据2019年7月18日互联先锋讯，企业和IT主管已经在人工智能相关技术上进行了大量投资。人工智能正在改变一切，随着它变得越来越普遍，组织将被迫在宏观层面上随之改变整个行业，并在微观层面上影响其行业内的业务战略。随着这种快速发生的相应变化，人工智能的一些关键方面值得关注，因为它变得越来越普遍，组织面临着流程和要求的新世界。
随着人工智能从实验转向采用，它将需要大量的计算资源和基础设施成本。 随着技术变得越来越复杂和资源要求越来越高，开销就会滚雪球，而且在人工智能日益受到影响的世界中，找到经济高效的环境来运行密集型流程既是要求，也是竞争优势。
企业必须适应和灵活，特别是在基础设施方面。云技术，特别是混合云解决方案，已经并将成为人工智能的基础，因为它需要大量的数据。混合云解决方案将确保企业和工作负载的需求与技术相匹配，以满足日益增长的维持人工智能所需的需求， 但不仅如此，它还将确保其处于合适的成本水平。因此，组织面临的最大问题是：什么基础设施允许在不牺牲性能的情况下持续使用，开发和实施人工智能？ 在评估潜在合作伙伴时，请记住以下五点，以确保选择最佳平台。
1.高计算能力
为了充分利用AI提供的机会，组织需要足够的性能计算资源，包括CPU和GPU。基于CPU的环境可以处理基本的AI工作负载，但深度学习涉及多个大型数据集和部署可扩展的神经网络算法。为此，基于CPU的计算可能还不够。例如，与传统CPU相比，GPU可以将深度学习加速100倍。 计算容量和密度也将增长，对高性能网络和存储的需求也将增长。
2.存储容量
您的基础架构能够随着数据量的增长而扩展存储，这一点至关重要。确定组织需要什么样的存储取决于许多因素，包括组织计划使用的AI级别以及是否需要做出实时决策。例如使用AI系统进行实时交易决策的FinTech公司可能需要快速的全闪存存储技术，而对于其他公司而言，较慢但非常大的存储将是最合适的解决方案。企业需要考虑AI数据应用程序将产生多少。AI应用程序在接触到更多数据时可以做出更好的决策。随着数据库的不断发展，企业需要监控容量并计划扩展。
3.网络基础设施
网络是AI基础架构的另一个关键组件。深度学习算法高度依赖于通信，随着AI工作的扩展，网络需要与需求保持同步。这就是为什么可扩展性必须是高优先级的原因，这将需要高带宽，低延迟的网络。扩展服务的最佳选择是全球 基础架构提供商，他们可以确保服务包装和技术堆栈在所有地区都保持一致。
4.安全
AI可以涉及处理敏感数据，例如患者记录，财务信息和个人数据。违反此数据将对任何组织造成灾难。此外，输入不良数据可能会导致AI系统做出不正确的推断，从而导致有缺陷的决策。必须使用最先进的技术从头到尾保护AI基础设施。
5.经济有效的解决方案
随着AI模型变得越来越复杂，它们的运行成本越来越高，因此从基础架构中获得额外的性能对于控制成本至关重要。在接下来的几年里，我们可以预期使用人工智能的公司将继续增长，这将给网络，服务器和存储基础设施带来更沉重的负担，从而可以使用这项技术。
通过仔细选择并确定能够提供经济高效的专用服务器的提供商，有机会提升性能。这将使公司能够在不增加预算的情况下继续投资人工智能。互联先锋虽然目前不提供人工智能服务，但我们必须能够为正在构建人工智能服务的客户提供正确的基础设施。这意味着互联先锋将继续密切关注这项技术，我们需要根据AI市场的需求和要求调整我们的产品组合。
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