随着企业加速采用 AI，其云战略决定了能否高效训练模型、扩展工作负载并确保合规。由于 AI 的计算强度和数据敏感性，企业必须在混合云和多云架构之间做出选择。本文探讨了这些策略之间的关键差异，并为准备采用 AI 的企业提供了实用指导。

理解现代 AI 基础设施要求

• 高性能计算（HPC）：AI 工作负载需要大量计算能力，企业需访问 GPU、TPU 和 FPGA 等专用硬件加速器。混合云和多云解决方案可根据需求动态扩展计算资源。
• 数据存储和管理：AI 模型需要大量数据，企业需实施可扩展的存储解决方案，如对象存储和分布式数据库，同时数据本地化和合规要求影响存储选择。
• 低延迟网络：实时 AI 应用依赖超低延迟网络，AI 模型训练中快速数据传输可减少瓶颈并增强迭代学习，边缘计算、软件定义网络（SDN）和数字互连可提高数据传输速度和安全性。
• 安全和合规：AI 基础设施必须遵守严格的安全协议，确保数据隐私和合规，不同行业需平衡创新与合规。
• 可扩展性和成本效率：AI 项目需求变化快，企业需评估按需付费云模型与本地投资，多云策略可优化成本。

混合云与多云对比

• 安全和合规：混合云对敏感数据控制更好，多云需跨提供商加强安全策略。
• 性能：混合云减少关键工作负载延迟，多云依赖提供商优化。
• 可扩展性：多云在云供应商间更灵活扩展，混合云受本地资源限制。
• AI 工具：多云可访问多样 AI 工具，混合云可能需要定制 AI 基础设施。

为 AI 工作负载选择合适的云策略

• 混合云用于 AI：适合处理大规模 AI 工作负载且有严格安全合规要求的企业，优势包括数据主权和合规、低延迟优化、成本控制和定制 AI 基础设施，但存在复杂集成和投资需求。
• 多云用于 AI：适合重视灵活性、可扩展性和访问多样 AI 工具的企业，优势包括避免供应商锁定、高可用性和冗余、成本优化和最佳 AI 工具，但管理互操作性和合规一致性有挑战。

现实世界行业趋势和未来 AI-云策略

• 关键新兴趋势：包括机密计算、混合多云融合和边缘 AI 与 5G 集成。
• 案例研究：如 Commerzbank 计划到 2024 年在云中运行 85%的去中心化应用，IBM 利用混合云基础设施支持大规模 AI 模型训练。

结论

AI 准备的混合云或多云策略选择取决于各组织的具体因素，混合多云模型可结合两者优势，企业应评估自身 IT 基础设施等再确定策略。

下一步

企业应评估当前 IT 基础设施等再确定云策略，投资云原生 AI 解决方案等可提升 AI 就绪性。