AI基建熱潮下，企業應如何理性跟進？

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09/29

近期人工智能圈最引人矚目的事件，當屬NVIDIA英偉達宣佈斥資1000億美元與OpenAI聯合打造全球最大規模的AI基礎設施。該項目以構建10吉瓦的算力集羣為目標，這一規模相當於四座胡佛水壩的總發電量，足以滿足超過800萬戶美國家庭的用電需求，被稱為一項「史無前例的工程」。這一合作，瞄準了生成式AI爆發式增長的算力缺口，也拋出了一個清晰的信號：全球AI競爭已從單一算法創新，升級為算力基礎設施的系統...

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「競爭差距」。這裏，我們以兩家物流公司為例，具備AI基建支撐的物流企業能通過實時優化配送路線，避開擁堵路段、優化站點銜接，配送時長縮短了，客户滿意度自然也會隨之拉昇；而缺乏支撐的企業則只能依賴傳統調度方式，尤其在AI時代，用户對 「實時響應」「個性化服務」 的需求更高，企業若無法滿足市場需求，必將掉隊。降低創新門檻讓中小企業也能抓住AI紅利並非所有企業都有能力自建大規模算力集羣，而AI基礎設施的普惠化（如公有云算力服務、一站式解決方案），讓中小企業無需投入鉅額資金，就能使用頂尖AI能力。一家初創型科技公司，完全可以通過租賃雲算力，快速開發AI客服、智能數據分析等應用，省去硬件採購、運維的成本，將資源集中在核心業務創新上，加速行業整體的AI滲透。企業級AI基礎設施的科學落地路徑在AI基建熱潮與迫切需求的驅動下，眾多企業紛紛跟進。但，有的急於佈局卻未明確核心需求，導致算力資源閒置；有的忽視長期適配性，選擇的方案難以應對技術迭代。為此，Gartner在《創新洞察：中國的AI基礎設施》報告中為中國的CIO及I&O領導者搭建了系統化的落地指引框架：戰略先行：錨定業務需求再投入企業應先明確在核心業務中「到底要怎麼用AI」，是想要優化內部流程、升級產品服務還是創新業務模式；再將基建投資與企業整體戰略深度綁定，只有精準匹配才能有效提升回報率。這一過程需聯合AI項目團隊、數據與分析人員共同論證，確保技術投入不脱離業務實際，避免陷入 「為技術而技術」 的空轉。技術選型：平衡效率與長期適配技術選擇需把握三大核心原則：一是優先採用成熟的一站式解決方案，除非企業具備經驗豐富的技術團隊與雄厚的資金儲備，否則避免自主開發；二是針對大規模企業級需求，需警惕一體機方案的長期侷限性，優先選擇可擴展的模塊化架構，以適配技術快速迭代；三是與現有戰略技術供應商保持常態化溝通，及時跟蹤其AI產品研發與路線規劃，確保自身技術體系與行業主流方向同步。能力建設：築牢內部支撐體系企業需建立專門的AI基礎架構管理技能評估框架，通過將AI融入日常工作場景，讓團隊在沉浸式實踐中掌握模型部署、調優等核心技能。同時，可通過實施內部指導計劃，系統性地培養覆蓋算力調度、安全防護、合規管理的複合型人才，為基建落地提供持續的內部能力支撐。風險防控：構建全維度保障機制安全與合規是AI落地的底線。企業需聯合安全團隊搭建覆蓋 「數據—模型—基礎設施」 的全鏈條治理框架：數據層面需強化隱私保護與跨境合規管理，符合相關法規要求；技術層面需加強開源組件漏洞排查與供應鏈風險防控，定期開展安全滲透測試；供應商選擇上，優先考慮具備國際市場影響力的服務商，依託其成熟的資金實力與生態體系，降低長期運維風險。NVIDIA英偉達與OpenAI的千億佈局，不僅是巨頭對AI時代核心生產資料的提前鎖定，更像一面鏡子，照見了算力競爭的未來趨勢。對於每一家渴望在AI浪潮中佔據主動、釋放價值的企業而言，「AI普及」 到 「AI深耕」 的轉型絕對是當前的第一要務。文獻參考：Gartner《創新洞察：中國的AI基礎設施》","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}