AI 推理：重塑各行业的企业 IT 格局

人工智能 (AI) 是推动创新的强大力量，正在改变我们与数字信息互动的方式。这一变化的核心是 AI 推理。这是将训练完成的 AI 模型部署并用于对新的、未见过的数据进行预测或决策的阶段。

在推理过程中，模型获取数据并应用学习到的模式和关系来生成输出预测或决策。这支持实时决策，改善用户互动，从响应式聊天机器人到准确的医疗诊断。

随着对低延迟和安全数据处理的需求日益增长，网络技术的进步和私有 AI 解决方案变得至关重要。为了把握这些趋势，企业必须了解如何将 AI 推理集成到其 IT 基础设施中。这包括在边缘部署推理工作负载，因为实时响应和数据本地化在边缘至关重要。因此，将集中式云功能与分布式边缘和私有环境相结合的混合 AI 架构正在成为可扩展且安全的企业 AI 战略的关键组成部分。

这听起来复杂吗？让我们来详细分析一下。

理解 AI 推理：智能系统的核心。

首先，AI 推理是一项将复杂模型转化为可操作智能体的复杂操作。这一过程对于实时决策至关重要，能够显著提升用户体验。

例如，在客户服务中，AI 推理使聊天机器人能够通过理解上下文并提供相关回复来动态增强交互。这些聊天机器人利用先进算法分析用户输入，解读意图，并在几毫秒内生成合适的回复。这不仅加快了互动速度，也使互动更加自然，更有利于用户。

在医疗保健领域，AI 推理的潜力不亚于变革。通过 AI 模型分析大量医疗数据，可以更快地做出诊断并改善患者的治疗效果。例如，AI 可以更快速、更准确地分析医学图像，发现异常。这样就能实现更及时、更有效的治疗。但是，医疗保健数据的敏感性要求严格的安全性。

这正是私有 AI 至关重要的地方。它可确保推理过程在内部以最高的安全性和保密性执行，使医疗服务提供商在利用 AI 能力的同时满足严格的监管标准。

私有 AI：保护 AI 推理过程中的数据

随着 AI 系统处理更多敏感信息，数据安全和私有 AI 成为有效推理过程的关键部分。在云端和边缘计算环境中，数据经常在多个网络和设备间流动，确保用户信息的机密性至关重要。私有 AI 将查询和请求限制在公司内部数据库、SharePoint、API 或其他私有源。它防止未经授权的访问，并确保敏感信息在云端或边缘处理时仍保持机密。

在数据隐私至关重要的行业中，AI 推理模型可以在本地环境中运行，也可以通过安全的第三方主机托管提供商（例如 Digital Realty）运行。

这一策略提高了数据隐私性，并减少了将数据传输到远程服务器所带来的时间延迟。这允许组织直接在其数据上执行推理，而无需通过公共互联网传输数据，从而降低了数据泄露的风险，并确保符合严格的隐私法规。

低延迟：实时 AI 性能的关键

AI 要真正实现变革，就必须实现低延迟，确保实时响应的迅速和无缝。例如，在 AI 聊天机器人领域，无缝对话与令人沮丧的用户体验之间的差别往往取决于 AI 的响应速度。

用户期望即时且准确的回复，任何延迟都可能导致互动和信任的流失。通过最大限度地减少延迟，AI 聊天机器人可以提供更自然、更流畅的互动，提高用户满意度并带来更好的结果。

在金融领域，实时欺诈检测是另一项对低延迟要求极高的关键应用。金融机构必须能够实时处理和分析交易，以识别和预防欺诈活动。哪怕几毫秒的延迟，都可能导致欺诈交易无法被阻止，从而造成重大经济损失。先进的 AI 模型，辅以强大的网络基础设施，使这些系统能够做出快速准确的决策，确保交易安全高效。

在自动驾驶车辆领域，超低延迟的需求更加关键，这不仅关乎便利性，更关乎安全性。自动驾驶汽车依靠快速处理来自众多传感器的数据来做出即时决策，从而实现安全导航。确保这些车辆中的 AI 系统以尽可能低的延迟运行，可以增强自动驾驶的可靠性和安全性。

增强 AI 推理的网络创新

网络技术的创新正在促成更强大和高效的 AI 推理，缩小先进算法与实际应用之间的差距。其中最重要的进展之一是 5G 网络的部署，这些网络提供了超低延迟和高带宽。

这对实时 AI 应用尤为重要。边缘计算是另一项重大创新，使计算和数据存储更接近收集和处理数据的设备。通过缩短数据所需传输的距离，边缘计算显著降低了延迟，使 AI 推理更快更可靠。

