98%的组织正在使用生成式AI——从实验到生产，AI已不再是未来概念。但62%的企业将安全与数据隐私列为首要挑战，70%遭遇数据难题，成本压力正在成为规模化落地的“隐形天花板”。Google Cloud对全球500多位技术领导者的调研揭示了一个清晰的行业趋势：AI的焦点已从“是否做”全面转向“如何做”。基础设施决策，正在成为AI时代的分水岭。
AI采用率全面爆发——98%组织已涉足生成式AI
从实验到生产，AI渗透速度超预期
生成式AI在职场中的渗透速度令人惊叹。98%的组织正在积极尝试、开发或在生产环境中使用生成式AI。79%的技术领导者认为生成式AI对组织当前和未来的业务运营“非常重要”甚至“极其重要”。这意味着几乎每个行业、每个规模的企业都已经将AI纳入战略议程。
跨行业数据进一步印证了这一趋势的普遍性。IT咨询行业91%的领导者认为生成式AI极为重要，计算机硬件/软件行业为88%。即使在进展较慢的金融服务和制造业，实验和开发也相当活跃。AI不再是未来概念，而是推动业务发展的关键因素，正在导致组织运作方式的根本性变化。
从“是否做”到“如何做”的战略转折
技术领导者的关注点已从“是否应该采用AI”转向“如何有效整合、确保安全并大规模应用”。这一转折的核心是基础设施——生成式AI项目的成败最终取决于背后的基础设施。它需要具备强大承载能力、安全性、分布式架构、可伸缩性、高性能和高可靠性，同时兼具成本效益。
今天的AI基础设施决策将决定组织在未来能否保持竞争力。那些仅关注单个AI应用而非整体基础设施战略的组织，将在规模化进程中遇到瓶颈。这一战略转折正在重塑整个企业IT市场。
AI基础设施的四大趋势
趋势一——混合云成为主流部署模式
74%的组织倾向于采用混合云方案——相比单一的本地部署或公有云部署，混合云更受青睐。混合云使组织能够根据每个工作负载特性选择最优运行环境，在性能、成本和安全性之间实现平衡，同时满足数据驻留和合规性要求。
这一趋势意味着技术领导者必须了解如何设计、实施和管理混合云环境。关键是根据各种工作负载灵活选择合适环境，考虑每个应用的性能、成本和安全需求。忽视这一趋势的企业可能落后于已经充分利用混合云灵活性和控制力的竞争对手。
趋势二——边缘计算拓展AI应用边界
生成式AI正被应用于越来越多超出传统数据中心范畴的场景。边缘计算涵盖IoT设备、自动驾驶汽车和移动设备，通过分布式处理降低延迟、提升计算资源效率。这种分布还能改善网络性能，并通过本地处理数据、最小化敏感信息传输，更好地满足GDPR、CCPA等数据隐私法规要求。
将生成式AI部署在边缘设备上对制造业（70%）、医疗行业（74%）、计算机硬件/软件（81%）和IT咨询（85%）都至关重要。边缘部署面临的挑战包括资源与连接受限、数据安全和治理、部署与管理复杂性。对基于云的边缘AI解决方案的需求正在不断增长。
趋势三——AI就绪型数据中心需求井喷
到2026年，AI在企业基础设施中的采用率预计将增长30%以上。到2030年，对AI就绪型数据中心容量的需求预计将以年均33%的速度增长，数据中心支出将在未来五年内翻一番。这种极快的普及速度正在全球范围内引发对具备高计算能力和高功率密度的数据中心空间的强烈需求。
趋势四——云服务商成为战略合作伙伴
鉴于构建和管理AI就绪型基础设施的复杂性与资源密集度，48%的组织寻求云服务提供商的支持，而36%转向独立软件供应商。这种转变本质上是建立战略合作关系，利用专业知识和资源加速AI落地和扩展。许多企业缺乏独立开发这些技术和工具所需的技能、时间与资源，因此越来越多地依赖托管式服务提供商。
基础设施评价标准——强大AI平台居首位
AI平台的三个关键维度
在选择生成式AI基础设施时，强大的AI平台是受访者最重要的评估标准之一。平台必须具备出色性能、规模和效率，以帮助组织更好地训练、部署并管理AI。
一个强大的AI平台需要满足三个关键维度：创新基础设施——灵活的GPU、CPU和定制芯片组合，多种存储机制，优化的网络架构；动态的集成软件——支持可变长度上下文窗口、多步推理、广泛可观测性和检查点机制；服务不同角色——从需要完全基础设施访问的开发者到仅需API访问的业务团队。
基础设施选择的五大考量因素
组织在选择生成式AI基础设施时，数据质量（74%）、强大的AI平台（73%）、高效的可伸缩性（68%）、技术可行性（67%）和数据安全/隐私（62%）是五个最重要的因素。这些考量因素反映了组织在AI规模化落地中的核心关切——既要确保技术可行性，又要控制成本和风险。
