AI编排：破解企业成功背后的隐性障碍
AI蕴含变革潜力，但许多组织仍难以将投资转化为有意义的业务成果。尽管在前沿技术上投入巨资，许多组织仍难以让AI从令人振奋的概念转化为切实的业务优势。
要让AI取得成功，不能只是购置最新工具，还需要连接彼此分散、相互孤立的系统，构建能够创造价值的统一解决方案。
点击各个选项卡，了解阻碍AI成功应用的因素。
投资回报有限
您已在AI领域投入巨资，但这些投入带来回报了吗？
- AI支出正在快速增长。根据Gartner的预测，2025年全球生成式AI（GenAI）支出预计将达到6,440亿美元，较2024年增长逾76%。
- 并非所有AI项目都能投入生产。到2025年底，至少30%的生成式AI项目将在概念验证后被放弃。Gartner在2024年的一份新闻稿中预测。数据质量不佳、风险控制不足、成本不断攀升或业务价值不明确被列为主要原因。
- 真正的价值隐藏在彼此孤立的项目中。F5的企业级AI编排与治理能力可统一管理AI项目，让AI工作负载更易于管理和保护。
断开连接的数据源
您的AI模型无法安全访问所有数据源
- 分散的数据会影响可见性和AI性能。F5在《AI应用策略现状报告》中发现，超过70%的组织缺乏所需的数据质量和可扩展性，只有23%的组织拥有统一的数据事实来源。
- 互联的数据源有助于推动AI取得成功。《NetApp 2024年数据复杂性报告》指出，79%的全球技术高管认为，统一数据对于实现其首要AI成果至关重要或非常重要。
- 统一的数据源可提升AI模型的准确性和相关性。F5连接并编排数据，无需复杂的手动集成即可消除数据孤岛。借助安全的数据连接，AI模型可提供更高的准确性和上下文相关性。
复杂基础设施
驾驭复杂的AI混合多云环境带来新挑战
- 混合基础设施已成为AI部署的常态。根据Google Cloud《2025年AI基础设施现状》，74%的组织在开展AI项目时更倾向于将公有云与本地环境结合，或采用多云环境。
- 边缘AI有助于降低延迟并保护数据隐私。F5 2025 年应用策略现状报告发现，73%的组织表示，在边缘部署生成式AI模型非常重要。
- 融合的交付与安全解决方案可降低复杂性。F5 Application Delivery and Security Platform 可简化AI编排，统一管理AI工作负载，并有助于确保策略得到一致执行。
安全压力
AI部署会扩大跨环境的威胁面
- AI基础设施使安全管理更具挑战性。F5 2025年应用策略现状报告发现，超过半数的受访者表示，应用安全策略不一致给他们带来了困扰，并指出安全性是AI模型面临的首要问题。
- 技能缺口使安全管理更加复杂。McKinsey 的研究发现，云和AI/机器学习领域的安全人才缺口最为突出。
- 保护AI投资需要先进的安全解决方案。F5提供全面的AI安全解决方案，适用于混合多云环境，无需专业技能，即可随时随地保护AI模型、应用和数据。
F5帮助您构建AI编排基础，消除制约AI性能的孤岛和复杂性。通过统一混合多云环境中的连接、应用交付和安全能力，充分释放AI投资的潜力。
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