今天分享的是：2025年重塑数据与人工智能：打造面向未来的数字基础设施白皮书

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AI时代下的基础设施革命：企业如何突破数据瓶颈拥抱智能未来

当下，人工智能的发展速度正超出许多人的预期。2016年斯坦福大学“AI100报告”曾乐观预测，通用型对话代理要到2030年至2040年才会出现，可2022年ChatGPT的问世将这一时间提前了近十年。如今，2025年全球AI市场估值已达2440亿美元，预计到2030年这一数字将突破8000亿美元。AI不再是实验室里的概念，而是深入企业运营的核心驱动力，但在这场转型浪潮中，一个被忽视的关键问题逐渐凸显——支撑AI运转的数字基础设施，正成为许多企业前行的“隐形门槛”。

在数据经济时代，物理地点已不再只是办公或存储的空间，而是数据创建、处理和交换的核心，更是AI运行的“心脏”。Digital Realty的《全球数据洞察调研》显示，79%的企业正在执行正式的数据战略以指导IT基础设施投资，53%会优先保障数据系统、基础设施及分析工具的投入，84%将数据位置战略与AI路线图结合。可即便如此，仍有大量企业面临困境：解锁数据洞察是他们的首要目标，找到合适的基础设施却成了最大挑战，目前仅37%的企业能真正利用AI根据数据推动实际结果。

一个关键概念正在重塑企业对数据的认知——“数据引力”。随着AI模型对数据的依赖加剧，数据量的增长会像磁铁一样，吸引相关的应用程序、服务和业务流程围绕其形成生态系统。但这种“引力”也带来了新难题：数据的控制与安全维护变得愈发复杂，企业必须重新规划前后台战略，否则就会陷入数据管理的混乱。更重要的是，数据位置策略和IT基础设施已不能再作为辅助环节，而必须成为商业战略的核心，只有这样才能真正释放AI的价值。有预测显示，到2030年人工智能对全球的经济影响将达到22.3万亿美元，占全球GDP的3.7%，谁能先解决基础设施问题，谁就能在这场价值争夺中占据先机。

很多企业误以为，只要依靠云计算就能满足AI的全部需求，可实际情况远非如此。云计算虽是现代企业IT的基础，但在AI场景下存在明显短板：AI应用需要实时响应，而云端数据中心因物理距离较远，难以保证所有情况下的低延迟；训练和部署AI模型需要GPU这类针对并行处理优化的高性能硬件，通用云端环境往往无法充分支持；将庞大的AI数据集迁移到云端，不仅速度慢，还会产生高昂成本；同时，各国对敏感数据的处理地点和方式有严格法规限制，单靠云端难以满足合规要求；长期在云端运行AI工作负载，成本更是会持续攀升。这些问题都意味着，企业需要更多元、更精准的基础设施解决方案，而非单一依赖云端。

传统IT基础设施则进一步加剧了企业的转型困境。不少企业将AI挑战归结为建模或云容量问题，却忽视了传统基础设施带来的长期限制——延迟、数据移动困难、治理复杂等问题，正悄悄阻碍AI落地。更普遍的“数据蔓延”现象让问题雪上加霜：数据在云端、本地驱动器、邮件、移动设备间不受控制地扩散，没有统一管理策略，导致AI难以高效调用数据。此外，AI人才的稀缺让企业内部缺乏足够的专业知识支撑转型，而技术战略与IT、基础设施战略的“孤立思维”，又会造成时间和资金的浪费，这些都成了企业拥抱AI的绊脚石。

想要突破这些瓶颈，企业需要从根本上重构数据与AI基础设施，核心在于围绕速度、安全性、简单性、可扩展性和可持续性，解决六大关键问题。在容量规划上，通过主机托管部署私有基础设施，企业可以灵活调整规模，避免过度配置或资源瓶颈；面对复杂的系统整合难题，优先选择预集成的模块化解决方案，与拥有全球平台和开放生态的合作伙伴合作，能大幅降低整合负担；为减少延迟对AI性能的影响，利用边缘计算、区域数据中心或直接连接主要云的托管资源，让计算更靠近数据生成地，成了关键举措。

同时，合规、风险与可持续性也不能忽视。通过分布式架构、安全私有互联和区域化数据处理，企业能满足不同地区的数据驻留和隐私法规要求；在经过验证的企业级平台上构建基础设施，加强数据管辖、访问管理和审计控制，可有效降低声誉受损或经济处罚的风险；而采用能源优化硬件、先进冷却技术和绿色数据中心，则能在满足AI高能耗需求的同时，实现可持续发展目标，这也是当下客户和利益相关者日益关注的重点。

重构基础设施并非单纯的技术升级，更需要企业打破“信息孤岛”，建立统一的战略思维。各部门分散应用AI会导致效率低下、成本激增，只有将AI战略与数据中心战略、整体业务战略深度协同，推动技术与文化的双重转变，才能最大化全域数据价值。从行业实践来看，这样的重构已带来显著成效：全球技术分销商Macnica通过适配AI的数据中心，将机架密度提升一倍；AI基础设施提供商CoreWeave借助高密度主机托管解决方案，部署速度加快2倍，实现快速创收；TaaS提供商Geyser则在两周内完成云冷存储上线，速度比同类平台快8倍，还降低了90%的网络带宽成本。

对于企业而言，评估自身AI成熟度同样重要。目前仅22%的企业能将AI作为业务模式关键部分，并拥有分布式数据战略，而到2030年全球AI采用率将增长37.3%，竞争对手的转型步伐正在加快。在选择数据中心合作伙伴时，企业需要关注其基础设施是否针对AI优化、能否满足计算与冷却等技术需求、网络覆盖是否匹配目标区域、是否具备开放的技术生态系统，以及能否保障合规性、可扩展性和可持续性，这些都是确保长期AI就绪能力的核心要素。

如今，智能基础设施的时代已经到来。系统和平台不再只是支持数字化运营，更融合了AI、机器学习、实时数据处理和自动决策能力，具备自适应、预测和自我优化的特性。对于企业来说，重塑数据与AI基础设施，不仅是为了应对当下的挑战，更是为了在未来的智能经济中占据主动。这场基础设施革命，正在重新定义企业的竞争力，而那些率先行动、突破瓶颈的企业，必将成为AI时代的领跑者。

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