隨著生成式人工智能(GenAI)日益普及，很多組織的CIO開(kāi)始優(yōu)化他們的IT系統(tǒng)，以充分挖掘AI技術(shù)的潛力。例如，美國(guó)電信巨頭AT&T部署了3000多個(gè)AI機(jī)器人實(shí)施重復(fù)性任務(wù)，達(dá)美航空公司(Delta Airlines)使用AI IT運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)來(lái)減少服務(wù)中斷對(duì)客戶(hù)的影響。

　　然而，隨著IT環(huán)境的更新，也需要對(duì)IT基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行更新和改造。數(shù)據(jù)中心的發(fā)展速度難以跟上AI為組織帶來(lái)的好處。其中許多組織針對(duì)AI進(jìn)行了優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)自動(dòng)化、改善資源管理、增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全并提供更好的服務(wù)。

　　盡管如此，數(shù)據(jù)中心仍無(wú)法提供大規(guī)模開(kāi)發(fā)和實(shí)施AI應(yīng)用所需的資源，一個(gè)新的生態(tài)系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，那就是AI工廠。

　　AI工廠是做什么的?

　　AI工廠或AI數(shù)據(jù)中心是為滿(mǎn)足AI的特定需求而設(shè)計(jì)的設(shè)施，為部署復(fù)雜的AI應(yīng)用程序和模型提供基礎(chǔ)設(shè)施和資源。

　　AI工廠的目的類(lèi)似于數(shù)據(jù)中心和生產(chǎn)工廠。就像工廠生產(chǎn)產(chǎn)品一樣，AI工廠生產(chǎn)“智能”，然后采用智能運(yùn)行AI模型和其他資產(chǎn)以及IT系統(tǒng)。

　　Artefact咨詢(xún)總監(jiān)Nina Abide表示，“AI工廠通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化流程簡(jiǎn)化了AI模型的生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)了跨行業(yè)的高效擴(kuò)展。它們涵蓋了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型部署的各個(gè)階段，并利用自動(dòng)化來(lái)提高速度和效率?！?/p>

　　AI工廠的一個(gè)固有特征是生成智能。AI工廠處理大量數(shù)據(jù)，以產(chǎn)生智能并更新其運(yùn)營(yíng)的系統(tǒng)，或者創(chuàng)建包括文本、圖像、視頻或音頻內(nèi)容在內(nèi)的輸出。AI工廠產(chǎn)生的智能也可以作為命令來(lái)控制機(jī)器人或超級(jí)計(jì)算機(jī)等系統(tǒng)。

　　2024年3月，英偉達(dá)CEO黃仁勛在GTC大會(huì)上發(fā)表演講時(shí)介紹了AI工廠的藍(lán)圖，他將其定義為“將原材料轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的新產(chǎn)品的地方”。他將AI工廠稱(chēng)之為“新工業(yè)革命的家園”。

　　他說(shuō)，“AI工廠輸入的原材料是數(shù)據(jù)和電力，生產(chǎn)的產(chǎn)品是數(shù)據(jù)令牌(tokens)。令牌是不可見(jiàn)的，可以發(fā)送到世界各地，它是非常有價(jià)值的?！?/p>

　　企業(yè)構(gòu)建AI工廠的方法

　　作為專(zhuān)門(mén)建造的設(shè)施，AI工廠允許在IT環(huán)境中全面實(shí)施AI。這些量身定制的數(shù)據(jù)中心擁有將GenAI部署到IT運(yùn)營(yíng)中所必需的硬件和軟件，從而提高效率、可擴(kuò)展性和創(chuàng)新性。

　　Arcadis全球制造總監(jiān)Martijn Karrenbeld說(shuō)，“AI工廠可以通過(guò)流程自動(dòng)化和工作流程優(yōu)化來(lái)提高效率。其中一個(gè)真正的好處是能夠通過(guò)簡(jiǎn)化制造過(guò)程來(lái)降低運(yùn)營(yíng)成本。這為未來(lái)的擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模提供了更多的組織靈活性和可擴(kuò)展性，從而加快了上市速度?！?/p>

　　AI工廠是如何運(yùn)作的?

　　AI工廠背后的理念是訓(xùn)練AI模型來(lái)產(chǎn)生智能。為此，相關(guān)數(shù)據(jù)被輸入到計(jì)算系統(tǒng)的模型中，這樣它就可以分析數(shù)據(jù)并做出預(yù)測(cè)。

　　如果這些預(yù)測(cè)是準(zhǔn)確的，AI模型就會(huì)得到訓(xùn)練，并可以通過(guò)AI推理過(guò)程開(kāi)始執(zhí)行所需的任務(wù)。

　　與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心相比，AI工廠需要更多的電力、能源和冷卻解決方案。事實(shí)上，由于這些設(shè)施通常是為處理大量數(shù)據(jù)和開(kāi)發(fā)或培訓(xùn)新系統(tǒng)而設(shè)計(jì)的，因此需要采用高性能服務(wù)器機(jī)架、專(zhuān)用硬件加速器、大型存儲(chǔ)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。

　　為了能夠處理相關(guān)的工作負(fù)載，AI工廠采用專(zhuān)門(mén)的IT硬件建造，其中包括定制設(shè)計(jì)的AI芯片和圖形處理單元(GPU)。