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历久弥坚的 AI 基础设施：驾驭速度、规模和信任

建筑建材 2025-11-21 IBM 徐雨泽

核心观点：成功的AI架构应如精密引擎般运作，计算驱动、数据赋能、治理保稳。组织普遍认同混合基础设施的重要性，但实践滞后，数据碎片化和治理不足是主要瓶颈。
关键数据：
- 过去两年启动的AI项目中，近40%止步于试点阶段。
- 70%的高管确认基于工作负载优化的混合策略是推动成本与性能双重跃升的战略最优解。
- 83%的高管认为有效治理是AI基础设施的成功根基，但仅8%落实风险管理。
- 99%的企业拥有至少一个AI生态合作伙伴，但仅5%将合作关系融入运营体系。
研究结论：
- AI要想规模化，信任是前提，治理是根基。
- 合作伙伴是AI成功的关键，但需谋定而后动，以战略眼光进行甄选。
- 组织的AI运营成熟度与基础设施就绪度，共同决定其AI未来的胜负手。
三大核心要素：
- 灵活架构：通过专业计算资源、先进存储系统、高速网络架构和智能调度层，构建系统化的基础设施方案，并利用混合范式重塑基础设施的边界逻辑。
- 可信AI基石：建立“可信设计”理念，将安全与治理融入AI生命周期的每个环节，通过安全与完整性、可追踪性与可溯源性、监控与自适应三大要素，共筑可信根基。
- 人才与伙伴：人才短板是制约AI突破的关键，需建立AI卓越中心(CoE)或类似机制，并选择懂业务的战略合作伙伴，实现人才与伙伴网络化协同赋能。
行动指南：
- 初级阶段组织：设计面向AI的混合基础设施，打造可信AI基础设施，规模化AI基础设施能力。
- 成熟阶段组织：打造灵活混合云基础设施，构筑全栈可信AI体系，人才伙伴网络化协同赋能。