隨著保留資料成為背景資訊和競爭優勢的來源，基礎設施也越來越順應資料的實際情況
隨著人工智慧系統越來越深入地融入業務運營，基礎設施團隊正在決定資料應該儲存在哪裡、如何管理以及如何保持可存取性。
Google Cloud 最新發布的 AI 基礎設施狀況報告1 強調了這一觀點，報告發現 52% 的組織現在採用混合 AI 方法，而 48% 的組織優先考慮支援資料駐留、合規性控制和本地安全要求的基礎設施。
隨著雲端平台不斷加速人工智慧的實驗和部署，各組織正在累積規模更大、種類更豐富的資料集。這些發現也表明，資料需求正在影響基礎設施決策，尤其強調跨多個環境管理、保留和存取資料的必要性。
當資料決定架構
資料駐留、治理、合規性和本地安全性本質上都是資料管理和控制的問題。對許多組織而言，這些要求成為決定人工智慧基礎架構部署方式的主要決策標準。
不同類型的資料受制於不同的法律、監管、安全和營運要求。因此，組織通常無法將所有資料保存在單一環境中。由於資料本身必須以不同的方式進行管理、儲存和訪問，基礎設施也隨之變得分散。
這種動態體現在對主權人工智慧計畫日益增長的關注上，各國政府和企業都在投資基礎設施，旨在將關鍵數據保持在本地控制之下，同時仍支援人工智慧工作負載。
人工智慧改變了數據的價值
雖然治理、合規和資料管理並非新要求，但人工智慧改變了組織保留的資料量和資料價值。隨著這些保留的資料成為人工智慧系統獲取背景資訊、知識和營運洞察的來源，資料保留和治理就成為資訊儲存和重用方式的關鍵考量因素，從而創造未來的價值。
許多組織發現，與其自行建立基礎模型，不如將市售模型與專有數據結合，這樣更為有效。因此，對資料的控製成為決定人工智慧系統創造多少價值的關鍵因素。
人工智慧系統依賴累積的背景資訊、運作歷史、治理控制、客戶互動以及組織知識，這些資訊必須保留和存取。數據不再只是人工智慧系統的輸入，它已成為一種資產，有助於決定這些系統能夠創造的價值，並改變了組織對架構的思考方式。
傳統上，基礎設施團隊往往專注於應用程式的運作位置。而如今，他們則需要決定數據應該儲存在哪裡、應該保留多長時間、採用哪些策略來管理數據，以及如何確保未來的人工智慧系統能夠存取這些數據。
從工作負載到資料策略
谷歌的研究成果不僅關乎雲端運算，也關乎資料架構。混合基礎設施正是針對「寶貴資料分散在多個環境中」這一現實而提出的架構解決方案。
業界討論的焦點已經從人工智慧工作負載應該在哪裡運行的問題，轉移到評估架構是否能夠支援資料的創建、管理、保留和重用方式。
能夠成功運用人工智慧的組織會圍繞自身資料的實際情況及其創造的價值來建構基礎設施。隨著保留資料成為越來越重要的背景資訊、知識和競爭優勢來源，保存、管理和重複使用這些資料的能力也變得日益重要。從這個角度來看，基礎設施正從運行工作負載的平台演變為持久的記錄系統，用於保存、管理和創造資料價值。
(作者：Jason Feist，雲端業務資深副總裁)
註：混合雲和 GDC 的 AI 基礎設施現況報告 | Google Cloud 博客
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