人工智能的快速发展导致对计算能力、存储和网络能力的需求不断增加。这种需求给传统IT基础架构带来了压力，而传统IT基础架构并非旨在处理AI所需的复杂和资源密集型工作负载。
因此，企业现在正在寻求构建能够支持AI工作负载独特需求的AI基础设施，例如高性能计算、大规模数据存储和低延迟网络。
构建人工智能基础设施的主要挑战之一是需要平衡IT和数据科学团队的需求。IT团队负责管理支撑AI基础设施的硬件、软件和网络组件，而数据科学团队负责开发和部署AI模型，这些模型可以利用该基础设施，提供有价值的见解和结果。
为确保有效构建和维护人工智能基础设施，IT和数据科学团队必须密切合作。这种合作有助于确保基础设施，旨在满足人工智能工作负载的特定需求，同时还提供支持人工智能快速发展所需的灵活性和可扩展性。
IT和数据科学团队之间的协作，尤为重要的一个领域是为AI基础设施选择硬件和软件组件。例如，IT团队需要了解人工智能工作负载的性能要求，例如对高速处理器、大量内存和GPU等专用加速器的需求。
另一方面，数据科学团队需要意识到可用硬件和软件的局限性和功能，这样他们才能开发出可以在基础设施上有效部署和执行的AI模型。
人工智能基础设施的另一个关键方面是数据管理。人工智能模型通常需要大量的数据进行训练和验证，这可能会在存储、处理和访问方面带来挑战。IT和数据科学团队需要协作制定管理这些数据的策略，例如实施数据湖或数据仓库，并确保以安全高效的方式存储和处理数据。
当涉及到人工智能基础设施时，安全性也是一个关键问题，因为人工智能模型中使用的数据的敏感性，可能使它们成为网络攻击的目标。IT和数据科学团队需要通力合作，以确保在设计基础架构时考虑到安全性，实施加密、访问控制和监控等措施以防范威胁。
最后，人工智能计划的成功取决于根据需要扩展和调整基础设施的能力。这需要IT和数据科学团队之间的持续协作，因为他们必须不断评估基础设施的性能，并做出调整，以支持人工智能工作负载不断变化的需求。
总之，在构建和维护人工智能基础设施方面，IT和数据科学团队之间协作的重要性怎么强调都不为过。通过合作，这些团队可以确保基础设施的设计，能够满足人工智能工作负载的独特需求，同时还提供支持人工智能快速发展所需的灵活性和可扩展性。随着人工智能继续改变行业并推动创新，投资于IT和数据科学团队之间强大协作的企业将处于有利地位，以利用人工智能带来的机会。