新的路由协议在优化数据流方面也发挥着至关重要的作用，这对高效的 AI 推理至关重要。这些协议可确保更智能地传输数据包，避免路径拥堵，减少延迟。例如，软件定义网络 (SDN) 允许动态且灵活的路由决策，实时适应网络状况。这不仅提升了 AI 系统的整体性能，也增强了其可靠性和可扩展性。

AI 驱动的网络管理是另一项变革性能力。通过利用机器学习的力量，网络管理系统能够在问题中断运营前预见并将之阻止。这种主动策略保证了网络即使在面对不同工作负载和环境因素时也能始终保持稳健和高效。例如，预测分析可以检测潜在的流量瓶颈，并自动重新路由数据以保持最佳性能，这对于需要稳定执行高速数据处理的 AI 推理任务至关重要。

网络虚拟化是改变 AI 任务管理方式的又一项创新。通过抽象物理网络基础设施，虚拟化允许更灵活的资源分配。这意味着资源可以根据当前需求动态分配到 AI 任务，确保网络能够适应不断变化的工作负载。这种灵活性对于管理 AI 推理不可预测且经常为突发的特性至关重要，因为对计算资源的需求可能会迅速变化。

IT 领导者在评估 AI 推理解决方案时，应该计划超低延迟，研究能够增强推理的网络创新，并寻找拥有领先全球网络互联结构的合作伙伴，以支持他们的长期 AI 战略。

利用 AI 推理重塑企业中的数据交换

企业认识到，AI 推理是改变各行各业数据共享、处理和利用方式的强大力量。

金融服务：AI 推理已成为数据处理的颠覆性技术，使决策更快、更准确。
制造业：AI 推理用于预测性维护，从而减少停机时间并提高生产率。通过持续监控设备和预测潜在故障，公司可以主动安排维护，防止出现代价高昂的故障，确保顺利运营。这种方法不仅节省时间和资源，还延长了机械的使用寿命，从而随着时间推移实现了显著的成本节约。
供应链管理：AI 推理正在产生变革性影响。通过优化库存水平和预测需求，企业能够更高效地运营，更快地响应市场变化。这种程度的准确性可以帮助减少浪费，改善交货时间，并提高客户满意度。

在企业中部署 AI 推理时，安全的数据交换是一个关键要求，尤其是在处理敏感信息的行业中。私有 AI 技术对于在推理过程中保护这些数据至关重要。通过加密数据并确保其机密性，企业能够保持合规，确立稳妥的安全态势。这在医疗保健和金融等领域尤为重要，因为数据泄露可能带来严重后果。

网络的进步同样至关重要，它加快了 AI 推理的速度，并提高了跨领域实时应用的可行性。增强的网络功能保证快速、可靠的数据传输，促进 AI 系统的无缝集成。随着这些技术的采用日益广泛，创新和增长的潜力巨大。

AI 推理、安全数据交换和先进网络解决方案的结合，正在打造一个以数据驱动决策为标准的未来，促进数据经济时代的效率、安全和胜利。

将洞察转化为行动：人工智能推理的三大战略优先事项

要充分利用 AI 推理的潜力，IT 领导者应重点关注三个基本支柱：

构建面向未来的基础设施
通过采用高密度计算环境、弹性电力和冷却系统以及全球分布的数据中心，确保基础设施在大规模尺度上为 AI 做好准备。这一基础必须支持各行业 AI 工作负载的低延迟、高吞吐量和安全数据操作。
通过创新实验室进行验证和迭代
设计和测试 AI 推理架构需要可控且灵活的环境。Digital Realty 创新实验室提供了一个平台，用于与生态系统合作伙伴协作，对 AI 部署进行原型设计、验证和优化。这种方法可以降低风险并加快价值实现速度。
利用开放互联和私有 AI 交换模式
在混合 AI 时代，互操作性和数据移动性至关重要。借助 ServiceFabric® 等平台，企业可以通过开放、全球互联的结构安全地连接 AI 模型、私有数据和合作伙伴生态系统。这就实现了边缘、核心和云资源的无缝整合，从而在内置数据主权和控制力的情况下实现实时 AI 性能。

在 Digital Realty，我们不仅助力 AI 应用落地，更通过提供安全、高性能且互联互通的 IT 基础设施，塑造 AI 驱动型业务的未来。无论您是在扩展私有 AI、保护数据安全，还是优化工作负载，我们都提供相应的解决方案来满足需求。

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什么是 AI 推理？