多年来，随着人工智能技术的发展和变革，各个行业和IT决策者都在大力投资这一领域。人工智能有望改变企业的一切，改变人们的工作方式，因此对企业的业务和宏观/微观层面的管控体系至关重要。随着人工智能的发展和演进，我们需要更加关注自身业务功能的变化，将每时每刻的需求和改进融入到人工智能解决方案中。尽管还处于试点和起步阶段，人工智能已经展现出无可比拟的力量和影响力。随着AI的后续发展，预计会看到更大、更广泛的变化浪潮。那么，人工智能是如何持续改进的呢？随着人们努力改进人工智能，社会对计算和基础设施资源的需求也将同步增加。当人工智能全面普及时，我们无疑需要一个更经济、更高效的环境来容纳如此庞大的过程。每个企业都需要适应这些变化，并足够灵活以接受新型基础设施。也就是说，云技术，尤其是混合云解决方案，必将成为人工智能实现的基础。混合云解决方案可以确保将AI基础设施需求转化为业务需求，同时保持和匹配技术动态。只有这样，企业才能在不严重影响自身基础设施性能的情况下，继续使用、开发和实施人工智能解决方案。下面，我们就来谈谈在评估潜在合作伙伴和选择最佳平台时需要注意的核心因素。核心因素一：高算力企业需要高性能的计算资源（包括CPU和GPU）来探索AI领域的各种可能性。目前大部分企业还处于AI试验阶段，因此倾向于搭建强大的CPU环境来处理基本的AI负载。然而事实证明，现有的基于CPU的计算架构无法满足深度学习过程的需要；可扩展的神经网络算法的部署和高性能的网络/存储管理都对计算能力和数据处理密度提出了极高的要求。核心因素2存储容量存储容量是所有AI基础设施的基本要求；随着数据量的增长，存储系统也必须具备扩展能力。因此，对于企业而言，最重要的是明确支持AI实验需要多大规模的存储系统。企业唯有依托强大的存储扩展规划和容量管理能力，才能从容做出实时决策；只有这样，我们手中的AI应用才能在数据的滋养下变得越来越完善。核心因素3网络基础设施无缝网络是AI基础设施的另一个重要组成部分。考虑到可扩展性的重要性，企业必须建立高带宽、低延迟的网络系统。深度学习算法高度依赖于通信能力。随着人工智能实验的推进和扩展，网络系统自然会同步成长和进化。对于网络等通用服务，企业需要选择专业的基础设施服务商，在全球范围内提供服务打包和技术支持，保证不同地区的堆栈始终分布一致。核心因素4安全由于AI模型经常接触到大量来自医疗、金融等部门的敏感数据，个人数据的安全维护成为现实中的一大挑战。这些信息本质上是脆弱的；如果管理不善，特别是如果被不可靠的来源利用，它可能对使用AI模型的企业造成极大伤害。此外，如果将非必要数据添加到AI系统中，可能会导致决策和推理错误。因此，我们需要一个更安全的人工智能基础设施来保护数据免受入侵。核心因素五解决方案必须具有成本效益这一切只是AI模型开发的起点。随着研究进展缓慢，人工智能本身将变得更加复杂，开发成本将飙升。组织必须努力寻找具有成本效益的解决方案，以推动流程的连续性和业务增长。具体来说，在支持AI探索的过程中，企业需要不断升级网络、服务器、存储等基础设施，以满足AI模型的训练和推理需求。整个过程的成本会非常高，因此必须谨慎选择资源经济性较好的服务商。只有这样，企业才能更明智地规划、决策和投资人工智能基础设施，确保在资源支出不堪重负之前找到宝贵的机会来提高业务绩效。
