历久弥坚的 AI 基础设施：驾驭速度、规模和信任

《历久弥坚的AI基础设施：驾驭速度、规模和信任》由IBM商业价值研究院发布，基于对20个国家、24个行业1200名高管的调研，聚焦AI基础设施的核心价值、构建要素与落地路径，为组织突破AI试点困境提供系统性指导。

报告指出，当前40%的AI项目止步于试点阶段，核心症结在于底层架构割裂。数据碎片化、治理标准不一、基础设施难以承载动态工作负载，成为制约AI规模化落地的三大瓶颈。尽管三分之二的组织计划加码AI基础设施投入，2025年预算平均增幅近19%，但成功与否取决于能否构建“灵活架构、可信设计、人才生态”三位一体的系统能力，而非单纯依赖预算堆砌。

灵活架构是AI基础设施的核心支柱。62%的高管计划实现跨环境AI部署，但仅8%认为现有设施能满足需求。构建灵活架构需四大要素：专用计算资源适配AI工作负载特性，先进存储系统应对海量数据访问，高速网络架构保障低延迟数据交换，智能调度层实现异构负载精准调控。混合架构已成为最优解，70%的高管认可其在成本与性能上的双重优势，可实现本地数据处理、智能法规遵从、增强安全管控与动态环境匹配四大核心能力。

可信设计是AI规模化的前提保障。83%的高管认同AI治理的必要性，但仅8%将治理机制内嵌于体系。可信基础设施需覆盖三大维度：安全与完整性方面，通过加密、威胁检测等实现全环境一致防护；可追踪性与可溯源性方面，建立数据沿袭与模型注册体系，确保审计透明；监控与自适应方面，实时监测模型漂移与异常行为，动态调整合规策略。巴西银行通过构建全生命周期自动化治理体系，实现了AI创新与伦理合规的协同推进。

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人才与生态是突破AI落地瓶颈的关键。87%的组织加大AI人才投资，但三分之二仍处于早期阶段。建立AI卓越中心（CoE）、跨部门协作机制或虚拟社区，是整合专业智慧的有效路径。同时，99%的组织拥有AI生态合作伙伴，但仅5%将其融入运营体系。理想的合作伙伴需兼具技术实力与业务理解，能提供前瞻性基础设施设计与高效落地支持。

报告针对不同成熟度组织提供行动指南：初级阶段需聚焦数据统一、治理可信与人才共育；成熟阶段应打造自动化统筹的混合基础设施、全栈可信体系与共生型伙伴网络。双维度领先的组织，年营收增长平均高出同行9%。整体而言，AI基础设施的核心价值在于打通数据、算力与模型的协同壁垒，以系统思维平衡速度、规模与信任，最终推动AI从试点走向规模化价值释放。

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发布于：广东省