實現人工智慧營運化：邁向規模化與主權化

企業正致力於掌控自身數據，以量身打造符合需求的人工智慧。目前的挑戰在於，如何在數據所有權與確保高品質數據安全、可信地流動之間取得平衡，進而驅動可靠的洞察。這場來自《麻省理工科技評論》（MIT Technology Review）EmTech AI 大會的對談，探討了 AI 工廠如何開啟規模化、永續性與治理的新層次——並將數據控制權定位為政府與企業的戰略要務。

關於講者

Chris Davidson，HPE 高效能運算（HPC）與 AI 客戶解決方案副總裁

Chris Davidson 是 Hewlett Packard Enterprise（HPE）高效能運算與 AI 客戶解決方案副總裁。他領導 HPE 在 AI 工廠解決方案與主權 AI（Sovereign AI）方面的全球戰略，與各國政府、企業及研究機構合作，建立安全且可擴展的國家級與企業級 AI 能力。

他同時負責管理 HPE 高效能運算與 AI 產品組合的產品管理與效能工程，其中包括大型模型訓練平台與 Cray 超級電腦系統。他的團隊負責定義產品策略、效能架構及部署模式，使 HPE 處於高效能運算與 AI 運算的前沿。

在 HPE 任職的九年期間，Chris 領導了效能工程、AI 雲端及專業服務領域的關鍵計畫，形塑了 HPE 交付優化、雲端原生且全球部署的高效能系統之方式。此前，他曾在生物技術與醫療診斷領域擔任技術與領導職務。

Chris 擁有芝加哥洛約拉大學（Loyola University Chicago）的創業與財務工商管理碩士（M.B.A.）學位，以及生物學學士學位。

Arjun Shankar，橡樹嶺國家實驗室（Oak Ridge National Laboratory）國家計算科學中心部門總監

Mallikarjun (Arjun) Shankar 是橡樹嶺國家實驗室國家計算科學中心的部門總監。他的研究重點在於電腦科學與大規模科學發現計畫之間的跨學科橋樑，這些計畫高度依賴可擴展運算與數據科學。他同時任職於田納西大學布雷德森中心（Bredesen Center）的聯合教職員，且是 IEEE 與 ACM 的資深會員。