隨著數(shù)字化領(lǐng)域的快速發(fā)展，人工智能技術(shù)推動著行業(yè)創(chuàng)新、并產(chǎn)生重大變革。然而，要充分利用AI技術(shù)的力量，企業(yè)必須具備AI所需的必備技能；這意味著需要為AI應用程序定義明確的應用場景，配備與AI模型無縫集成的現(xiàn)代化數(shù)據(jù)庫服務(wù)，最重要的是，擁有適合的基礎(chǔ)設(shè)施來支持和實現(xiàn)其智能目標。當我們與客戶交流時，許多客戶表示，傳統(tǒng)的本地部署往往無法提供現(xiàn)代化AI應用所需的可擴展性、穩(wěn)定性和靈活性。
受微軟委托，F(xiàn)orrester最近進行了一項研究，調(diào)研了300多名IT領(lǐng)導者，并采訪全球各地企業(yè)代表，了解他們遷移到Azure的體驗，以及遷移上云是否增強了他們的AI影響力。結(jié)果顯示，從本地部署遷移到Azure云上部署，可以更好的支持企業(yè)實現(xiàn)AI就緒，遷移上云不僅降低了基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建和使用AI技術(shù)的成本，還提高了靈活性和AI創(chuàng)新能力。
許多試圖在本地基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境下實施應用AI技術(shù)的企業(yè)，通常會遇到重大挑戰(zhàn)。客戶反饋，這些挑戰(zhàn)主要包括：
01 基礎(chǔ)設(shè)施老化且運維成本高昂：維護或更換老化的本地部署系統(tǒng)既昂貴又復雜，還會削減原本投入到戰(zhàn)略計劃中的資源。
02 基礎(chǔ)設(shè)施不穩(wěn)定：不可靠的基礎(chǔ)設(shè)施會影響業(yè)務(wù)運營和盈利能力，因此迫切需要更穩(wěn)定的解決方案。
03 缺乏可擴展性：本地部署往往缺乏AI和ML工作負載所需的可擴展性，因此必須進行大量投資，以應對突發(fā)的高峰容量需求。
04 高昂的成本：本地基礎(chǔ)設(shè)施的高昂前期成本限制了靈活性，并且可能成為采用新技術(shù)的障礙。
Forrester的研究指出，遷移到Azure可以有效解決這些問題，使企業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂趧?chuàng)新和業(yè)務(wù)增長，而不再擔憂基礎(chǔ)設(shè)施維護。
主要優(yōu)勢有以下幾方面：
提高AI技術(shù)儲備
當被問及遷移到Azure平臺是否有助于提高AI技術(shù)儲備時，對于已部署在Azure基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)，其中有75%的受訪者表示，遷移到云端至關(guān)重要，它大大降低了對AI技術(shù)和機器學習技術(shù)的使用障礙。受訪者指出，Azure中的AI服務(wù)（例如：機器學習）一應俱全，數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)架構(gòu)主機托管均按用量計費，這有助于團隊更快地進行測試和部署，且前期成本較低。一位來自銀行的云計算和DevOps負責人很好的總結(jié)了這一點：
“我們不必去自行構(gòu)建AI能力。云供應商已經(jīng)很好地提供了AI能力，我們的大部分數(shù)據(jù)也在云上。從硬件的角度看，我們也無需采購可運行AI模型的硬件。Azure都已經(jīng)提供了?！?/p>
———一家全球性銀行組織的
云和DevOps負責人
成本效益
與本地基礎(chǔ)設(shè)施相比，遷移到Azure可大幅降低部署AI智能應用的成本，包括早期成本和維護成本。據(jù)研究統(tǒng)計，與本地基礎(chǔ)設(shè)施相比，企業(yè)在Azure上維護AI/ML的成本降低了15%，預估可在三年內(nèi)節(jié)省超過50萬美元的財務(wù)收益。
構(gòu)建和維護智能的
靈活性和可擴展性
如前文提到的，缺乏可擴展性也是使用本地部署基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)面臨的共同挑戰(zhàn)。我們針對在本地部署基礎(chǔ)設(shè)施的客戶群體和使用Azure云基礎(chǔ)設(shè)施的客戶群體分別進行采訪，前者有更多人反饋在部署AI和機器學習應用時現(xiàn)有系統(tǒng)缺乏可擴展性，持該觀點的人數(shù)比例是后者的1.5倍。
受訪者表述，遷移到Azure使他們能夠輕松訪問新的AI服務(wù)（例如：機器學習），并且Azure提供了測試和構(gòu)建所需的可擴展性，企業(yè)無需擔心基礎(chǔ)設(shè)施問題。將基礎(chǔ)設(shè)施部署在Azure云端的受訪者中，90%的人同意或強烈同意他們擁有構(gòu)建新AI和ML應用程序的靈活性。相比之下，使用本地部署的受訪者中只有43%的人這樣認為。
