2025_IT领导者的AI_部署面向未来的IT基础设施白皮书（英）-里瑞通_19页_4mb

AI与企业IT基础设施：未来可扩展性部署指南

背景与趋势

目前，人工智能（AI） 正快速发展，预计到2026年全球企业AI支出将达3000亿美元。企业目标包括运营效率提升和业务转型。
AI成功关键因素在于高质量数据与基础设施支持，传统IT架构难以满足高密度计算需求。

核心挑战及对策

• 数据质量与策略：确保数据可用性、角度靠近数据源、解决Data Gravity（数据重力）问题，避免大规模投递延迟。
• 基础设施瓶颈：
  • 高密度需求：AI训练需时5-50甚至100kW/RACK的电力与专用冷却（如DLC）
  • 冷却要求：密度相关冷却方案正在变革数据中
  • 共存平台：推荐混合云+边缘计算组合+集中计算中心
  • 本地AI数据中心部署：推荐建立会聚数据中心集群，容纳全过程需求

• 成本考虑：初期云部署可行，但长期过度依赖云不经济，建议采用模块化混合IT
• 可持续发展：考虑到ESG合规/区域法律，需具备灵活基础设施选址设计和分布式资源协调协同策略

未来准备要素与最佳路径

1. 高密度算力部署：支持机器学习、深度学习、自然语言处理等多AI场景
2. 绿色发展：选用低碳数据中心服务商（如Digital Realty类客户）
3. 建立敏捷系统：适配多种平台的连接管理能力，适配混合多云战略
4. 布局边缘部署：降低延迟和满足特定行业需求（如视频监控实时AI分析）

附企业实现路径建议

AI部署决策建议：

• 运营目标优先：提供MVP快速验证，然后进行规模化部署
• 尽早采用专用高密度设施处理训练阶段（周期长、数据稳定）
• 推荐部署推理模型时选择靠近终端用户或数据源的小型集中式数据中心
• 对于实时生产应用，部署MAAS（混合及以上自动化资源调度）

实施工具及研发推荐

• 连接平台：ServiceFabric Connect实现混合云资源管理自动化
• 设计工具：平台DIGITAL快速开发与公私云相连，整合高质量基础构架
• 实战方案：优先考虑具备模块化设计、高密度部署能力的数据中心服务商

数据中心合作伙伴评估问题清单

• 能否精观测云资源价格结构性及长期上升潜力？
• 是否专注高密度数据中心部署？能否提供白板图纸/虚拟模型方案？
• 碳中目标支持措施（识别共享计算/存储合作机构，能源转换进度）
• 是否了解数据主权和区域政策？能否提供灵活合规部署建议？

提示：以上内容使用中文提炼总结，实际执行建议结合企业自身业务规划评估选择。