生成式和代理式AI就绪基础设施战略：路线图：从概念验证到规模化生产

核心观点与关键数据

• AI工作负载成为企业基础设施投资驱动力：未来两年，AI工作负载将成为企业基础设施投资和变革的头号驱动力。许多AI项目失败的原因是对AI应用层和数据层的基础设施要求了解不足。
• AI就绪型基础设施要求：创建AI就绪型基础设施需了解场景的性能、安全、合规、成本和可持续发展要求。AI工作负载生命周期各阶段对基础设施消耗差异大，按量计费和专用资产各有优劣。
• AI模型选择影响：AI模型选择关系到成本、成果和基础设施要求。模型大小差异大（100万至2万亿参数），多数需调优和频繁更新。
• 不同模型与场景需求：不同AI模型和场景对基础设施要求不同，需匹配处理器、存储、部署位置、数据规模、算力、定制化级别、数据主权等因素。
• 部署决策考量：制定部署决策时需考虑安全、成本、连接性和数据主权/合规。部署位置（本地、托管、边缘、公有云）取决于延迟、性能、数据规模和算力需求。
• 运营模式影响部署：运营模式优先项会影响部署方法，需根据业务目标和资源情况选择合适模式。
• AI卓越中心的重要性：AI卓越中心可确保整个企业齐头并进，加速做好AI就绪工作。其职责包括制定决策框架、协调IT与业务部门、选择技术、实施数据合规、共享经验教训等。
• 概念验证设计：根据生产规模要求设计概念验证，需评估AI与任务的匹配度、潜在效益、复杂性和实施障碍，并考虑工具可用性、技能就绪情况、安全合规等因素。

研究结论

• AI（尤其是GenAI）正加速开发和部署，预计到2030年，AI采用者在AI解决方案和服务上每花一美元，将为经济带来4.60美元的间接和诱导效应。
• 企业需从性能、成本、安全和合规等角度优化基础设施战略，以实现AI从小规模概念验证到大规模生产的成功过渡。
• AI工作负载生命周期各阶段对基础设施消耗差异大，需根据场景需求选择合适的部署模式和基础设施配置。
• AI卓越中心是推动企业AI就绪的关键，可协调各部门、制定策略、实施数据合规，并加速AI应用落地。
• 企业需根据业务目标和资源情况选择合适的AI模型、部署位置和运营模式，以确保AI项目的成功实施和规模化运营。