AI Factories as Enterprise Intelligence Infrastructure: How GPU-Powered Systems Are Redefining Value Creation across Industries
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence is rapidly transitioning from a set of discrete analytical tools into a foundational enterprise infrastructure. The concept of AI factories captures this shift by framing GPU-powered systems as integrated environments where data ingestion, model training, inference, and continuous optimization occur at industrial scale. This abstract examines AI factories as enterprise intelligence infrastructure and analyzes how high-performance computing architectures are redefining value creation across multiple industries. Unlike traditional IT systems optimized for transactional efficiency, AI factories are designed for learning velocity, enabling organizations to transform raw data into predictive, adaptive, and autonomous capabilities. Central to this transformation are graphics processing units, high-bandwidth interconnects, and optimized software stacks that jointly support parallel computation, real-time analytics, and large-scale model deployment. The study synthesizes recent industry practices and academic perspectives to demonstrate how AI factories are reshaping sectors such as manufacturing, finance, healthcare, energy, and logistics. In manufacturing, GPU-accelerated intelligence enables predictive maintenance, process optimization, and digital twins that reduce downtime and resource waste. Financial institutions leverage AI factories for fraud detection, algorithmic trading, and personalized risk assessment at unprecedented speed and accuracy. In healthcare, these infrastructures support medical imaging analysis, clinical decision support, and population-level health forecasting, improving outcomes while lowering operational costs. Across energy and supply chains, AI factories facilitate demand forecasting, grid optimization, and resilient logistics planning under uncertainty. Beyond operational gains, the paper argues that AI factories represent a strategic asset that redefines organizational value creation. By embedding continuous learning into core operations, enterprises shift from reactive decision-making toward anticipatory and adaptive intelligence. This transition alters competitive dynamics, workforce skill requirements, and governance models, raising critical questions around data stewardship, ethical AI deployment, cybersecurity, and sustainability of energy-intensive computing systems. The abstract concludes by positioning AI factories as the backbone of next-generation enterprises, emphasizing that their successful adoption depends not only on GPU capacity, but on integrated strategy, responsible governance, and alignment with long-term business and societal objectives. Collectively, these insights position AI factories as scalable intelligence platforms capable of converting computational power into sustained innovation, measurable productivity, and resilient competitive advantage across complex digital ecosystems globally and.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».