“遷移到Azure后，所有的基礎(chǔ)設(shè)施問題都消失了。而通常，我們在引入新技術(shù)時，都會遇到問題。”
———某醫(yī)療機構(gòu)首席技術(shù)官
他們解釋說，現(xiàn)在“Azure的可擴展性無與倫比，它增加了我們能夠為企業(yè)提供的規(guī)模和反應能力。”他們還提到：“當我們在本地運行時，AI能力并不像在云環(huán)境中那樣容易獲取。在云上，AI能力更加可用易于訪問也更容易上手。這使得企業(yè)可以借助AI能力，跳出固有思維。”
激發(fā)整體組織創(chuàng)新
研究發(fā)現(xiàn)，除了成本和性能方面的優(yōu)勢外，遷移到Azure通過對組織各級人員的影響，還可以加速AI應用創(chuàng)新：
自下而上：對員工進行技能培訓和再投資。Forrester發(fā)現(xiàn)，對員工進行投資，培養(yǎng)他們的理解力、技能和職業(yè)道德，是成功使用AI技術(shù)的關(guān)鍵。受訪者和調(diào)查對象都表示，他們的企業(yè)內(nèi)部很難找到可以支持AI和ML技術(shù)項目的資源。
遷移至云端釋放了企業(yè)資源，改變了員工工作類型，使企業(yè)在提升員工技能的同時，還可以將資源重新投入到智能應用等新項目中。一家金融服務(wù)機構(gòu)的AI副總裁分享道：“在這段旅程中，我們并沒有隨著效率的提高而減少工程師的數(shù)量，因為我們可以做的事情變得更多了?？梢哉f我們在AI方向進行了投資，但我們所投資的一切——整個團隊——沒有一個人是新加入的。團隊人員可以重新分配，這使我們做其他事情的效率變得更高?！?/p>
自上而下：在企業(yè)內(nèi)部建立更大規(guī)模的創(chuàng)新文化。隨著AI技術(shù)顛覆各個行業(yè)，企業(yè)需要在各個層面有所創(chuàng)新，才能取得成功，包括擁抱有助于推動創(chuàng)新的平臺和生態(tài)系統(tǒng)。對受訪者而言，遷移到云端意味著新的資源和能力隨時可用，使企業(yè)更容易利用新技術(shù)和新機遇，并降低風險。
調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，在使用Azure云基礎(chǔ)設(shè)施的受訪者中，77%的人認為更容易利用AI技術(shù)和ML技術(shù)進行創(chuàng)新，而在使用本地部署基礎(chǔ)設(shè)施的受訪者中，這一比例僅為34%。一家銀行機構(gòu)的云計算和DevOps執(zhí)行主管說：“遷移到Azure改變了企業(yè)在創(chuàng)新方面的思維模式，因為云端的服務(wù)很容易獲取，無需額外尋找?；乜催^往，最初只有我們數(shù)據(jù)團隊在使用AI技術(shù)，而今，整個公司都在使用它，因為我們已經(jīng)在云上，且云上的智能技術(shù)很容易獲得?！?/p>
Forrester的研究強調(diào)，遷移到Azure為AI創(chuàng)新做好準備所帶來的顯著經(jīng)濟和戰(zhàn)略優(yōu)勢。更低的成本、更多的創(chuàng)新、更好的資源分配和更高的可擴展性，使遷移到Azure成為希望在AI驅(qū)動的未來蓬勃發(fā)展的企業(yè)的明確選擇。
以下是遷移到Azure的一些資源，供您參考
下載微軟電子書，了解如何通過遷移助力創(chuàng)新：實現(xiàn)AI就緒
https://info.microsoft.com/ww-landing-how-to-migrate-to-innovate-be-ai-ready.html?lcid=ZH-CN
閱讀Forrester TEI關(guān)于遷移到Azure以做好AI創(chuàng)新的研究報告全文
https://tei.forrester.com/go/Microsoft/AzureAI-Readiness/?lang=en-us
支持企業(yè)遷移和現(xiàn)代化改造目標的解決方案
https://azure.microsoft.com/zh-cn/solutions/migrate-to-innovate/
為所有企業(yè)遷移到AI創(chuàng)新的案例，提供完整的項目支持，包含：資金、優(yōu)惠、專家支持和最佳實踐
https://azure.microsoft.com/zhcn/solutions/migration/migrate-modernize-innovate
文本中的數(shù)據(jù)和引用，參考自：
Forrester Consulting The Total Economic Impact?Of Migrating to Microsoft Azure For AI-Readiness,commissioned by Microsoft,June 2024
微軟云
專欄
閩公網(wǎng)安備 35010202001226號
