【DTF预告】是谁扼住了AI的咽喉？( 四 )
03 AI数据科学家才力释放
在中国，数据科学家数量缺乏，经验积累滞后，帮助企业实现数据到业务价值更为耗时耗力。而提高运算能力，建立端对端的服务和平台，可以释放数据科学家的时间和精力。
通过优化硬件和软件堆栈，AI模型和框架库中的设置可以配置到其他环境以简化流程，加速建模后的机器学习和深度学习，缩短解决方案构建时间，从而提高数据科学家工作效率以加速企业的AI计划发展。
同时，随着智能化发展，各种规模的企业也面临着计算能力上的挑战。
初创和中小型企业的算力挑战
在早期，这些初创或中小企业可能部署了基于云的人工智能服务来满足需求，但随着其向本地或混合IT环境的迁移，如何针对任何给定位置的数据量，通过迁移和驱动人工智能算法和计算，实现计算性能加速、算力增强，从而最大限度降低成本和数据移动以提高生产效率，是突破AI计算瓶颈的关键。
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