AS/400 and System i, but not easily, and the first few models all suffered from
MIT的调查显示，95%的企业目前没有从AI投资中获得真正有意义的回报。两年的试验期，大量的预算投进去，大多数人还在等那个"啊哈时刻"。TechCrunch采访的VC说得直接：试验期快结束了，接下来是清算期。预算集中，供应商减少，没有在核心场景交付真实ROI的产品，会被快速清出去。
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如果你也正站在孩子入园的门槛前，我想分享几点心得：
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在 AI 场景中，Apache Spark 凭借其强大的批处理能力与 Python 生态兼容性，广泛用于大模型训练前的数据清洗、特征工程与推理任务。而 Ray 因其低延迟、高并发特性，被 OpenAI 等头部机构用于分布式训练与强化学习。两者共同构成 Data + AI 的核心计算底座，支持从数据准备到模型推理的全流程高效执行。，更多细节参见safew官方版本下载
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