限制人工智能潛力的主要基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)

限制人工智能潛力的主要基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)數(shù)字房地產(chǎn)公司Interxion的營(yíng)銷和業(yè)務(wù)總監(jiān)PatrickLastennet審視了人工智能創(chuàng)新加速所面臨的障礙。其認(rèn)為，從一開始就為AI部署制定強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略非常重要。

人們對(duì)人工智能的需求正在增長(zhǎng)。每個(gè)行業(yè)的企業(yè)都在探索如何利用人工智能加速創(chuàng)新，并提供強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。然而，設(shè)計(jì)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施是復(fù)雜且難以承受的，因此，76%的企業(yè)認(rèn)為基礎(chǔ)設(shè)施是人工智能成功的障礙。不過，這不是放慢進(jìn)展的借口。隨著越來越多的企業(yè)積極追求或至少落后于人工智能，那些等待的企業(yè)只會(huì)更加落后。最近一項(xiàng)針對(duì)8個(gè)歐洲國(guó)家IT決策者的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，近三分之二的企業(yè)(62%)目前正在部署或測(cè)試AI，另有17%計(jì)劃在2020年使用AI。受訪者指出，許多基礎(chǔ)設(shè)施障礙限制了人工智能的大規(guī)模部署，從缺乏資源，如資金、人員和物理基礎(chǔ)設(shè)施，到不明確的企業(yè)戰(zhàn)略沒有考慮到人工智能。由于人工智能部署對(duì)于許多企業(yè)來說是一個(gè)緩慢的構(gòu)建過程，因此在已進(jìn)入部署階段的企業(yè)和尚未開始規(guī)劃的企業(yè)之間將形成巨大的技術(shù)差距。不愿投資人工智能的企業(yè)將錯(cuò)失獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的機(jī)會(huì)。這就是為什么從一開始就為AI部署制定一個(gè)強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略，這非常重要。以下是需要考慮的問題。

