AI部署模型

如何为企业应用构建AI基础设施：完整指南

本文由Hyperlink InfoSystem公司CEO兼创始人Harnil Oza撰写，系统阐述了企业级AI基础设施的构建方法。文章指出，AI应用从测试环境过渡到成产环境面临的核心挑战并非模型本身，而是基础设施的局限性。Google Cloud 2026年《AI基础设施状况报告》数据显示，83%的企业需要改进基础设施才能部署生产就绪的智能体AI。企业AI基础设施是一个涵盖计算与加速器（如GPU、TPU）、数据基础设施、网络、编排、模型服务、MLOps、安全与治理以及可观测性等组件的完整生态系统。文章详细讨论了围绕AI工作负载进行架构设计、建立可扩展计算与数据基础、规划MLOps与长期运维、以及将安全、合规（GDPR、EU AI Act、HIPAA）和治理嵌入架构的设计方法。在选择部署模型时，需根据工作负载波动性、数据敏感性及合规要求在公有云、本地部署、混合云或主权云之间权衡。建设过程遵循分阶段实施策略，依次为基础设施就绪度评估、基础构建、受控试点验证、成产扩展和持续优化。核心观点是，成功的AI基础设施设计不应堆砌所有可能的技术，而应精确匹配工作负载特性、性能需求和安全要求，是一个需要持续优化而非一次性完成的过程。