人工智能向云工作负载的过渡

在日新月异的科技领域，真正实用有效的创新往往会因为与我们的日常生活无缝融合而变得不起眼。想想你文字处理软件里的拼写检查功能，或是电脑上的屏幕刷新工具——这些技术已经根深蒂固，我们很少会去思考它们的存在。. 

然而，人工智能（AI）目前的发展轨迹却截然相反。它非但没有黯然失色，反而因生成式人工智能（gen-AI）的出现和大型语言模型的广泛应用而备受瞩目。尽管如此，人工智能仍有可能演变成一种被默认接受、被吸收和被整合的功能，在不知不觉中提升我们应用程序的智能水平。.

人工智能作为系统工作负载

将人工智能视为一种“工作负载”的概念在IT行业中正日益受到 trac。该术语指的是人工智能作为系统任务运行，企业和消费者依赖它来进行智能预测、生成或响应式操作。人工智能的作用不仅限于改进应用程序，还包括对组织IT基础设施进行现代化改造，以更好地支持和扩展人工智能工作负载。.

Nutanix 欧洲、中东和非洲区高级副总裁 Sammy Zoghlami 解释道：“短短一年内，人工智能的兴起彻底颠覆了我们对技术如何影响生活的固有认知。企业正竞相探索如何利用人工智能为自身业务带来益处。” 这种转变促使人们对数据中心、云和边缘基础设施环境中的数据治理和数据迁移的需求日益增长，因此，对于企业而言，采用一个能够跨各种云环境运行所有应用程序和数据的平台至关重要。.

无形云服务和工作负载迁移

Nutanix去年提出的“隐形云”服务概念正逐步成为现实。企业目前正计划升级其人工智能应用和基础设施，但许多企业在工作负载迁移方面面临挑战，尤其是在云服务提供商（CSP）超大规模云服务商之间迁移时。混合云和多云部署已成为常态，而人工智能技术对速度和可扩展性的需求，正推动边缘计算策略和基础设施部署成为IT现代化进程中的重中之重。.

机器学习 (ML) 系统构建者和人工智能专家 Greg Diamos 指出了数据中心管理人员面临的挑战，他表示：“无论你是谁，你的数据中心都存在计算能力不足的问题。” 人工智能正在推动对更多云服务的需求，并要求在云环境中更灵活地迁移工作负载，以优化成本效益比、利用多样化的服务、遵守区域合规法规等等。.

统一的云运营模式

为了应对这些挑战，各组织纷纷转向诸如基于 AWS 的 Nutanix 云集群 (NC2) 等解决方案，这些方案提供统一的云运营模式。该模式能够跨多个云平台无缝管理和控制工作负载，支持许可证的可移植性，并简化云使用，而无需进行大规模的应用程序重新架构。.

安全性、可靠性和灾难恢复是企业制定人工智能战略时最为关注的问题。高效地扩展和管理人工智能工作负载也至关重要。此外，人工智能数据治理的要求也促使企业更全面地了解数据源、数据年龄和其他关键数据属性。.

Nutanix人工智能工程副总裁Debojyoti 'Debo' Dutta强调了人工智能领域对新型备份和数据保护解决方案的需求。各公司正计划部署关键任务数据保护和灾难恢复（DR）解决方案，以支持人工智能数据治理。安全专家也在利用基于人工智能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人工智能工具进行恶意活动。.

生成式人工智能的作用

生成式人工智能（gen-AI）处于人工智能当前发展的最前沿。然而，随着生成式人工智能逐渐成为各种应用和服务不可或缺的一部分，它也对云基础设施提出了更高的要求。这一发展促使我们不仅将人工智能视为一种技术，更将其视为一种需要精心管理和优化的云工作负载。.

随着人工智能不断塑造技术的未来，它与我们数字生态系统的无缝融合将使其成为我们日常生活中不可或缺但又几乎隐形的一部分。.

人工智能从颠覆性创新发展成为无处不在的云端工作负载，其演变轨迹充分证明了其变革潜力。随着企业在多云环境中管理人工智能工作负载的复杂性日益凸显，统一的云运营模式和强大的数据治理已成为其人工智能战略的关键组成部分。在这个瞬息万变的格局中，人工智能作为一股默默无闻却又强大的力量，塑造着我们的数字世界，其作用必将与日俱增。.