如果人們認(rèn)為云計算將導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心消亡，而人工智能項目注定要失敗，那么需要再考慮。

在技術(shù)界，有兩個主要的缺點：人們過于渴望迎接未來，具有諷刺意味的是，如果發(fā)展速度不如人們預(yù)期的那么快，就無視它。舉個例子，今天有兩個持續(xù)存在的誤區(qū)：第一，云支出正在使數(shù)據(jù)中心支出大打折扣;第二，人工智能過度炒作在很大程度上使企業(yè)購買者失敗。

以下對此進行一下整理。

誤區(qū)1：企業(yè)的數(shù)據(jù)中心注定要消亡

Gartner公司開創(chuàng)了第一個誤區(qū)，分析師Dave Cappuccio認(rèn)為，到2025年將有80%的企業(yè)關(guān)閉其數(shù)據(jù)中心（而2018年則為10%）。但是Cappuccio給出了他的思考的一些扎實的理由：“隨著互連服務(wù)、云計算提供商、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、邊緣服務(wù)和SaaS產(chǎn)品的不斷增加，留在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的原理將有優(yōu)勢有限?！?/p>

業(yè)務(wù)需要靈活性，但IT需要控制。答案？按企業(yè)的條件使用IT。

原因是數(shù)據(jù)引力。盡管這種引力作用了一段時間（如果數(shù)據(jù)存在于數(shù)據(jù)中心中，但是將其推送到云中進行處理變得效率低下），但現(xiàn)在產(chǎn)生了相反的效果：越來越多的數(shù)據(jù)誕生于云中，并且將會在那里存儲、處理和分析。

但是數(shù)據(jù)中心并沒有消亡。

這是David Linthicum做的結(jié)論。Linthicum在Synergy Research Group對數(shù)據(jù)中心支出的分析中感到很高興，他指出：“在云計算增長的同時，數(shù)據(jù)中心支出并未下降。盡管有預(yù)測說云計算將迅速取代數(shù)據(jù)中心，但這還是可以做到的。大多數(shù)人認(rèn)為，在云計算上花費1美元，將是在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心上花費的1美元。事實并非如此。”

當(dāng)然，企業(yè)的野心與現(xiàn)實可能會大相徑庭。

或者，就像Tyler Treat表示的那樣，“我見過其中一些企業(yè)。換句話說，企業(yè)可能仍在為數(shù)據(jù)中心而苦苦掙扎，并且他們準(zhǔn)備移動的準(zhǔn)備不足。”

但是，無論出于何種原因，仍然有這樣的情況，就像云計算一樣炙手可熱，大約97%的IT支出仍然保留在本地。這并不是要貶低云計算。這只是根據(jù)企業(yè)在遷移中的實際情況而定的水平。

誤區(qū)二：人工智能使企業(yè)失敗

Gartner公司分析師Nick Heudecker曾經(jīng)建議大約85%的大數(shù)據(jù)項目失敗。兩年后，IDC公司專注于與大數(shù)據(jù)相關(guān)的人工智能項目，并將失敗率定為50%（針對四分之一的受訪者）。

從這樣的調(diào)查數(shù)據(jù)中誕生了無數(shù)頭條，這些頭條基本上都在指出：“大多數(shù)人工智能項目都失敗了?！边@樣的頭條暗示著對人工智能背后的技術(shù)不成熟的指責(zé)。雖然毫無疑問，人工智能將繼續(xù)發(fā)展，但基本真理卻有所不同。

一方面，正如分析師Lawrence Hecht表示，有時候，高管們在人工智能方面做大做強的雄心超出了企業(yè)的交付能力：“如果沒有基礎(chǔ)技術(shù)的需求，這些項目注定會失敗。是的，我知道需要管理人員來引導(dǎo)每個人進行變更，但有時似乎只是為了變更。”問題不是因為“人工智能失敗”，而是因為人們沒有適當(dāng)?shù)貫樽约簻?zhǔn)備什么期望人工智能如何做。

畢竟，正如Vicki Boykis所言，進入這個行業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家們準(zhǔn)備不足，但被過度炒作，他們已經(jīng)準(zhǔn)備好了去尋找成功之路。不幸的是，他們可能試圖用錯誤的技術(shù)來解決錯誤的問題，她指出：“現(xiàn)實情況是，‘?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)’從來沒有像現(xiàn)在這樣重視機器學(xué)習(xí)，而是重視數(shù)據(jù)的清理、成型和移動。”

換句話說，人工智能可能比想像的更基本。它還可能由于與該技術(shù)無關(guān)的原因而失敗。也許，也許這根本不是失敗。至少沒有其他IT項目如此。

根據(jù)Thomas Dinsmore的說法，“與其他任何IT項目相比，人工智能項目失敗的可能性不會或多或少?！彼^續(xù)詳細解釋：

項目很少會失敗，因為技術(shù)無法實現(xiàn)預(yù)期的目標(biāo)。項目失敗是因為買方希望技術(shù)無法交付的東西，或者組織在實施方面大失所望。人工智能項目與企業(yè)資源計劃（ERP）項目或任何其他IT項目相同。它們根據(jù)組織的項目管理流程而成功或失敗。

總而言之，過早地采用人工智能可能會很有趣，就像人們在數(shù)據(jù)中心消亡之前就試圖將其埋葬一樣。在每種情況下，從們都表現(xiàn)出一種可以理解的渴望，也希望盡快到達未來，然后在未來需要時間的時候不耐煩。在云計算和人工智能中，就像在許多其他事情中一樣，真相比任何標(biāo)題都能描繪的要微妙得多。