戴爾技術公司數(shù)據為中心售前經理Paul Brook討論了高性能計算（HPC）和人工智能的進步對業(yè)務的影響。

他表示，如果企業(yè)知道如何利用高性能計算和人工智能技術，則可以收獲可觀的收益。

早在2009年，戴爾技術公司就在學術界和世界上最負盛名的大學的幫助下，建立世界上第20快的超級計算機，將500臺最先進的文件服務器、數(shù)據和低延遲網絡以及基于x86的CPU結合在一起，提供了一種高性能計算機（HPC），能夠處理數(shù)據，以解決復雜的特定問題。不僅如此，這樣做的成本明顯低于在同一列表上排名第19位的系統(tǒng)。

在8年之后，在同一個計算設施中，項目負責人計算得出，要達到相同的結果已經不再需要500臺服務器。取而代之的是，獲得相同的性能只需采用原來百分之一的空間和成本。更重要的是，隨著對更大計算能力的需求增長，它們能夠以實際上降低的成本提供更高的性能。

2020年的高性能計算比以往任何時候都更快、更強大、更小、更便宜。關鍵的區(qū)別在于，這些超級計算機不再是學術機構和極其富有的私營企業(yè)的專利。最后，高性能計算可以方便地應用于在廣泛的商業(yè)環(huán)境中運行強大的人工智能（AI）工作負載。

根據麥肯錫公司最近的調查，95％的IT高管認為人工智能將改變其行業(yè)。但是這樣的統(tǒng)計數(shù)據讓人們想知道另外5％的人如何了解人工智能的影響。如何可以理解人工智能將如何改變業(yè)務，并從根本上誤解了人工智能是什么。任何規(guī)模的組織都可以從自動化和近乎實時的決策中受益。關鍵是，人工智能和隨之而來的相關技術進步使得這項技術不僅對大量的組織來說是可行的，而且成為強制性的。

在尋求部署人工智能時，企業(yè)需要注意的是，它并不是解決業(yè)務關鍵問題的靈丹妙藥。更重要的是，正如人們在最近一些例子中所看到的，如果人工智能沒有用廣泛的數(shù)據集進行訓練，它最終會放大一個錯誤的假設，使最終產品變得毫無用處。例如，如果只是用白人男性的照片訓練面部識別程序，你會得到一些有偏見和潛在歧視的結果。與所有形式的建模一樣，得出的結果與輸入的數(shù)據一樣好。對于這個簡單的事實，沒有捷徑可走，任何試圖這樣做的企業(yè)都將很快陷入困境。

這些失誤的關鍵不是人工智能已經失敗或無法執(zhí)行任務；而是人類通常不能更好地應用這項技術。今天，人工智能正在改變幾乎每一個行業(yè)和垂直領域，從用于檢測癌癥的病理學，到人工代理回答聯(lián)系中心客戶的問題，從控制農業(yè)灌溉到在倉庫和公共道路上駕駛自動車輛。

人工智能提供了切實的好處（如提高生產力、降低成本和提高競爭對手優(yōu)勢），前提是且只有當應用它的企業(yè)知道如何闡明問題，了解解決方案，或至少了解解決方案的外觀，并能夠成功評估其在組織內的影響。

而回想起十年前，面對世界上第20快的超級計算機，人們感到多么興奮和樂觀時但面對下一代高性能計算機對參與各行各業(yè)的組織的承諾，這種感覺就顯得微不足道了?，F(xiàn)在，與以往不同的是，企業(yè)可以相對便宜和容易地獲得有史以來最強大的計算能力——他們用它做什么取決于自己。
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