人工智能已经从假设的承诺转变为现实世界的影响，改变了企业为未来做好准备的方式。根据 Google Cloud 2025 年人工智能基础设施状况报告，39% 的组织正在生产中实施生成式人工智能，而 98% 的组织正在积极探索其使用。随着卓越的客户体验成为首要任务，企业渴望释放人工智能的全部潜力，以加速创新并推动持续增长。然而，如果没有能够处理不断增长的需求的强大技术骨干，仅依靠人工智能就无法实现规模化和敏捷性。
成功的人工智能实施不仅仅是雇用熟练的资源。这是一项全面的转型，需要在战略、基础设施、文化和治理方面采取深思熟虑的方法。对计算能力、数据存储、治理和可扩展性的需求凸显了云、数据和 IT 基础设施的重要性，使它们成为人工智能大规模成功的基础。
尽管人工智能长期以来一直是行业炒作的话题，但事实证明，从概念到广泛采用的转变比预期更具挑战性。组织常常低估可能阻碍人工智能实施的技术、组织、文化和道德障碍。因此，他们需要坚实的人工智能基础设施，涵盖应用程序开发、部署和维护，以处理、存储和分析大量数据。
数据准备度至关重要。人工智能系统不仅消耗大量数据，还需要高质量的数据来确保准确的洞察和有效的决策。人工智能或机器学习项目面临的一项主要挑战是数据质量不一致和数据源多样化。相比之下，现代数据基础设施可以培养对人工智能系统的信任，增强利益相关者的信心，并实现预期的结果。明确定义的政策和指南可实现一致的数据治理。虚拟化提供了数据的整合视图、实时访问和分析，无需复杂的集成。
人工智能系统需要在安全、敏捷的环境中进行大量数据处理和密集计算能力，只有弹性的IT基础设施才能满足这些要求。然而，许多组织都背负着过时的 IT 系统的负担，这些系统带来了集成挑战并且缺乏标准化的 API。这些遗留资产可能成为最薄弱的环节，尤其是面对日益复杂的网络威胁。
将遗留基础设施迁移到云可为组织提供可扩展且灵活的计算资源、加速部署以及对现成人工智能服务的访问。云计算提供了现代人工智能工作负载所需的急需的可扩展性、灵活性、速度和生态系统支持。根据特定的安全和处理需求，企业可以选择最佳的云设置（公共云、私有云、混合云或多云），以优化人工智能工作负载的存储和网络。
新兴技术将继续塑造人工智能基础设施。为了使他们的系统适应未来的需要，组织必须不断发展他们的云和数据策略，确保在快速变化的数字环境中的敏捷性、安全性和可扩展性。在模型、工具和标准不断发展的世界中，关键是设计的寿命和功能一样重要。
作者是 Cognizant 的核心技术和见解总裁
