根据云数据管理服务商 Cloudera 发布的最新报告，传统架构已难以满足 AI 发展的需求。此次报告对全球 1,500 名企业架构师、数据架构师和云基础设施负责人进行了调研。
报告显示，近四分之三的企业表示其基础设施需要全面升级以支持 AI 应用。在过去一年里，大多数企业由于遗留系统在数据治理、合规性及监管方面带来的挑战，被迫推迟或取消了 AI 相关项目。
Cloudera 首席技术官 Sergio Gago 在随报告发布的声明中指出："许多企业正在意识到，为传统分析场景构建的架构，并未针对当今 AI 所需的规模、治理能力和灵活性进行设计。"
灵活的混合基础设施正成为企业 AI 成功落地的关键基础。
咨询机构 West Monroe 于今年 7 月发布的报告指出，数据与基础设施的灵活性能够帮助 IT 领导者尝试新模型、规避厂商锁定风险，并应对不断变化的监管合规挑战。West Monroe 技术与体验业务高级合伙人 Erik Brown 在今年 8 月接受 CIO Dive 采访时也表示，构建灵活的数据基础和基础设施以支撑 AI 能力，有助于企业推进创新项目。
Cloudera 报告预测，未来两年内，四分之一的企业将优先采用混合优先的基础设施策略，"这进一步印证了企业 AI 的未来在一定程度上将由灵活性来定义，而非依赖单一基础设施策略。"
Cloudera 表示，目前已有三分之二的企业将 AI 工作负载从公有云迁移至本地或私有云环境，在最优的位置运行相应的工作负载。
成本压力也是推动企业向混合架构转型的重要因素之一，84% 的受访者表示 AI 工作负载已导致基础设施成本显著上升。
Cloudera 报告指出："企业将把优先将数据部署到多个环境中，以充分发挥 AI 模型的价值。这一转变的核心，是构建灵活性，使正确的工作负载在正确的位置运行，同时在整个数据环境中保持可视性、治理能力、性能表现和成本管控。"
自由互助保险公司（Liberty Mutual Insurance）是践行这一灵活策略的典型案例。这家保险巨头正在 AI 模型供应商的选择上采取混合方式，在其主机数据之上构建与模型无关的抽象层。该公司全球零售市场执行副总裁兼首席信息官 Andrew Palmer 在今年 6 月接受 CIO Dive 采访时透露了这一战略布局。
Q&A
Q1：Cloudera 报告调研了哪些群体？主要结论是什么？
A：Cloudera 调研了全球 1,500 名企业架构师、数据架构师和云基础设施负责人。报告的主要结论是：近四分之三的企业表示现有基础设施需要改造才能支持 AI，且在过去一年中，大多数企业因遗留系统在数据治理、合规和监管方面的局限，被迫推迟或取消了 AI 项目。
Q2：为什么越来越多的企业选择混合基础设施来支撑 AI？
A：主要有两大原因：一是灵活性需求，混合基础设施允许企业在不同环境中运行最适合的工作负载，同时避免被单一云厂商绑定；二是成本压力，84% 的受访者表示 AI 工作负载已推高了基础设施成本，混合架构有助于实现更优的成本管控。
Q3：Liberty Mutual Insurance 是如何应对 AI 基础设施挑战的？
A：Liberty Mutual Insurance 采取了混合策略，在其主机数据之上构建了与模型无关的抽象层，使企业不依赖于某一特定 AI 模型供应商，从而在保持灵活性的同时，充分利用现有数据资产推进 AI 应用。
