未來 12-18 個(gè)月，AI 概念驗(yàn)證將演變?yōu)橥黄菩约夹g(shù)。這一進(jìn)展將得益于對(duì)龐大私有數(shù)據(jù)的訪問和利用能力，這些數(shù)據(jù)量是互聯(lián)網(wǎng)可用數(shù)據(jù)的 9 倍?？朔L問這些數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)對(duì)實(shí)現(xiàn) AI 的真正潛力至關(guān)重要。

AI 中數(shù)據(jù)的不可或缺作用

快速且可訪問的數(shù)據(jù)是成功 AI 的基石。如果無法以可用格式無縫可靠地訪問數(shù)據(jù)，AI 開發(fā)和部署的根基就會(huì)崩塌。

現(xiàn)實(shí)是，組織數(shù)據(jù)分散在多個(gè)平臺(tái)和位置，跨越了 AWS 和 Microsoft 等主流生態(tài)系統(tǒng)的邊界。AI 應(yīng)用需要強(qiáng)大可靠的網(wǎng)絡(luò)來確保一致的延遲、性能和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交換。因此，連接性成為釋放這些分散數(shù)據(jù)源價(jià)值的關(guān)鍵。

董事會(huì)經(jīng)常忽視連接性的重要性，錯(cuò)誤地認(rèn)為它"理所當(dāng)然"。這種疏忽可能會(huì)對(duì) AI 計(jì)劃造成災(zāi)難性后果。即使是配備強(qiáng)大計(jì)算能力的最先進(jìn) AI 應(yīng)用，也可能因?yàn)?10 毫秒的數(shù)據(jù)檢索延遲而癱瘓。在 2025 年，在沒有強(qiáng)大連接性策略的情況下部署 AI 不僅是一個(gè)錯(cuò)誤，更是一個(gè)會(huì)帶來嚴(yán)重后果的戰(zhàn)略失誤。

云計(jì)算爭(zhēng)議重現(xiàn)

連接性挑戰(zhàn)凸顯了專門支持 AI 需求的新一波云計(jì)算模型的關(guān)鍵需求。這重新引發(fā)了關(guān)于云計(jì)算未來的更廣泛討論。

AI 模型與傳統(tǒng)軟件應(yīng)用有根本的不同。早期云基礎(chǔ)設(shè)施無法處理 AI 的巨大規(guī)模和復(fù)雜性，包括其數(shù)十億個(gè)參數(shù)和持續(xù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。這需要云設(shè)計(jì)和支持基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行范式轉(zhuǎn)變，以充分釋放 AI 的潛力。

雖然由地理分布式網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的安全性、連接性和彈性仍然是基礎(chǔ)，但在公有云中運(yùn)營(yíng)的成本攀升正迫使組織重新評(píng)估對(duì) AWS 和 Microsoft 等供應(yīng)商的依賴。工作負(fù)載向私有云回遷的激增凸顯了標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)遷移流程的關(guān)鍵需求，以確保平穩(wěn)高效的轉(zhuǎn)型。

標(biāo)準(zhǔn)在 AI 優(yōu)化中的作用

AI 的云遷移挑戰(zhàn)類似于更換銀行賬戶的復(fù)雜性。正如銀行法規(guī)簡(jiǎn)化了這一流程，關(guān)于云遷移的立法指導(dǎo)可能成為組織的重大變革。通過建立標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)遷移實(shí)踐，組織可以更輕松地采用完全適合其 AI 需求和更廣泛業(yè)務(wù)目標(biāo)的混合云模型。

面對(duì)日益分布式的 AI 工作負(fù)載，標(biāo)準(zhǔn)化方法至關(guān)重要。它不僅會(huì)加速 AI 采用和培養(yǎng)最佳實(shí)踐，還會(huì)隨著市場(chǎng)的成熟鞏固 AI 領(lǐng)導(dǎo)者的地位。

提升認(rèn)知和協(xié)作

AI 對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施日益增長(zhǎng)的需求要求技術(shù)行業(yè)提高對(duì)連接性、云模型和更廣泛生態(tài)系統(tǒng)相互作用的認(rèn)識(shí)。在現(xiàn)實(shí)世界中成功實(shí)施 AI 需要組織、供應(yīng)商和合作伙伴之間的強(qiáng)有力協(xié)作。

在這個(gè) AI 新時(shí)代，連接性和云計(jì)算考慮因素不再是次要關(guān)注點(diǎn) - 它們是成功的基礎(chǔ)。通過在規(guī)劃和執(zhí)行中優(yōu)先考慮這些因素，企業(yè)可以有效應(yīng)對(duì) 2025 年及以后的復(fù)雜挑戰(zhàn)。