Rackspace Technology 推出 AI Launchpad 服务 - 加速 AI 采用并缩短价值实现时间

发布时间 11 小时前 Positive
Rackspace Technology 推出 AI Launchpad 服务 - 加速 AI 采用并缩短价值实现时间
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圣安东尼奥,2025 年 11 月 12 日(环球通讯社)——领先的端到端混合云和人工智能解决方案公司 Rackspace Technology®(纳斯达克股票代码:RXT)今天宣布推出 Rackspace AI 启动板,这是一项安全的托管服务,旨在帮助组织评估、试点和部署人工智能工作负载,从而加快实现价值的速度。该服务可针对包括医疗保健、银行、金融、证券和保险 (BFSI) 以及能源在内的任何行业进行定制。

人工智能的采用可能会令人难以承受,特别是在基础设施复杂性、工具选择和性能基准测试方面。Rackspace AI 启动板通过提供分阶段的指导方法来支持人工智能采用的每个阶段(从概念验证到全面生产),从而简化了这一过程。

Rackspace 私有云首席产品和技术官 Lance Weaver 表示:“每个企业都知道人工智能将决定未来十年的竞争,但大多数企业都因复杂性而陷入瘫痪。Rackspace AI 启动板消除了这种瘫痪。我们设计了从人工智能雄心到人工智能投入生产的最快路径,并提供企业所需的安全性和治理。这不再是对人工智能进行试验。而是通过它获胜。”

Rackspace AI 启动板利用 Rackspace 的 AI Anywhere,这是一种私有云解决方案,融合了尖端的 AI/ML 功能,并高度重视数据安全和隐私。Rackspace AI Anywhere 使企业能够抓住新机遇,提升决策能力,并且可部署在第三方或主机代管数据中心。

Rackspace AI Anywhere 提供:

AI 工作负载的托管基础设施:由行业领先的服务器和 NVIDIA® GPU 提供支持的安全、完全托管的 GPU 基础设施。Kubernetes 和工具支持:Kubernetes 集群和预安装的通用 AI/ML 框架,可实现即时扩展。入门和操作支持:技术文档、入门指南以及 AI 基础设施专家的帮助,并提供持续监控和故障排除。

Rackspace AI 启动板提供了一种分阶段的方法,允许组织从概念验证开始,试点现有的 AI 工作负载,并在 AI 采用成熟时实施和部署 AI 工作负载:

概念验证:在进行长期基础设施投资之前,组织会获得一个安全灵活的环境,针对快速实验进行了优化,以验证其 AI 用例。试点:一旦确定了目标工作负载,试点阶段将支持组织从实验转向生产准备。此阶段提供对各种高性能、GPU 驱动的服务器的访问,确保实际 AI 部署所需的速度和可靠性。生产:为了扩展,生产阶段提供了一个完全可操作的企业级 AI 环境。我们的专用解决方案 AI Anywhere 和 AI Business,此阶段针对一致的性能和安全性进行了优化。

现实世界的影响:指南针案例研究

总部位于美国的医疗保健提供商 Compass 通过利用 Rackspace 的 AI 启动板提供的工具和服务,在护理服务方面进行了创新。Compass 最初选择了 Rackspace 的私有云来托管其电子健康记录 (EHR) 生产和灾难恢复环境,为其不断增长的业务提供可扩展性和安全性。随后,Compass 转向 Rackspace 来满足其 AI 需求,最初进行试点,然后将其 AI 工作负载快速投入生产。

Compass 与 Rackspace 合作,实施了一个私有云托管的人工智能解决方案,该解决方案结合了自然语言查询、自动文档分析和实时报告。人工智能代理可以实现跨患者记录的直观搜索,同时自动检查识别丢失的文档。

AI 助手将手动审核时间减少了 80%。它还提高了文档质量,为临床医生提供更快、更智能的见解。此外,自动报告减少了管理工作量,同时可扩展、安全的集成提高了用户满意度。

为什么它很重要

采用人工智能不再是可选的,而是竞争的必然要求。Rackspace AI 启动板使组织能够超越实验并取得有意义的人工智能成果,而无需从头开始构建基础设施。 通过提供安全、生产就绪的环境,人工智能的采用可以从战略目标转变为切实的业务优势。

了解有关 AI 启动板的更多信息,请访问 https://www.rackspace.com/cloud/private/ai-launchpad

关于 Rackspace 技术

Rackspace Technology 是一家领先的端到端、混合和人工智能解决方案公司。我们可以跨所有主要技术平台设计、构建和运营客户的云环境,无论技术堆栈或部署模型如何。我们在客户云之旅的每个阶段与他们合作,使他们能够实现应用程序现代化、构建新产品并采用创新技术。

“所描述的结果特定于该客户的实施。实际性能将根据多种因素而有所不同,包括工作负载类型、基础设施配置和操作实践。这些结果不应被视为典型或保证。”

媒体联系方式:
谢丽尔·阿梅林,[email protected]