推動AI領導者的基礎設施策略

AI採用正開始轉化為實際回報，但隨着加速，許多組織遇到了相同的問題：系統過於昂貴、緩慢且無法擴展。

根據經濟學家企業最近對1200多名技術領導者的調查，在數據環境分散的公司中，67%將數據存儲、移動和複製列為最大的AI重複成本。而對於擁有統一數據架構的公司，這一比例降至略高於一半。

現在是構建面向未來的AI基礎的時候了。但數據庫遷移成本高昂且令人沮喪。組織越深陷於傳統架構，就越難脱身。開放且AI就緒的數據庫能提供更多靈活性和對數據使用的控制，並賦能開發者快速、安全、高效地圍繞AI重新定位業務。

“藝術在於在不引起混亂的情況下分配速度，”Natura公司技術與首席數字官Jose Manuel Silva在報告中表示。

本博客將探討企業基礎設施的三個考慮因素，這些因素有助於加速AI創新、最小化成本並交付實際工作的AI代理。

考慮因素一：以代理速度交付基礎設施

對於60%的公司，AI工作負載進入生產需要長達12個月。開發者希望以AI的速度前進，但底層基礎設施仍停留在模擬時代。當代碼在幾秒內生成時，數據庫不能花費數分鐘來配置。隨着AI代理自動執行工作流程，它們需要能夠即時創建臨時實驗環境，與更大的IT環境隔離。快速創新、安全回滾和即時恢復的結合，將推動組織在遠短於12個月的週期內實現期望的成果。

考慮因素二：簡化數據

AI引擎以許多企業無法支持的速度和容量攝入數據。事務數據庫和其他終端源中存儲的豐富信息承載着關鍵上下文，AI系統需要這些來提供可操作的情報並自動化流程而不中斷。通常，這些信息被隔離在專有環境中。移動它們需要構建新的管道和ETL工作負載，增加了複雜性和成本。AI就緒的數據庫可以統一操作和分析數據。開發者所需的所有數據始終可用，與計算層分離存儲在低成本的雲存儲中。

“如果你能在數據上注入AI並且它有效，意味着你的數據真正準備好了，遵循FAIR框架——可發現、可訪問、可互操作、可重用，”Mondelēz International高級副總裁兼全球首席數據官Maria Macuare表示。

考慮因素三：採用為AI規模構建的基礎設施

傳統數據架構給企業增長帶來了嚴重的結構性懲罰。由於傳統基礎設施擴展僵化，領導層被迫陷入雙輸的妥協：為閒置容量超額支付以度過峯值需求，或供應不足而面臨業務高峯時的無響應。這種操作摩擦將優秀工程人才鎖定在常規維護中，消耗了本應用於競爭速度和戰略創新的資源。

通過專為AI構建的數據庫，數據存在於可靠、彈性且經濟高效的數據湖中。計算獨立運行，將成本與增長解耦，使公司實現更大的操作靈活性。開發者可以更自由地進行實驗，而不會耗盡預算。系統可以在幾秒內從高併發擴展到零，以優化支出。成本與使用保持一致，支持不可預測的工作負載和快速的AI代理活動。藉助即時恢復等功能，開發者可以快速行動而不破壞系統。

閲讀經濟學家企業的完整報告，瞭解推動領導者領先AI競賽的策略。