问题
复杂性削弱了 AI 的影响
企业设定了远大的 AI 目标。但是，许多项目受到开发缓慢、扩展问题以及新型风险的阻碍。
缓慢的 AI 开发
复杂的工具链和不断变化的技术环境阻碍着 AI 创新。
具有挑战性的应对 AI 扩展
全球用户群、使用量激增以及缺乏灵活性的计算成本制约 AI 的发展。
日益增长的 AI 风险
有限的可见性、复杂的风险管理和不完善的数据治理制约着 AI 的影响力，包括利用 AI 生成代码。
关键 AI 需求
制定 AI 战略以防落后
在过去的一年里，AI 释放的进步和用例显示了它在改变我们工作和消费信息的方式方面具有巨大潜力。
企业面临制定 AI 战略的巨大压力，覆盖公司使用 AI、保护知识产权以及在内部和外部应用程序中添加 AI 驱动组件的方式。
加快创新
以更快速度、更低成本和更高敏捷性构建 AI 应用，无论使用什么 AI 模型。
全球规模
为复杂的 AI 堆栈和全球用户群提供可靠、快速的体验。
内置安全性
理解并管理 AI 风险，避免陷入各种仪表盘或频繁的策略更新中。
全球领袖 —— 包括财富 1000 强的 30％ ——依赖 Cloudflare 提供的服务
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工作方式
AI 安全、连接与开发者服务的统一平台
Cloudflare 的 AI 服务设计为在我们覆盖 330+ 个城市的全球网络中任何位置运行，已被 80% 的 50 强生成式 AI 公司采用。
Cloudflare 帮助 Indeed 发现和管理影子 AI 的使用
Indeed 是一家领先的招聘网站，希望更好地了解和控制员工所用的 AI 应用。
他们转而使用 Cloudflare 的 AI 安全套件，该套件可帮助发现 AI 使用模式并执行数据使用策略。现在，Indeed 正逐步实现创新与管控的合理平衡。