私人及主权人工智能在行动

NTT DATA 的研报阐述了在监管和竞争环境中，私有化和主权化 AI 基础设施如何为安全、大规模的 AI 应用提供基础。这些解决方案帮助组织在现代服务中实现创新，同时降低网络风险、减少监管风险并增强运营韧性。

核心观点

1. 监管行业面临的挑战：金融、医疗和关键基础设施等监管行业需要在维护数据控制和合规性的同时，利用 AI 获取竞争优势。私有化和主权化 AI 通过在受控环境中处理敏感数据，满足这一需求。
2. 解决方案架构：
   • 主权化设计：数据保留在受控环境，AI 服务集成严格的访问策略，治理嵌入基础设施。
   • 关键组件：专用基础设施（符合区域数据驻留要求）、私有 AI 环境、合规数据基础上的自动化、嵌入式安全与治理机制。

案例研究

1. 全球知识产权管理领导者：

   • 业务需求：满足数据驻留和监管要求，保护跨境知识产权，减少超大规模平台依赖，实现可预测成本的智能自动化。
   • 解决方案：部署主权 AI 平台，将传统系统整合至合规模型。
   • 成果：提升全球 AI 运营的可见性和控制力，降低跨境风险，加速从试点到生产，增强成本可预测性。

2. 全球航空航天与国防领导者：

   • 业务需求：在遵守国防法规、出口管制和主权基础设施要求的前提下扩展 AI 应用。
   • 解决方案：实施全栈主权 AI 平台，包括区域隔离基础设施、私有 AI 环境、统一治理、MLOps/LLMOps 管理栈。
   • 成果：符合国防合规要求，简化集成，增强地缘政治和供应链韧性，实现业务单元隔离和统一身份管理。

3. 领先癌症研究医院：

   • 业务需求：在保护患者数据的前提下，扩展 AI 在医学影像研究中的应用。
   • 解决方案：部署 AI 工厂 MLOps 平台，包含安全数据摄取、受控模型训练、自动化流程和嵌入式治理。
   • 成果：实现可扩展的研究环境，加速 AI 模型开发，降低合规和声誉风险，形成可复用的工业级 AI 能力。

结论
NTT DATA 通过主权化基础设施、企业级 AI 工厂和混合编排，帮助客户在控制、可见性和规模化之间取得平衡。其端到端解决方案支持从试点到生产的无缝过渡，确保 AI 应用安全、合规且高效。