成功的障礙

通常，領(lǐng)先重大AI研發(fā)的公司都沒有來自IT部門的重要初始投入。結(jié)果，團(tuán)隊(duì)不幸地產(chǎn)生了影子AI——在IT的雷達(dá)下創(chuàng)建的AI基礎(chǔ)設(shè)施，這是成功操作的挑戰(zhàn)，最終是無效的。企業(yè)可以通過制定專門針對(duì)AI優(yōu)化的基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略來避免影子AI。調(diào)查強(qiáng)調(diào)，不可估量的成本是首要問題(21%)。從對(duì)人員和設(shè)備的新投資需求，到人工智能設(shè)計(jì)和部署之間曲折道路上不可預(yù)見的成本，再到技術(shù)需求的快速創(chuàng)新和轉(zhuǎn)變，人工智能投資可能是巨大的，很難預(yù)測(cè)。此外，如果企業(yè)未能部署該技術(shù)，IT和AI開發(fā)之間的內(nèi)部脫節(jié)會(huì)導(dǎo)致低投資回報(bào)率。缺乏內(nèi)部專家人員也是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。企業(yè)通常需要聘請(qǐng)專業(yè)的開發(fā)人員，這可能成本高昂，且需要時(shí)間讓新員工學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)，以滿足AI設(shè)計(jì)和組織目標(biāo)。IT設(shè)備的不足也阻礙了企業(yè)設(shè)想人工智能如何融入其運(yùn)營(yíng)。根據(jù)這項(xiàng)調(diào)查，許多企業(yè)擔(dān)心其目前的基礎(chǔ)設(shè)施沒有優(yōu)化到支持人工智能的程度，并擔(dān)心數(shù)據(jù)中心已達(dá)到滿負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)。戰(zhàn)略階段的障礙在各行業(yè)中基本相似，但具體的基礎(chǔ)設(shè)施決策可能因行業(yè)而異。法律或合規(guī)要求，如GDPR，以及涉及的數(shù)據(jù)類型和工作流程，都將影響AI基礎(chǔ)設(shè)施決策。該研究發(fā)現(xiàn)，39%的跨行業(yè)企業(yè)使用主要的公共云——其中大多數(shù)是尋求靈活性和高速的制造商。與此同時(shí)，29%的受訪者更傾向于獲得顧問支持的內(nèi)部解決方案——通常是金融、能源和醫(yī)療保健公司，這些企業(yè)希望將其個(gè)人身份信息(PII)數(shù)據(jù)置于嚴(yán)密的安全和更好的控制之下。成功的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的要素由于許多企業(yè)都是從零開始，所以從一開始就制定明確的戰(zhàn)略是非常必要的，因?yàn)橹笾匦录軜?gòu)會(huì)花費(fèi)大量的時(shí)間、金錢和資源。要成功地大規(guī)模啟用人工智能，企業(yè)需要檢查幾個(gè)方面。首先，企業(yè)需要能夠確保其擁有正確的基礎(chǔ)架構(gòu)，以支持為AI工作負(fù)載準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)集所需的數(shù)據(jù)采集和收集。特別是，必須注意從AI推理運(yùn)行的邊緣或云設(shè)備收集數(shù)據(jù)的有效性和成本。理想情況下，這需要在全球多個(gè)地區(qū)實(shí)現(xiàn)，同時(shí)利用高速連接并確保高可用性。這意味著企業(yè)需要可提供以下優(yōu)勢(shì)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)支持的基礎(chǔ)架構(gòu)：?接近AI數(shù)據(jù): 企業(yè)數(shù)據(jù)中心的5G和固定線路核心節(jié)點(diǎn)將來自現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備、辦公室和制造設(shè)施的AI數(shù)據(jù)帶入?yún)^(qū)域互聯(lián)數(shù)據(jù)中心，以沿著多節(jié)點(diǎn)架構(gòu)進(jìn)行處理。?直接云訪問: 提供對(duì)云超規(guī)模環(huán)境的高性能訪問，以支持人工智能訓(xùn)練或推理工作負(fù)載的混合部署。?地理規(guī)模: 通過將其基礎(chǔ)設(shè)施置于位于戰(zhàn)略地理區(qū)域的多個(gè)數(shù)據(jù)中心，企業(yè)可以在全球范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)低成本的數(shù)據(jù)獲取和高性能的AI工作負(fù)載交付。當(dāng)企業(yè)考慮訓(xùn)練人工智能/深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，必須考慮一個(gè)數(shù)據(jù)中心合作伙伴，該合作伙伴能夠在長(zhǎng)期內(nèi)適應(yīng)支持GPU加速計(jì)算的必要電源和冷卻技術(shù)，這需要:?高機(jī)架密度: 為了支持AI工作負(fù)載，企業(yè)需要從其數(shù)據(jù)中心的每個(gè)機(jī)架獲得更多的計(jì)算能力。這意味著更高的功率密度。事實(shí)上，大多數(shù)企業(yè)需要將其最大密度至少擴(kuò)大三倍，以支持AI工作負(fù)載，并為未來更高的級(jí)別做好準(zhǔn)備。?數(shù)量和規(guī)模: 利用人工智能優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵是大規(guī)模實(shí)施。在大規(guī)模硬件(GPU)上運(yùn)行的能力能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模計(jì)算的效果。

通往人工智能的現(xiàn)實(shí)之路大多數(shù)本地企業(yè)數(shù)據(jù)中心無法處理這種規(guī)模的數(shù)據(jù)。與此同時(shí)，公共云提供了阻力最小的路徑，但由于高成本或延遲問題，其并不總是大規(guī)模訓(xùn)練AI模型，或?qū)⑵洳渴鸬缴a(chǎn)環(huán)境的最佳環(huán)境。那么，對(duì)于那些想要設(shè)計(jì)支持AI工作負(fù)載的基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)而言，最好的方法是什么呢?通過研究已經(jīng)從人工智能中獲得價(jià)值的企業(yè)如何選擇部署其基礎(chǔ)設(shè)施，可吸取重要的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。Google、Amazon、Facebook和Microsoft等超大規(guī)模企業(yè)成功地利用自己的核心和邊緣基礎(chǔ)設(shè)施大規(guī)模部署了人工智能，這些基礎(chǔ)設(shè)施通常部署在高度連接的高質(zhì)量數(shù)據(jù)中心。他們?cè)谌虼罅渴褂猛泄?，因?yàn)樗麄冎劳泄芸梢灾С制渌璧囊?guī)模、高密度和連接性。通過利用這些人工智能領(lǐng)導(dǎo)者的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，企業(yè)將能夠在人工智能方面規(guī)劃自己的命運(yùn)。

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