未來 12-18 個月，AI 概念驗證將演變為突破性技術。這一進展將得益於對龐大私有數據的訪問和利用能力，這些數據量是網際網路可用數據的 9 倍。克服訪問這些數據的挑戰對實現 AI 的真正潛力至關重要。
AI 中數據的不可或缺作用
快速且可訪問的數據是成功 AI 的基石。如果無法以可用格式無縫可靠地訪問數據，AI 開發和部署的根基就會崩塌。
現實是，組織數據分散在多個平台和位置，跨越了 AWS 和 Microsoft 等主流生態系統的邊界。AI 應用需要強大可靠的網路來確保一致的延遲、性能和實時數據交換。因此，連接性成為釋放這些分散數據源價值的關鍵。
董事會經常忽視連接性的重要性，錯誤地認為它"理所當然"。這種疏忽可能會對 AI 計劃造成災難性後果。即使是配備強大計算能力的最先進 AI 應用，也可能因為 10 毫秒的數據檢索延遲而癱瘓。在 2025 年，在沒有強大連接性策略的情況下部署 AI 不僅是一個錯誤，更是一個會帶來嚴重後果的戰略失誤。
雲計算爭議重現
連接性挑戰凸顯了專門支持 AI 需求的新一波雲計算模型的關鍵需求。這重新引發了關於雲計算未來的更廣泛討論。
AI 模型與傳統軟體應用有根本的不同。早期雲基礎設施無法處理 AI 的巨大規模和複雜性，包括其數十億個參數和持續的實時數據流。這需要雲設計和支持基礎設施進行範式轉變，以充分釋放 AI 的潛力。
雖然由地理分布式網路實現的安全性、連接性和彈性仍然是基礎，但在公有雲中運營的成本攀升正迫使組織重新評估對 AWS 和 Microsoft 等供應商的依賴。工作負載向私有雲回遷的激增凸顯了標準化數據遷移流程的關鍵需求，以確保平穩高效的轉型。
標準在 AI 優化中的作用
AI 的雲遷移挑戰類似於更換銀行賬戶的複雜性。正如銀行法規簡化了這一流程，關於雲遷移的立法指導可能成為組織的重大變革。通過建立標準化的數據遷移實踐，組織可以更輕鬆地採用完全適合其 AI 需求和更廣泛業務目標的混合雲模型。
面對日益分布式的 AI 工作負載，標準化方法至關重要。它不僅會加速 AI 採用和培養最佳實踐，還會隨著市場的成熟鞏固 AI 領導者的地位。
提升認知和協作
AI 對基礎設施日益增長的需求要求技術行業提高對連接性、雲模型和更廣泛生態系統相互作用的認識。在現實世界中成功實施 AI 需要組織、供應商和合作夥伴之間的強有力協作。
在這個 AI 新時代，連接性和雲計算考慮因素不再是次要關注點 - 它們是成功的基礎。通過在規劃和執行中優先考慮這些因素，企業可以有效應對 2025 年及以後的複雜挑戰。
