企业使用生成式人工智能的作用已经超出了创意创造和日常任务自动化，而是扩展到支持复杂的决策。
在此背景下，预置型人工智能正重新引起人们的关注。

为了让人工智能能够负责决策，需要学习敏感信息，但云操作始终存在泄漏风险。
有了内部部署人工智能和边缘人工智能，不仅可以在不向公司外部泄露敏感信息的情况下利用人工智能，而且有望消除云计算固有的延迟问题和现收现付的高成本。
此外，内部部署可为需要实时处理和低延迟的任务提供稳定的性能。

不过，内部部署的实施也面临挑战。
许多公司可能会发现很难迈出第一步，因为内部部署系统需要单独设计，而且初始成本往往会飙升。

这正是利用交互式生成人工智能的内部部署硬件解决方案的重点所在。
它提供了一个基于配备 GPU 的服务器和人工智能软件栈的预验证环境、
它可以在短时间内启动和运行，并在遵守安全策略和合规性的同时最大限度地发挥生成式人工智能的威力。

人工智能聊天机器人已经在制造业证明了自己的能力，它简化了复杂的查询，并实现了 93% 的回复准确率。
该系统还通过分析传统 COBOL 语言并自动将其转换为 Java 语言，降低了维护成本。

报告解释了当前随着生成式人工智能作用的扩大而回归内部部署的趋势。
本报告详细介绍了具有成本效益的内部部署人工智能基础设施的解决方案和具体使用案例、
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