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優化 AI 工廠資料引入的流量管理

本文探討 AI 工廠在資料引入階段的流量管理挑戰，特別是如何高效處理多媒體豐富且規模巨大的資料流量。文章指出，像 F5 的 BIG-IP 解決方案可透過優化流量管理提升效能與資料處理效率，確保 AI 模型的訓練及推論需求能被滿足。此外，文章還強調本地處理資料的重要性，以降低雲端成本並加強資料安全性。

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F5 AI Gateway：解決 AI 安全與交付的獨特挑戰

F5 AI Gateway 解決了 AI 安全與交付的獨特挑戰，提供補充現有應用程式交付模型的解決方案。隨著 AI 的快速發展，組織需要強大的系統來保障、加速並監控 AI 驅動的應用程式。F5 AI Gateway 提供這些功能，確保公司能夠防範 AI 特有的威脅，包括提示注入和模型操控等問題。該平台還支援混合與多雲環境，這對現代 IT 環境至關重要，並且具有靈活的部署選擇，可以單獨部署或與現有的 F5 基礎設施結合使用​。

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F5 宣布將與 NVIDIA BlueField-3 DPUF5 合作，提升服務供應商及大型企業的 AI 應用交付能力

F5 宣布將與輝達（NVIDIA）合作，利用 BlueField-3 DPU 提升服務供應商及大型企業的 AI 應用交付能力。新推出的 F5 BIG-IP Next for Kubernetes 結合輝達 BlueField-3 DPU，能夠加速和優化大型 AI 基礎設施中的資料流量管理。此方案主要針對 Kubernetes 環境設計，適用於 AI 推論、檢索增強生成（RAG）等高需求場景，同時減少硬體佔用、降低能源消耗，並實現高效能網路與安全管理​

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掌握 AI 時代的應用關鍵策略：CIO 應該知道的三大要點

今年最熱門的話題無庸置疑就是 AI。隨著 AI 技術的快速發展，越來越多的企業開始探討並採用 AI 來提升競爭力。然而，AI 的導入並非僅僅是技術層面的決策，它需要戰略性的思考與規劃。根據 F5 最新的應用策略狀況調查顯示，儘管 69% 的企業正在研究 AI 技術及其應用案例，只有 43% 的企業在大規模應用 AI。然而，令人擔憂的是，已有 47% 採用 AI 的企業仍未制定明確的 AI 戰略。這種情況下，我們必須汲取過去在公有雲導入的經驗，避免在缺乏策略的情況下貿然前進。為了幫助企業在導入 AI 時制定有效策略，我們將重點介紹三個關鍵考量，協助在操作執行及安全層面做好準備。