随着人工智能从孤立的研究项目过渡到支撑金融服务、医疗保健和公共安全系统的关键基础设施，这些系统的治理变得至关重要而非可选项。AI 能力的快速发展已超越治理框架，迫切需要能平衡创新、责任和合规的架构。

金融服务与支付系统的经验教训
金融服务和支付系统在大规模构建受监管的 AI 方面提供了有益经验，这些行业在严格监管要求下仍能为数百万客户提供创新服务，表明监管和创新并非对立力量，而是可持续 AI 部署的互补方面。

构建可治理 AI 系统的技术挑战
工程师必须设计能实现持续监控、可审计性和风险管理同时保持大规模性能的架构，如一位银行高管所言，将 AI 应用投入生产的关键挑战不仅是技术能力，还有成本管理和合规性保持。

治理的必要要求
对于技术领导者和架构师，治理需求不仅限于合规检查，还需构建能提供模型行为和决策模式的持续可见性、同时在多个监管框架下保持合规、有效扩展而不损害治理控制、适应快速变化的监管要求和能力以及优化资源利用并保持合规的系统。

大规模受监管 AI 的架构要求
构建受监管环境的 AI 系统需要与实验应用不同的架构方法，将治理作为首要设计考虑因素嵌入架构中，包括数据来源追踪、模型生命周期管理、基于风险的控制和自动化合规等。同时需要跨功能监测框架，监测功能、风险和资源利用等维度。还需平衡集中化和创新，采用“集中领导、业务单元执行”的治理模式。

实施有效的 AI 护栏
护栏是确保 AI 系统在受监管环境中在可接受范围内运行的重要机制，需从多个阶段实施，包括数据处理、模型微调、运行时执行和后处理验证等，采用“LLM-as-judge”等技术进行评估，建立连续监测系统和自动化反馈循环，以提升系统安全性和合规性。

受监管 AI 中的资源优化
资源优化是受监管 AI 环境中的关键挑战，涉及 GPU 利用、本地与云端决策以及资源效率技术等方面，通过优化管道、批量处理、模型压缩和工作负载整合等方法可显著提高资源效率，对于受监管环境，资源优化不仅关乎成本降低，还关乎可持续运营。

AI 工厂：集中治理与分布式创新
AI 工厂概念实现了集中治理与分布式创新的平衡，包括集中基础设施、通用工具、联合开发和统一治理等，其技术系统涵盖模型注册、部署管道、监测框架和文档系统等，实现自动化合规验证和全面监测，能在不牺牲创新速度的情况下建立治理能力。

案例研究：金融服务中的 AI 治理实施
一家全球金融机构在实验性 AI 倡议取得成效后，面临治理差距，于是组建跨职能团队构建治理框架，采用分层方法并实现自动化验证和监测，18 个月后取得显著成果，证明治理是创新的基础而非障碍。

结论：构建 AI 作为公共事业的基础
随着 AI 系统成为关键服务的基础架构，治理框架将决定其能否兑现承诺或产生不可接受的风险，可靠的 AI 基础设施需满足一致性能、故障安全、透明监督和合规保证等技术要求，治理框架应是自适应、风险校准、基于证据和多利益相关方的，组织应构建嵌入治理的技术架构、提供持续可见性的监测系统、平衡经济与控制要求的资源管理方法和自动化合规系统，以应对 AI 向公用事业的转变，确保其既能创新又能提供信任和可靠性。