当AI成为企业级应用的“必选项”，到底是自建AI平台（私有云），还是采用第三方的公有云？

　　关于技术架构选择的问题，其实和十多年前企业业务上云时的情景有点类似。不管是哪种技术路线，适合自己的就是最好的。本文重点分析在私有云场景下，如何为AI构建更强大的底层基础设施，包括选择什么硬件，如何解决存储问题，如何迁移数据，哪些能力该自动化，如何更好地解决安全问题等。

　　私有云成为AI价值落地的“洼地”

　　在大多数人的潜意识里，公有云提供的AI平台比较省心，并且不用自己配置资源，在基础设施的弹性扩展方面更具优势。但是，从实际应用场景来看，对于金融、医疗等这类对数据隐私、合规性要求较高的企业来说，私有云才是大模型落地的首选。

　　一般来说，大型公有云更适用于急需现成的AI计算资源的企业，有大规模弹性扩展需求，如：训练大模型或者短期计算需求。但对于大型企业来说，他们的业务本来就部署在本地数据中心，不愿意把自己的核心数据放在公有云上，同时这类企业也想拥有公有云的弹性计算能力，怎么办呢？他们可以选择混合云，既拥有了公有云的灵活性，又满足了私有云的安全性需求。

　　那么问题来了，为什么很多企业不愿意把AI技术栈部署在公有云呢？

　　虽然公有云能快速启动项目，但在企业级深度应用场景中会暴露出三大瓶颈：

　　1.成本结构失衡。满足大型模型训练需求的GPU集群，随着时间的推移租赁费用会呈指数级增长。对比而言，自己部署硬件，反而能节省成本。

　　2.数据主权困境。医疗影像、金融交易等敏感数据在公有云上进行传输、存储，会面临合规风险，本地化部署显然在私密性保护上更具优势。

　　3.无法满足定制化需求。公有云标准化服务难以满足超大规模参数模型训练的特殊需求，而私有环境可实现从硬件选型到网络拓扑的全链路优化。

　　以私有云的方式部署AI基础设施，本质上是通过硬件资源池化、软件定义智能化、安全防护体系化等综合能力，构建支撑AI全生命周期的数字化底座。其价值不仅体现在TCO（总体拥有成本）优化，更在于获得对数据流、模型资产、计算资源的完全掌控权。

　　五大核心能力让私有云快速实现AI-ready！

　　这两年，随着AI应用的加速落地，很多企业把“AI-ready”作为新的战略方向。所谓AI-ready，是指企业为有效利用AI构建竞争力而做好全面准备的状态，这种准备涉及到战略、技术、数据、流程和文化等。

　　很明显，AI就绪是一种理想状态，对于考虑采用私有云接入大模型的企业来说，做好AI-ready并不是一件容易的事情。

　　AI应用部署之前，通常遇到的挑战有：1）扩展能力限制，企业必须提前解决弹性扩缩容的问题；2）硬件部署前期投入高，尤其是高性能硬件价格昂贵，但能获得长远收益；3）集成问题，新的AI技术栈要能和原有的业务流程全面集成，包括企业的数据库、API等；4）需要考虑模型层的全生命周期管理问题，实现模型的训练和推理，只是万里长征的第一步，要想让AI有效创造价值，还要通过协作工具，比如：通过MLOps对生成结果进行跟踪。

　　接下来的问题是，我们该如何让AI就绪，通过私有云架构解决AI落地最后一公里难题呢？

　　1.破解算力瓶颈。

　　算力，是AI技术堆栈的首个屏障，企业在部署大模型之前，需要对工作负载进行基准测试。如果你想更好地训练大模型，GPU是必备武器；如果你只是想构建一个轻量级的模型，那么CPU或FPGA就足以支撑。

　　大体来看，GPU可以更好地支持深度学习场景，在这方面NVIDIA A100 和 AMD Instinct 芯片占据了市场的主导地位；TPU以谷歌云为代表，虽然在私有云环境中不太常见，但对某些工作负载支持能力比较强；CPU比较常见，不管是预处理、推理还是在统一编排场景都能应用到；FPGA 则是专业推理任务的低成本选择。

　　2.通过更强大的存储能力承载AI工作负载。

　　AI大模型应用的快速扩张，带来了对存储性能、容量和架构的全面升级需求。

　　在存储层面，我们可以看到不同的产品矩阵。其中，采用NVMe SSD ，可以用于支持训练期间的实时数据访问；对象存储 ，非常适合非结构化数据支持，用户还可以采用像 MinIO 这样的工具，将类似 S3 的存储能力带入到企业的私有云环境；分布式文件系统 ，利用像Ceph和GlusterFS这样的解决方案能帮助用户在存储层面获得水平扩展能力；分层存储 ，主要将用于热数据的固态硬盘和用于长期存档的硬盘相结合，从而实现弹性扩展的目标。

　　3.构建高性能网络，确保数据传输稳定性和连续性

　　可以说，没有快速、可靠的网络，企业就无法实现跨集群进行训练。在网络层面，可以通过InfiniBand 或 100GbE 构建低延迟、高带宽的集群通信能力。同时，通过软件定义网络(SDN)，可以构建更细粒度的流量控制能力，采取最 佳策略组合来构建信息传输层的“高速公路”。另外，很多场景也会考虑到边缘集成问题，通过边缘网络的覆盖，企业可以将模型推送到边缘进行实时推理，然后将结果与中央云同步。

　　4.为安全与合规保驾护航

　　在AI大模型场景中，避免不了要使用敏感数据。因此，企业需要构建更严密的安全策略，以确保AI安全。比如：可以通过加密手段（使用TLS和AES-256进行传输或者保护静态数据），构筑安全防线。更重要的是，在整个AI应用的全生命周期中，要建立零信任安全，永远不要假设任何事情都是安全的。在认证和授权过程中，要确保每一次请求的安全性。同时，要在模型保护层面进行“加固”，比如采用像英特尔 SGX 这样的安全策略保护知识产权。如果您所在企业在合规上要求较高，可以考虑采用GDPR、HIPAA 或其他标准，来规避风险。

　　5.全面解决统一编排与流程自动化问题。

　　在AI技术栈构建过程中，靠手动管理肯定无法满足统一编排和智能管理需求。采用Kubernetes + Kubeflow 组合方案，可满足AI 工作负载的高可扩展需求。另外，还可以通过MLflow / Airflow 工作流框架管理模型训练和部署通道。包括可以采用Prometheus 和 Grafana 等监控工具，来监控模型应用的性能、GPU 使用情况等。

　　结语

　　展望未来，满足企业未来发展需求的技术栈，正在向AI原生演进。即便是构建私有云环境下的AI基础设施，也不是简单的硬件堆砌，而是一场涉及组织架构、技术栈、运维体系的深度变革。当企业完成从"云应用大户"到"AI基础设施运营商"的角色转变，获得的不仅是成本优势，更是对数据资产、模型知识产权的完全掌控。在这场新的AI军备赛中，技术战略定位与战术灵活性的平衡，将成为AI价值挖掘的关键能力。