主要观点：AI 已非可选项，企业纷纷投资机器学习和深度学习模型，训练和运行这些模型需要高性能硬件等，但公共云并非适合所有公司，许多团队在私有云环境中构建 AI 堆栈，本文介绍了在私有云中构建 AI 基础设施所需的内容、面临的挑战及最佳实践。
关键信息：

• 公共云适合快速实验，私有云适合长期控制成本、保障安全和提升性能。
• AI 基础设施核心组件包括计算能力（GPU、TPU、高核心 CPU、FPGA）、存储系统（NVMe SSD、对象存储、分布式文件系统、分层存储）、网络（InfiniBand 或 100GbE、软件定义网络、边缘集成）、安全与合规（加密、零信任、模型保护、合规）、编排与自动化（Kubernetes + Kubeflow、MLflow / Airflow、监控工具）。
• 构建私有云 AI 面临的挑战有扩展限制、前期成本高、集成工作、模型生命周期管理等。
• 最佳实践包括提前规划扩展、考虑前期成本、确保与现有工具集成、监控模型漂移等。
  重要细节：
• 训练大型模型需 GPU，服务轻量级模型 CPU 或 FPGA 可能足够，需先基准测试工作负载。
• 如处理敏感数据，需采用加密、零信任等安全策略，遵循合规标准。
• 管理 AI 管道需自动化，如使用 Kubernetes + Kubeflow、MLflow / Airflow 及监控工具。
• 私有云构建 AI 需提前规划容量，考虑硬件成本长期效益，确保与现有工具兼容，监控模型以避免失败。