在人工智能（AI）日益融入企业运营的背景下，IT团队面临着前所未有的挑战：如何智慧地为AI项目分配算力资源。这不仅仅是关乎硬件采购的问题，更是关于战略规划、持续分析及灵活调整的综合考量。本文旨在探讨企业IT团队在迈向AI规模化应用时，应如何精准地“量体裁衣”，确保算力资源既不过度冗余，也不致捉襟见肘。
一、AI算力投资激增，但智慧才是关键
近年来，企业对AI算力及存储硬件基础设施的投资大幅增长。据IDC数据显示，2025年相较于前一年同期，相关支出激增97%。至2028年，全球在此领域的投资预计将从当前的1500亿美元跃升至2000亿美元。然而，并非投入最多者就能占据竞争优势，而是那些能够最智慧地扩展AI能力的企业将脱颖而出。这要求IT团队必须摒弃盲目堆砌硬件的做法，转而聚焦于精准规划与资源配置。
二、AI基础设施：从孤立应用到平台化转型
成功扩展AI的关键在于观念的转变：将AI从孤立的应用转变为嵌入业务流程、工作流程和工具中的基础能力或平台。为实现这一目标，基础设施需扮演双重角色：一方面提供稳定、安全、合规的企业级支撑；另一方面，要能够迅速、可靠地部署针对特定领域（如自然语言处理、强化学习）优化的定制AI工作负载和应用。这意味着，硬件基础设施需具备动态调整的能力，以适应AI不断变化的需求。
三、多层级、云原生、灵活多变的AI基础设施
理想的AI基础设施应是多层级、云原生、开放、实时、动态、灵活且模块化的。它需跨越边缘设备、本地数据中心、AI个人电脑和工作站，以及混合云和公有云环境，实现高度智能化的编排。这种架构不仅提升了资源利用率，还显著降低了成本和延迟。例如，通过动态分配资源，企业可以节省30%至40%的成本，同时降低15%至20%的延迟。
四、精准规划，避免过度或不足投资
面对AI算力需求的快速增长，企业IT团队需在投资上寻求平衡。过度投资可能导致资本和运营支出激增，而投资不足则可能引发性能瓶颈，影响业务成果。因此，精准规划至关重要。这包括对工作负载类型的细致分析（如训练与推理的差异）、对业务目标的深入理解，以及对技术债务、供应商锁定等潜在风险的评估。成功的AI扩展需要采用“量体裁衣”的策略，确保在正确的时间、正确的地点部署正确的硬件。
五、云端优先，兼顾本地与混合策略
对于大多数企业而言，采用云端基础设施是扩展AI生产的有效策略。大型组织的调查显示，它们正逐渐从自定义本地数据中心转向公有云平台和预构建的AI解决方案。这不仅减少了前期资本支出和人才争夺，还提供了应对快速变化需求的灵活性。然而，随着企业对AI依赖的加深，一些关键工作负载可能会回归本地部署，以降低成本、提高安全性和控制力。因此，混合云策略成为许多企业的选择。
- Microblink：通过战略性地将部分AI工作负载和基础设施移回本地，Microblink降低了62%的成本，提高了训练效率，并增强了客户安全性。
- Makino：面对技能差距问题，Makino选择集成一个专为服务专业人员设计的AI平台，以快速转化维护数据为即时可用的专业知识，提高了远程解决问题的能力和客户满意度。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/zhi-neng-kuo-zhan-qi-ye-it-tuan-dui-ru-he-wei-ai-he-li-fen
