启用企业AI需要哪些基础设施

企业人工智能白皮书

• 核心观点：构建强大的企业AI基础设施需关注持久性、可扩展性和高性能计算，特别是针对深度学习和大规模数据处理的需求。
• 关键数据：44%的企业通过AI降低成本，63%的企业因AI实现收入增长；40%的企业认为缺乏IT基础设施是AI实施的主要障碍。
• 基础设施要求：高密度支撑（远超15kW/机架）、靠近5G核心节点、多连接模式（边缘-核心-云端）、地域可扩展性。

人工智能基础设施挑战

• 挑战：传统AI对数据需求低，但深度学习与IoT/5G时代数据激增，企业需选择能长期支持AI规模和性能的基础设施。
• 关键数据：60%企业机架密度低于15kW，但未来需支持40kW以上；重新架构或迁移成本高昂。

理想基础设施要求

• 关键要素：规模化GPU计算、高连接性（边缘-数据中心交互）、数据管理工具（编排/调度）、数据科学专业知识。
• 部署选项：本地解决方案（功率密度不足）、公有云（成本/延迟问题）、超大规模企业经验借鉴（机架共址）。

NVIDIA DGX系统与参考架构

• 解决方案：NVIDIA DGX系统结合参考架构，提供验证过的硬件和软件支持，企业可借助第三方托管（如Interxion）加速部署。
• 关键数据：超大规模企业（如谷歌、亚马逊）通过机架共址实现高密度和互联。

Interxion与AI就绪数据中心

• 核心服务：Interxion提供Tier 3+弹性设施，支持高密度GPU计算，是NVIDIA DGX-Ready数据中心合作伙伴。
• 关键数据：Interxion运营53个数据中心，覆盖近300MW设备容量，支持混合云AI环境。

企业AI架构建议

• 关键要素：高性能计算支持、规模连接性、边缘-核心协同（推理-训练分离）、参考架构借鉴。
• 案例：CGit作为瑞典AI创新中心，为斯堪的纳维亚多个AI项目提供支持。

结论
企业需借鉴超大规模企业经验，投资机架共址和验证过的AI基础设施（如DGX系统），以实现规模化AI部署和长期竞争力。