Gartner預(yù)測，到2028年，中國60%的大型企業(yè)將部署集成了DeepSeek功能的分布式人工智能（AI）基礎(chǔ)設(shè)施方案，而2025年這一比例不到20%。2025年Gartner CIO和技術(shù)高管調(diào)研顯示，2025年中國企業(yè)計劃增加對生成式人工智能（GenAI）和人工智能的技術(shù)投資，平均增幅分別為40.3%和33.3%。這一快速增長的投資預(yù)計將主要集中在AI基礎(chǔ)設(shè)施上。

Garter研究副總裁周玲表示： “AI功能顛覆業(yè)務(wù)模式和流程的吸引力是不可否認(rèn)的。然而，在現(xiàn)實中，這些投資中的很大一部分未能實現(xiàn)其預(yù)期的業(yè)務(wù)成果，造成數(shù)百萬美元投資和寶貴時間的浪費?！?/p>

實現(xiàn)AI基礎(chǔ)設(shè)施目標(biāo)的旅程成功不易，需要應(yīng)對AI基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)型的紛繁復(fù)雜局面，包括各類挑戰(zhàn)、盤根錯節(jié)的問題以及未能滿足的期望。為了有效推動更有效的AI基礎(chǔ)設(shè)施投資，中國基礎(chǔ)設(shè)施和運營（I&O）領(lǐng)導(dǎo)者需要了解以下中國企業(yè)AI基礎(chǔ)設(shè)施投資失利的三大原因。

技術(shù)優(yōu)先于實際AI業(yè)務(wù)用例導(dǎo)致投資失敗

全球AI熱潮使中美兩國對高端圖形處理器（GPU）的需求都大幅提升。AI基礎(chǔ)設(shè)施是下一代計算基礎(chǔ)架構(gòu)，AI和GenAI引發(fā)了一系列變革，涉及服務(wù)器（如液冷服務(wù)器）、網(wǎng)絡(luò)、存儲、專用集成電路（ASIC）、現(xiàn)場可編程內(nèi)陣列（FPGA）和高能耗的新型超算數(shù)據(jù)中心設(shè)計。訓(xùn)練和運營這些模型的基礎(chǔ)設(shè)施成本高昂。

周玲表示：“最近，DeepSeek獲得了極大關(guān)注，因其使用經(jīng)過驗證的技術(shù)，顯著減少了大語言模型（LLM）的訓(xùn)練成本，并使推理場景對最新高性能GPU的依賴降低。如果得到驗證，這種方法可以從根本上改變AI基礎(chǔ)設(shè)施市場。”

中國的I&O領(lǐng)導(dǎo)者必須避免因擔(dān)心芯片短缺和將基礎(chǔ)設(shè)施置于實際用例之上的自上而下策略而倉促投資。一個常見的錯誤是，在未評估投資回報率的情況下就貿(mào)然投資于新技術(shù)熱潮，以期實現(xiàn)快速采用。

周玲強(qiáng)調(diào)：“中國的I&O領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)采取與上述相反的做法，首先觀察AI市場變化、新業(yè)務(wù)模式和新興的業(yè)務(wù)環(huán)境。在投資之前，應(yīng)謹(jǐn)慎確認(rèn)、定義和采用相關(guān)用例，確保AI基礎(chǔ)設(shè)施的整體投資計劃與企業(yè)的AI戰(zhàn)略協(xié)調(diào)一致?！?/p>

AI基礎(chǔ)設(shè)施資源碎片化導(dǎo)致低利用率和低投資回報率

由于AI基礎(chǔ)設(shè)施資源分散和異構(gòu)架構(gòu)錯綜復(fù)雜，企業(yè)面臨眾多問題。一些企業(yè)機(jī)構(gòu)可能由于數(shù)據(jù)主權(quán)要求、監(jiān)管合規(guī)要求、安全問題或特定延遲需求等因素而限制對公有云服務(wù)的使用。這些企業(yè)機(jī)構(gòu)的I&O領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)優(yōu)先使用AI超級計算數(shù)據(jù)中心主機(jī)托管提供商或云服務(wù)提供商提供的專有AI基礎(chǔ)設(shè)施解決方案。與嘗試獨立構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施相比，此方法在滿足企業(yè)AI基礎(chǔ)設(shè)施需求方面更加有效。

周玲表示：“為有效使用云服務(wù)或托管服務(wù)提供商的現(xiàn)有專有AI基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品，中國的I&O領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)與業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)和分析（D&A）、AI和安全團(tuán)隊合作，對解決方案進(jìn)行全面評估?！?nbsp;（見圖1）

圖1 專有AI基礎(chǔ)設(shè)施評估框架

人才短缺阻礙Al超級計算中心的有效運營和管理

2024年Gartner標(biāo)志性I&O領(lǐng)導(dǎo)者調(diào)研顯示，開發(fā)和獲取技能仍然是在I&O領(lǐng)域內(nèi)實施（和集成）GenAl的痛點和挑戰(zhàn)。除此之外，I&O領(lǐng)導(dǎo)者在實施GenAI時，還面臨AI基礎(chǔ)設(shè)施部署方面的挑戰(zhàn)。

周玲表示：“隨著AI技術(shù)在企業(yè)機(jī)構(gòu)中的快速整合，對新技能的需求也隨之激增。I&O領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)制定重要的再培訓(xùn)和提升技能戰(zhàn)略，以增強(qiáng)員工的適應(yīng)性并提高生產(chǎn)力?！?/p>