連接與云：2025 年克服人工智能的隱藏挑戰

　　未來 12-18 個月，我們將見證 AI 概念驗證演變為突破性技術。這一進步將得益于訪問和利用大量私人數據的能力，這些數據比互聯網上可用的數據大 9 倍。克服訪問這些數據的挑戰對于實現 AI 的真正潛力至關重要。

　　數據在 AI 中不可或缺的作用

　　快速、可訪問的數據是成功的 AI 的基石。如果不能無縫、可靠地訪問可用格式的數據，AI 開發和部署的基礎就會崩潰。

　　現實情況是，組織數據分散在多個平臺和位置，超越了 AWS 和 Microsoft 等知名生態系統的界限。AI 應用程序需要強大而可靠的網絡來確保一致的延遲、性能和實時數據交換。因此，連接性成為釋放這些不同數據源價值的關鍵。

　　董事會經常忽視連接性的重要性，他們錯誤地認為它“就是管用”。這種疏忽可能會給 AI 計劃帶來災難性的后果。即使是最先進的、具有巨大計算能力的 AI 應用程序，也可能因數據檢索延遲僅 10 毫秒而陷入癱瘓。在 2025 年，在沒有強大連接策略的情況下部署 AI 不僅僅是一個失誤;這是一個戰略失敗，后果嚴重。

　　云爭議重現

　　連接性挑戰凸顯了對專為支持 AI 需求而設計的新一波云模型的迫切需求。這重新引發了關于云計算未來的更廣泛爭論。

　　AI 模型與傳統軟件應用程序有著根本的不同。早期的云基礎設施無法處理 AI 的巨大規模和復雜性，包括數十億個參數和持續不斷的實時數據流。這需要在云設計和支持基礎設施方面進行范式轉變，以充分釋放 AI 的潛力。

　　雖然安全性、連接性和彈性(由地理分布的網絡實現)仍然是根本，但公共云運營成本的不斷上升迫使組織重新評估對 AWS 和 Microsoft 等提供商的依賴。工作負載向私有云的激增凸顯了標準化數據遷移流程的迫切需求，以確保平穩高效地過渡。

　　標準在人工智能優化中的作用

　　人工智能云遷移的挑戰與切換銀行賬戶的復雜性如出一轍。正如銀行法規簡化了這一流程一樣，云遷移方面的立法指導可能會改變組織的格局。通過建立標準化的數據移動實踐，組織可以更輕松地采用完全適合其人工智能需求和更廣泛業務目標的混合云模型。

　　面對日益分散的人工智能工作負載，標準化方法至關重要。它不僅會加速人工智能的采用并促進最佳實踐，還會隨著市場的成熟鞏固人工智能領導者的地位。

　　增強意識和協作

　　人工智能對基礎設施的需求不斷增長，這要求科技行業提高對連接性、云模型和更廣泛生態系統相互作用的認識。在現實世界中成功實施人工智能需要組織、供應商和合作伙伴之間的緊密合作。

　　在這個人工智能的新時代，連接性和云考慮不再是次要問題——它們是成功的基礎。通過在規劃和執行中優先考慮這些因素，企業可以有效地應對 2025 年及以后的復雜性。