不难发现，人工智能（AI）正在以前所未有的速度改变各行业。
根据IDC的数据，到2028年，全球人工智能支出预计将达到6320亿美元，生成式人工智能（GenAI）的年增长率将达到59.2%。
然而，随着人工智能能力的激增，支持它们所需的基础设施正在紧张，这影响了组织从人工智能中受益的速度。
北美和亚洲的公司正在争夺人工智能，76%的北美公司和70%的亚洲公司已经开始了他们的人工智能转型。然而，商业咨询公司麦肯锡（McKinsey）表示，为了保持优势，领导者必须积极追求转型。只有不到10%的亚洲企业找到了从多代人工智能用例中创造价值的方法。这样做的公司可能具有竞争优势。
在菲律宾，企业已经认识到人工智能转型的价值。根据审计和咨询公司德勤（Deloitte）的数据，三分之二（62%）的商业领袖对使用人工智能感到兴奋，超过四分之三（79%）的人预计GenAI将在不到三年的时间内推动重大的组织转型。
同样，另一家商业咨询公司普华永道的一份报告显示，78%的菲律宾首席执行官认为人工智能将提高他们的产品和服务质量，而77%的人认为人工智能将增加他们行业的竞争强度。然而，大多数人还没有在工作场所实施人工智能（61%），也没有改变他们的战略（65%）。
虽然GenAI推动了巨大的增长，但它需要巨大的计算能力、庞大的数据存储和先进的算法。传统的基础设施将不足以支持这些需求，这可能导致大量的能源消耗、高成本、可持续性问题，甚至对整体性能产生影响。需要对业务基础设施进行转换，以确保对人工智能的任何投资都得到最大化。
人工智能基础设施（包括支持人工智能应用的服务器和云基础设施等硬件）的支出相当可观，但增长速度低于GenAI的采用。根据IDC的研究，到2028年，人工智能基础设施的复合年增长率（CAGR）将达到14.7%，这反映了云服务提供商早期的投资。人工智能硬件和基础设施即服务（IaaS）约占人工智能总支出的24%，突显了其在释放人工智能能力方面的重要性。因此，尽管GenAI吸引了越来越多的关注，但人工智能基础设施支出对于支持更广泛的人工智能增长和应用仍然至关重要。
对于渴望实施人工智能驱动解决方案的企业来说，投资于一个强大的、可扩展的、安全的云基础设施现在是成功的关键。但是人工智能基础设施是什么样的呢？人工智能明确需要什么，企业如何进行相应的转型？
安全性、遵从性功能
人工智能模型处理大量数据。数据安全和遵守监管标准对于部署人工智能解决方案的企业至关重要。需要安全的基础设施，包括加密、强大的访问控制和遵守全球数据保护法规（如GDPR），以保护模型及其处理的数据。
在这方面，人工智能基础设施的设计必须考虑性能、可扩展性和安全性。这应该是一个标准的考虑因素，因为未能保护人工智能应用程序或支持它们的基础设施可能导致数据泄露、监管罚款和失去客户信任。信任一旦失去，几乎不可能再恢复。
人工智能转型的基础
为了满足人工智能不断增长的需求，企业必须采用云原生基础设施，包括强大的计算、高性能网络和存储、容器和数据管理系统。云原生基础设施提供了灵活性和可扩展性，以支持人工智能不断增长的计算和存储需求。传统基础设施难以管理现代人工智能应用程序的海量数据流和高性能需求。
然而，云原生架构允许企业快速扩展其基础设施以适应波动的需求，确保他们拥有GenAI模型和其他数据密集型AI流程所需的计算能力。
云原生环境支持人工智能所需的计算密集型操作，并提供必要的灵活性，使企业能够更有效地部署、管理和更新人工智能应用程序。重要的是，云原生平台旨在与人工智能开发工作流程无缝集成，这意味着公司可以更快地创新，而不会受到基础设施限制的阻碍。
可扩展、可靠、经济高效的基础设施
随着人工智能用例的增加，对数据管理和分析的可扩展和经济高效的云基础设施的需求变得越来越重要。可扩展的基础设施即服务（IaaS）和平台即服务（PaaS）产品保证数据可以无缝地存储、处理和访问，从而实现更快、更准确的模型训练。
高效的数据管道、健壮的存储解决方案和精简的检索系统对于管理这些大量数据至关重要，然后才能将它们用于模型训练。创新的基础设施允许为特定用例定制和微调模型，提高人工智能应用程序的质量和相关性，并简化人工智能模型开发。
人工智能应用必须建立在可靠的基础设施上，以提供一致且值得信赖的用户体验。停机和崩溃会侵蚀用户信任并中断操作。坚实的基础设施通过确保资源始终可用，从而保持高可用性和正常运行时间，将中断的风险降至最低。
高效的人工智能基础设施不仅支持性能，还有助于管理成本。企业可以通过分布式系统、容器化和无服务器架构来优化计算资源，从而避免在云或硬件资源上的过度支出。这种成本效率对于在不超出预算的情况下扩展GenAI应用程序至关重要。
能源效率和可持续性
随着人工智能工作量的增加，能源消耗和成本也在增加。人工智能模型，尤其是GenAI，非常耗电，这引发了人们对人工智能增长对环境影响的担忧。企业越来越认识到，在不显著增加碳足迹的情况下，需要高效节能的基础设施来支持他们的人工智能计划。绿色数据中心、可再生能源和节能硬件正在成为人工智能基础设施战略的重要组成部分。
通过优化能源消耗和投资可持续实践，企业可以在实现可持续发展目标的同时降低运营成本。随着人工智能在全球范围内的应用加速，对于那些希望将创新与企业社会责任和更密切地管理成本的需要结合起来的公司来说，关注节能基础设施将成为一个关键的差异化因素。
因此，随着人工智能的不断发展，企业必须应对当前的基础设施挑战，并预测人工智能领域未来的变化。这些转变应该包括安全性、法规遵从性以及技术和可持续性需求。实时决策、增强的工作环境和不断增长的可持续性需求的融合意味着企业必须积极主动地制定基础设施战略。
落后的风险是真实存在的，但在这个人工智能变革时代，领导的机会也是真实存在的。问题不再是是否要投资云基础设施现代化，而是组织要多快才能保持竞争力。
Allen Guo是阿里云智能菲律宾区总经理，阿里云智能是云计算和人工智能领域的全球领导者，为企业、开发者和政府机构提供服务。
