企業正積極掌控自身數據，以客製化 AI 滿足特定需求。然而，如何在擁有數據主權的同時，確保安全、可信且高品質的數據流動，以產生可靠的洞察，是關鍵挑戰。本文探討了「AI 工廠」如何實現規模化、永續性與治理的新境界，並將數據控制視為政府與企業的策略要務。

Chris Davidson 是慧與科技 (HPE) 的高效能運算與 AI 客戶解決方案副總裁。他領導 HPE 全球 AI 工廠解決方案與主權 AI 的策略，與政府、企業及研究機構合作，建構安全、規模化的國家級與企業級 AI 能力。

他同時也負責 HPE 高效能運算與 AI 產品組合的產品管理與效能工程，包括大型模型訓練平台與 Cray 級外系統。他的團隊定義產品策略、效能架構與部署模式，使 HPE 處於高效能與 AI 運算的前沿。

在 HPE 任職的九年間，Chris 領導了效能工程、AI 雲端與專業服務的關鍵計畫，塑造了 HPE 提供最佳化、雲端原生且全球部署的高效能系統的方式。他先前曾在生物科技與醫療診斷領域擔任技術與領導職務。

Chris 擁有洛約拉大學芝加哥分校的創業與金融企管碩士學位，以及生物學理學士學位。

Mallikarjun (Arjun) Shankar 是橡樹嶺國家實驗室計算科學國家中心的分區主任。他的研究專注於電腦科學與依賴可擴展運算及數據科學的大規模科學發現活動之間的跨學科橋樑。他是田納西大學 Bredesen 中心聯合教職人員、IEEE 高級會員及 ACM 高級會員。