Gartner IOCS 的三个关键见解可帮助您在新的一年大规模启动 AI 运营

本月早些时候，Vultr 参加了拉斯维加斯 Gartner IT 基础设施、运营和云战略 (IOCS) 会议。许多 Gartner 分析师和供应商提出了一系列关注 IOCS 未来的主题。虽然会议涉及许多重要主题，但我们正在研究企业从 2024 年 1 月 2 日起必须解决的三个关键见解。

1. 生成式人工智能的成功或失败将决定您业务的成功或失败。

各行各业的企业都在与时间赛跑，与竞争对手赛跑，进行人工智能转型。然而，过去的一年表明，企业必须追求生成性变革，才能在新的人工智能驱动的商业现实中蓬勃发展。

生成式转型包括将生成式人工智能定位为尽可能多的业务实践的核心所需的技术和组织变革。虽然细节决定成败，但这三个基本步骤构成了生成性转型之旅：

• 围绕您的企业如何使用生成式人工智能制定战略。规划生成式人工智能如何改善您的运营以支持您的业务目标。建立指标来衡量高效 AI 计划的有效性。每月进行审查和修改。
• 规划全面实施生成性转型所需的组织变革。生成性转型需要的不仅仅是技术转变；它需要整个组织范围内的思维转变。强调增加人员，而不是更换人员。在大型语言模型操作 (LLMOps) 生命周期的所有阶段建立负责任的 AI 文化。
• 构建和部署平台工程解决方案，为 IT、运营和数据科学团队提供支持，支持您的生成转型之旅。平台工程提供对基础设施、工具和服务的自助访问，团队需要设计、部署和扩展最佳云 CPU 和 GPU 堆栈，以支持企业的 DevOps、AI 和 ML 操作。（下文将详细介绍平台工程。）

Vultr 如何支持生成式转型

• Vultr 提供一系列一流的 NVIDIA GPU，包括全新的 NVIDIA GH200 超级芯片以及 H100、A100、L40S、A40 和 A16。这一无与伦比的行业领先 GPU 集合简化了运营，因此团队可以在我们 32 个全球数据中心位置中的任何一个位置部署正确的 GPU 以及相关工具和服务，从而优化生成 AI 生命周期的每一步。
• Vultr 拥护负责任的人工智能原则，在整个业务实践中优先考虑数据安全性和合规性，并支持客户追求同样的目标。我们与行业领导者合作，确保机器学习操作 (MLOps) 生命周期各个阶段的安全性，包括生成式 AI 和其他机器学习模型的测试、微调、部署、使用和监控。
• Vultr 支持平台工程方法。我们帮助企业在靠近客户以及企业运营地点的地方扩展生成式人工智能运营。对于分布式企业来说，高效的 LLMOps 涉及集中开发 LLM、在区域内培训 LLM 以及在本地生成推理，以保护数据治理和安全性，同时最大限度地提高用户体验并降低成本。

2) 凭借支持 LLMOps 的强大平台工程解决方案，企业可以从其生成式 AI 投资中获得回报。

采用平台工程方法使内部团队能够为企业的生成转型之旅做出贡献。平台工程的原则旨在为 DevOps 和 ML 工程师进入业务领域铺平道路，从而放大他们的价值：

• 提供高质量的自助式用户体验，以便开发人员和机器学习工程师可以快速组装理想的环境来生成生成式 AI 应用程序和支持结构。
• 将基础设施平台工程视为产品。指定专门的项目团队来开发和维护平台。除了初始部署之外，这还需要设置可衡量的目标并收集指标来跟踪平台在可用性、可靠性、自助服务效率和价值实现时间方面的性能。
• 围绕可组合性原则构建平台工程解决方案，确保开放、可互操作、模块化的组件可以根据需求的变化进行换入或换出。这提高了可观察性、可发现性和可扩展性，并优先考虑自动化和编排。

Vultr 如何支持平台工程

• Vultr 提供自助服务和自动化功能，可以快速、轻松且经济地构建支持 AI 操作的完整开发环境。Vultr 认识到价值实现时间指标的重要性，只需单击几下即可使用云 CPU 和 GPU 基础设施。Vultr 负责配置，让开发人员和机器学习工程师专注于创建平台工程解决方案和下一个伟大的生成式 AI 应用程序的高价值工作。
• Vultr在我们的云 CPU、GPU 堆栈和相关解决方案中拥抱并宣传可组合性。其中包括构建和维护强大的平台工程解决方案所需的基础设施、工具、服务和应用程序。可组合性可带来最终的灵活性和最大的成本效率，而无需锁定供应商。这些属性支持整个企业高效、灵活的平台工程和 LLMOps 计划。
• Vultr 云联盟和 Vultr Marketplace 是志同道合的供应商的一站式商店，提供可组合、可互操作的解决方案，可无缝集成到 Vultr 云基础设施上。Vultr 庞大的云基础设施选项与 Vultr Marketplace 中提供的工具和应用程序相结合，使企业可以轻松构建和部署平台工程解决方案，为成功的生成式 AI 运营提供支持。

3) 企业需要战略性边缘计算策略来满足客户需求，同时优化其基础设施运营。

虽然边缘计算（各种名称）并不是一个新概念，但许多企业缺乏强大的边缘战略。现在很少有人考虑生成式人工智能如何融入边缘战略，但每个人都应该这样做。鉴于边缘计算的四个无可争议的方面——物理（光速/延迟）、经济（带宽成本）、墨菲定律（连接下降）和土地法则（数据法规）——很快就会在边缘提供推理服务是赌注：

• 企业的生成性转型计划必须不断发展以生成并服务本地推理。组织需要一个分布式、可组合的云 GPU 堆栈来训练和微调远离用户与生成 AI 应用程序交互的地理位置的模型。然后必须对模型进行微调，以尊重地区规范和文化，并遵守当地的数据治理和隐私法规。
• 边缘内容的性质在不断发展。企业将不再为最终用户提供固定的静态内容，而是将生成式人工智能应用程序调整为本地数据，以在边缘生成和提供动态内容。

Vultr 如何支持边缘策略

• Vultr 提供完整、可组合的云 GPU 堆栈，以便企业可以管理 LLM 生命周期的各个方面，从构建 LLM 或利用公开可用的开源 LLM，到培训 LLM，到微调和测试，再到在全球 32 个国家和地区部署它们。数据中心位于六大洲，用于监控和维护法学硕士的表现。
• Vultr 对可组合性的拥护意味着，随着技术的进步和业务需求的变化，企业将始终能够灵活地重新配置其 GPU 堆栈。

展望未来：依靠 Vultr 来支持您的生成转型

Gartner 会议阐明了生成式人工智能、平台工程和边缘计算在塑造企业未来方面的关键作用。这三个关键要点强调需要将生成式人工智能置于人工智能转型的核心，并以战略规划、平台工程和组织思维转变为支持。

Vultr 致力于在我们的全球数据中心网络中提供顶级 NVIDIA GPU，通过可互操作的云 CPU 和 GPU 基础设施倡导自助服务和自动化，并支持可组合性，这突显了我们在促进成功的生成性转型和 AI 运营方面的作用，为企业提供拥有在这个动态环境中蓬勃发展所需的工具和灵活性。

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