AI 的基础是合适的基础设施
在专为高密度工作负载、低延迟连接和 AI 规模化增长而设计的基础设施上，构建私有、混合和主权 AI 环境。
AI 的成功取决于您的基础设施决策。
AI 工作负载所需的基础设施，必须能够支撑跨区域、跨辖区的规模、连接性和物理主权。
打好基础，掌控 AI 经济。在为长期规模构建的基础设施上运行持续性工作负载，并在需求激增时弹性扩展至云容量。
在区域内运行 AI 工作负载，使用符合辖区要求、且专为合规性、弹性及运营控制而设计的安全基础设施。
将您的 AI 基础设施部署在更靠近用户、云和数据源的位置，以支持高效的实时推理、高性能 AI 工作负载以及更高水平的弹性。
在单一可信平台上，通过安全、低延迟的互连，连接云、合作伙伴、模型和数据。
基础设施是 AI 的主要制约因素
40% 的 IT 领导者认为专业化基础设施是其首要的 AI 制约因素，高于 2024 年的仅 9%。 了解企业从规划迈向执行所需的条件，包括 AI 就绪型基础设施、合适的数据位置，以及从一开始就融入的治理。
在专为规模构建的基础设施上构建 AI
PlatformDIGITAL 是企业、技术和数据汇聚之处，助力企业克服数据引力、安全扩展、轻松连接并保持 AI 就绪。
我们的高密度环境专为训练、推理和快速扩展而设计。
借助专为 AI 最高负载而设计的电力和冷却，支持训练、推理和高密度计算。
节能系统降低成本并支持合规倡议，同时不会减慢 AI 运行速度。
在云、合作伙伴、模型和提供商之间开展工作，而不将您的 AI 战略锁定在封闭环境中。
ServiceFabric® 提供安全、运营商中立的云、合作伙伴与数据连接，确保 AI 工作流合规且高速。
我们的普适数据中心架构（PDx®）精准指引 AI 基础设施部署、互联与扩展路径，助您从战略快速迈向成果。
为您的 AI 战略选择合适的基础设施模型
AI 工作负载需要采用不同的基础设施策略，这取决于数据存储在何处、推理如何运行，以及工作负载如何扩展。
AI 赋能 IT 运营（AIOps）
使用 AI 自动执行开发生命周期，并通过安全可靠的基础架构管理混合和多云环境中的应用程序，从而保持高正常运行时间。
跨多云的 AI 工作流
通过安全数据集成、高性能计算与低延迟连接，跨云无缝运行机器学习与 AI 工作负载。
基于私有基础设施的 AI
在高密度基础设施上运行私有 AI 推理时，借助安全高速的公有云资源通道，保障专有数据安全。
混合云中的 AI 训练和推理
在安全、低延迟、且可随数据集扩展的基础架构上，进行跨混合云训练和运行深度学习和大型语言模型。
公共云中的 AI 训练和推理
在公共云中利用高性能基础设施扩展 AI 训练和机器学习推理，确保对关键数据和模型的安全、低延迟访问。
专为支持 AI 规模的电力和密度而构建
高密度主机托管提供当今 AI 和 HPC 工作负载所需的冷却、电力和互连能力。每个机柜提供从 30 kW 到 150 kW 的可扩展选项，赋予您从容运行数据密集型运营的速度、效率与安全性。
