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第三，随着AI驱动的自动化工具广泛采用，其产生的数据负载可能增长5至30倍，尽管单位数据处理成本下降，但总体数据量的上升可能部分抵消成本节约的效果。
此外，作为网络自动化建设的新趋势，齐藤推荐"从GitOps着手"。具体而言：首先在版本管理平台Git中集中管理网络设备配置，统一管理变更历史。在此基础上，通过Ansible读取Git中的配置，自动部署到网络设备。
最后，“人们往往对初始阶段的失败经历记忆深刻。”堀江举例说，若初期应对两个故障时出现失误，负责人可能会认为“这项业务难以自动化”。但若从更宏观的角度评估，实现该业务自动化的难度其实并不高。为了客观评估可行性，需要基于具体业务场景和数据，准确衡量自动化可能带来的效益。
展望未来，画像生成AI「FLU的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。