數據需求如何重塑人工智慧基礎設施

隨著人工智慧系統越來越深入地融入業務運營，基礎設施團隊正在決定資料應該儲存在哪裡、如何管理以及如何保持可存取性。

Google Cloud 最新發布的 AI 基礎設施狀況報告¹ 強調了這一觀點，報告發現 52% 的組織現在採用混合 AI 方法，而 48% 的組織優先考慮支援資料駐留、合規性控制和本地安全要求的基礎設施。

隨著雲端平台不斷加速人工智慧的實驗和部署，各組織正在累積更大、更多樣化的資料集。這些發現也顯示了資料需求如何影響基礎設施決策，更強調需要在多個環境中管理、保留和存取資料。

當資料決定架構

資料駐留、治理、合規性和本地安全性從根本上來說是資料管理和控制的問題。對許多組織而言，這些要求成為決定人工智慧基礎架構部署方式的主要決策標準。

不同類型的資料須遵守不同的法律、監管、安全和營運要求。因此，組織通常無法將所有資料保存在單一環境中。由於資料本身必須以不同的方式進行管理、儲存和訪問，因此基礎設施變得分散式。

這種動態體現在對主權人工智慧計畫日益增長的關注上，各國政府和企業都在投資基礎設施，旨在將關鍵數據保持在本地控制之下，同時仍支援人工智慧工作負載。

人工智慧改變了數據的價值

雖然治理、合規和資料管理並非新要求，但人工智慧改變了組織保留的資料量和資料價值。隨著保留的資料成為人工智慧系統的背景資訊、知識和營運洞察的來源，資料保留和治理成為資訊儲存和重複使用以創造未來價值的關鍵考慮因素。

許多組織發現，與其建立自己的基礎模型，不如將市面上現有的模型與專有數據結合，這樣效果會更好。因此，這些數據的控製成為決定人工智慧系統能創造多少價值的關鍵因素。

人工智慧系統依賴累積的背景資訊、運作歷史、治理控制、客戶互動和組織知識，這些資訊必須保留和存取。資料不再只是人工智慧系統的輸入，它已經成為一種資產，有助於確定這些系統可以創造的價值，這改變了組織對架構的看法。

傳統上，基礎設施團隊往往專注於應用程式的運作位置。如今，他們正在決定資料應該儲存在哪裡、應該保留多長時間、哪些政策對其進行管理，以及如何讓未來的 AI 系統存取這些資料。

從工作負載到資料策略

谷歌的研究成果不僅關乎雲端運算，也關乎資料架構。混合基礎架構是一種架構解決方案，旨在應對寶貴資料分散在多個環境中的現實情況。

業界討論的焦點已經從人工智慧工作負載應該在哪裡運行的問題，轉移到評估架構是否能夠支援資料的創建、管理、保留和重用方式。

能夠成功運用人工智慧的組織，會圍繞自身資料的實際情況及其所能創造的價值來建構基礎設施。隨著保留資料成為背景資訊、知識和競爭優勢的重要來源，保存、管理和重複使用這些資料的能力變得越來越重要。在這種觀點看來，基礎設施從運行工作負載的平台演變為持久的記錄系統，用於保存、管理和創造資料價值。

閱讀詳細內容：請參閱我最近的部落格文章，了解物件儲存如何成為現代化雲端和人工智慧基礎架構的基礎層。

補充說明：

¹關於混合雲和 GDC 的 AI 基礎設施現況報告 | Google Cloud 部落格