如何突破人工智能成熟的障碍？

如何突破人工智能成熟的障碍？

根据S&P Global Market Intelligence的最新研究，企业在人工智能成熟度上可分为三个阶段：运营阶段、加速阶段和转型阶段。研究显示，受访企业中最多的比例（45%）自认为处于加速阶段，而超过一半的企业预计到2027年将达到转型阶段，实现AI在业务几乎所有功能中的广泛应用。

达到转型成熟度不仅是战略愿景，更具有显著的绩效优势。研究显示，在最高成熟度阶段的企业中，81%的企业在2024年的业务表现优于或显著优于其同行，相比处于运营阶段的企业高出25个百分点，相比加速阶段企业高出10个百分点。

然而，实现这一目标不仅仅依赖于模型开发能力。随着企业将AI应用于高风险、实时的业务流程，许多企业发现现有基础设施难以支撑转型AI所需的规模和复杂性。研究指出了四大基础设施障碍，并分析了领先企业如何突破这些障碍，实现转型人工智能成熟度。

障碍一：基础设施无法满足实时需求

转型人工智能成熟度过渡的首要障碍是性能问题。

• 54%的受访者表示其计算资源无法满足实时推理工作负载的需求。
• 53%面临存储吞吐量不足问题。
• 47%指出数据局部性是性能瓶颈。

这些限制直接影响AI在速度和响应性至关重要的场景中的部署能力。当前许多基础设施设计初衷是支持网络应用、批处理或数据分析管道，而非高吞吐量、低延迟的动态AI推理。数据传输延迟、计算能力不一致以及处理节点与终端用户之间的距离都可能导致大规模部署时的性能下降。

解决策略：

在转型阶段，基础设施被视为核心竞争力。成熟企业往往将超过60%的IT预算投入云计算资源，并比同行多运行16%的模型。许多企业逐渐从传统大型云服务商转向支持GPU优化和可组合环境的解决方案，以增强性能控制。同时，他们在系统中内置监控与工作负载调度能力，并将计算资源靠近终端用户，以满足大规模AI部署的实时需求。

障碍二：单一供应商依赖限制敏捷性

随着AI应用的加速推进，许多企业发现将其基础设施过度依赖单一超大规模云服务商会带来诸多问题：

• 定价模型不透明，企业难以预测成本。
• 基础设施扩展和分配灵活性不足，导致闲置资源浪费。
• 平台规则僵化，无法根据特定AI工作负载优化性能。
• 长期锁定单一供应商增加迁移成本，降低技术迭代和业务调整的灵活性。

解决策略：

转型企业倾向于避免供应商锁定，采用多供应商策略和模块化、可组合的基础设施。他们在选择合作伙伴时不仅考虑成本，还关注开放生态系统（83%）、透明度（81%）和财务稳定性（84%）。多供应商布局使企业能够灵活调整部署，以适应业务需求和法规变化，从而确保AI系统的可持续演进。

障碍三：无结构的推广限制动力

AI模型的生产化部署数量快速增长，但同时也增加了运营复杂性。过去一年，组织生产模型数量平均增长约24%，最先进的企业增长高达38%，拥有超过220个模型。

每个模型都增加了基础设施管理、依赖关系协调和潜在错误的复杂性。许多团队面临的挑战是维持现有模型的稳定运行，而非开发新模型。手动流程和零散监控会导致部署周期延长，限制扩展能力。

解决策略：

转型企业将结构化管理纳入扩展战略。

• 频繁使用开源AI模型（平均2.6次）并进行内部定制以满足需求。
• 避免非计划或临时部署，采用一致、可编码的环境确保每次部署遵循统一蓝图。
• 将编排和监控作为日常运营原则，而非一次性任务。

这种方法使企业能够在模型数量增加的情况下保持基础设施和团队运作的一致性，支持快速迭代与安全扩展。

障碍四：安全与合规挑战导致时间延误

AI模型投入生产不仅依赖技术性能，还需符合安全和合规要求。

• 45%的企业将安全与合规列为主要限制因素。
• 不同地区的法规差异、审计要求和监管不确定性可能阻碍模型部署，尤其在高度监管行业。
• 分散的基础设施和有限的供应商可视性使验证数据控制和模型输出的合规性变得复杂且耗时。

解决策略：

转型企业在架构设计之初即嵌入安全与合规措施。

• 在选择云提供商时，83%将安全与合规作为首要标准。
• 选择财务稳定、运营透明、支持开放AI生态的合作伙伴，以满足未来法规要求。
• 通过“代码即基础设施”的方式，将安全策略嵌入开发和部署流程，实现自动审计和区域化合规部署。

这种方法确保企业能够按计划部署模型，而无需承担法律风险或客户信任损失。

总结

实现转型的人工智能成熟度需要克服基础设施在规模、速度和安全性方面的关键障碍。领先企业的实践表明，成功的策略包括：

• 投资性能优化和就绪的基础设施。
• 避免单一供应商锁定，构建模块化、可组合的多供应商环境。
• 标准化部署流程，将模型推广和监控制度化。
• 将安全和合规嵌入架构与流程，实现自动化和可追溯性。

通过这些策略，企业不仅能够加速AI部署，还能保持系统在需求变化下的弹性，从而释放人工智能的全部潜力。

更多2025年峰会信息，详见峰会官网：http://summit.qianjia.com