AI向云工作负载的转型

在技术不断发展的格局中，真正有用和有效的创新往往会融入背景，因为它们无缝地融入我们的日常生活中。考虑一下文字处理器中的拼写检查器或PC上的屏幕刷新实用程序——这些技术已经变得如此根深蒂固，以至于我们很少想到它们。 

然而，人工智能（AI）目前正经历着相反的趋势。AI没有融入背景，而是因生成式AI（gen-AI）的出现和大型语言模型的广泛普及而备受瞩目。尽管如此，AI有潜力转变为一种假设的、被消费的、被吸收的功能，默默地增强我们应用程序的智能。

AI作为系统工作负载

AI作为“工作负载”的概念在IT行业越来越受欢迎。这个术语指的是AI作为系统任务运行，企业和消费者依赖它进行智能预测、生成或反应性操作。AI的作用不仅限于改善应用程序，还扩展到现代化组织的IT基础设施，以更好地支持和扩展AI工作负载。

Nutanix EMEA高级副总裁Sammy Zoghlami解释说：“仅仅一年时间，gen-AI就完全颠覆了人们对技术将如何影响我们生活的世界观。企业竞相了解它如何能为其业务带来好处。”这种转变促使对数据中心、云和边缘基础设施环境中的数据治理和数据流动性的需求不断增长，这使得采用能够在各种云上运行所有应用程序和数据的平台变得至关重要。

隐形云服务与工作负载的移动

Nutanix去年推出的“隐形云”（invisible cloud）服务概念正逐渐变为现实。企业现在计划升级其AI应用程序和基础设施，但许多人在工作负载移动方面遇到困难，特别是在云服务商（CSP）超大规模提供商之间。混合云和多云部署已成为常态，而AI技术对其速度和可扩展性的需求，正将边缘策略和基础设施部署推向IT现代化的前沿。

机器学习（ML）系统构建者和AI专家Greg Diamos指出数据中心经理面临的挑战，他表示：“无论你是谁，你的数据中心都没有足够的计算能力。”AI推动了对增加云服务的需求，以及在云景观中更灵活地移动工作负载，以优化成本效益比、利用多样化服务、遵守地区合规法规等。

统一的云运营模式

为了解决这些挑战，各组织正在转向如 AWS 上的 Nutanix 云集群 (NC2) 等解决方案，这些方案提供了统一的云运营模式。该模式支持跨多个云环境无缝管理和控制工作负载，支持许可证的可移植性，并促进云的使用，而无需对应用程序进行大规模重新架构。

安全性、可靠性和灾难恢复是各组织在 AI 战略中的首要关注点。高效地扩展和管理 AI 工作负载也至关重要。此外，AI 数据治理法规促使各组织更全面地了解数据来源、数据年龄以及其他关键数据属性。

Nutanix 的 AI 工程副总裁 Debojyoti 'Debo' Dutta 强调了在 AI 领域需要新的备份和数据保护解决方案。企业计划实施关键任务数据保护和灾难恢复 (DR) 解决方案，以支持 AI 数据治理。安全专业人员也在利用基于 AI 的解决方案来增强威胁检测、预防和恢复能力，而恶意行为者则利用基于 AI 的工具进行恶意活动。

生成式 AI 的作用

生成式 AI (gen-AI) 处于当前 AI 技术发展的前沿。然而，随着生成式 AI 成为各种应用程序和服务的重要组成部分，它对云基础设施提出了额外的要求。这一发展促使我们将 AI 不仅仅视为一种技术，而是视为一种需要深思熟虑的管理和优化的云工作负载。

随着 AI 继续塑造技术的未来，它无缝融入我们的数字生态系统，将成为我们日常生活中必不可少却又几乎不可见的一部分。

AI 从颠覆性创新演变为无处不在的基于云的工作负载，这一轨迹证明了其变革潜力。当各组织在多云环境中管理 AI 工作负载的复杂性时，统一的云运营模式和强大的数据治理成为其 AI 战略的关键组成部分。在这个不断变化的格局中，AI 作为塑造我们数字世界的无声而强大的力量，其作用只会日益增强。