如何处理、网络上的数据传输类型是否会改变、企业数据是否用于训练或推理等。
企业如何应对AI对网络的影响？ AI应用如何改变企业网络架构？ 如何确保AI应用的安全性和可靠性？
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