企业对人工智能的兴趣从未如此高涨。董事会在要求部署AI，业务部门在试点AI项目，数据科学团队正在快速实验各种模型。

然而，对于许多组织来说，AI仍然顽固地停留在试点阶段。

这种雄心与现实之间的差距正在成为当前AI时代的一个决定性矛盾。概念验证项目不断增加，但根据IDC的数据，70%的企业AI项目从未进入持久、可重复的生产阶段。表面上看似有进展，往往掩盖了一个更深层的问题：运营准备度没有跟上实验的步伐。

这种"AI试点陷阱"并非由于缺乏想法或算法造成。它是由从未设计用于AI工业化的基础设施和运营模式造成的。

AI工作负载一旦超越实验阶段就会表现出不同的特性。它们对数据需求巨大、高度并行、对延迟敏感，并且越来越多地分布在数据中心、云端和边缘位置。试图用分散的存储、传统网络和孤立的运营工具来支持它们，会在从数据准备到训练和推理的每个阶段都引入摩擦。

结果是熟悉的：环境断开、安全权衡、成本不可预测，以及在提供持续业务价值之前就停滞的AI计划。

越来越清楚的是，将AI投入生产与其说是扩展单个模型，不如说是构建一个能够支持AI作为可重复工作负载的运营基础。

AI在设计上就是混合的，而非选择

从企业部署中出现的现实之一是AI本质上是混合的。这不是架构偏好，而是一种约束。

训练数据通常出于成本、性能或主权原因存储在本地。推理越来越需要在数据生成的地方，即边缘进行。公有云发挥作用，但很少作为唯一的执行环境。

混合已经从新兴需求演变为不可协商的要求。

这创造了运营复杂性。数据管道跨越多个环境。模型必须安全移动。治理必须保持一致。成本必须保持可见和可控。

许多组织发现，为传统应用程序或南北流量模式构建的基础设施无法跟上。存储系统难以持续为加速器提供数据。网络因东西流量而拥塞。运营团队缺乏端到端配置、监控和治理AI工作负载的统一方式。

后果是加速器利用不足、项目延迟，以及IT、数据科学和安全团队之间摩擦加剧。

数据是第一个瓶颈

AI的成败基于数据质量、可访问性和治理。然而，大多数企业正在处理分散在传统阵列、云孤岛和特定应用程序存储库中的碎片化数据资产。

为AI准备数据往往成为过程中最慢的部分。摄取管道停滞。训练作业等待I/O。治理控制后期添加，增加了风险和合规暴露。

非结构化数据增长只会加剧这个问题。日志、图像、视频、传感器流和文档压垮了从未设计用于大规模并行访问的架构。

这意味着存储不是孤立重要的。而是AI需要一个智能数据层，能够作为集成平台的一部分提供吞吐量、弹性和治理。没有这个基础，加速器就会闲置，试点就会保持试点状态。

网络、边缘和运营是同一问题的组成部分

AI工作负载颠覆了传统的流量假设。训练和推理在存储、加速器和服务之间产生密集的东西流量。延迟和抖动直接影响作业完成时间，而即使是很小的低效率也可能导致昂贵资源利用不足。

与此同时，推理越来越向外移动。制造生产线、零售场所、医疗环境和交通系统都会生成数据，如果必须经过长距离传输才能做出决策，这些数据就会失去价值。

这种组合不仅对基础设施组件提出了新要求，也对它们的运营方式提出了新要求。手动故障排除和断开的工具难以跟上动态扩展和持续运行的环境。

随着AI环境在运营上变得更加复杂，基于平台的方法开始比单个技术更重要。集成、可观察性和治理决定了AI是否可以工业化，而不仅仅是演示。

为什么AI试点难以成为生产系统

当组织检查AI计划为何无法扩展时，会出现一个一致的模式。

数据分散。存储性能不一致。网络超额订阅。运营工具断开。治理不均匀。成本不透明。

每个问题单独来看都是可管理的。但它们结合在一起，创造了一个无法支持AI作为生产级能力的环境。

企业越来越需要的不是另一个点解决方案，而是AI的运营模式。一个将混合部署视为正常、将数据视为基础、并从一开始就将治理和可观察性嵌入平台的模式。

AI工业化需要企业应用于虚拟化和云采用的同样纪律。可重复性很重要。一致性很重要。运营很重要。

从实验到AI运营

随着企业从AI实验转向AI运营，架构选择开始比单个工具更重要。

在数据层，HPE Alletra Storage MP旨在提供一致的吞吐量和可扩展性，同时支持非结构化数据增长和治理要求。HPE DataFabric Software帮助统一、治理和跨环境移动数据，使AI管道能够从核心到云到边缘一致运行。对于AI级计算，HPE ProLiant和Cray XD系统支持训练和推理，而不引入单独的运营模式。

网络和安全通过HPE Aruba和JuniperAI原生网络解决方案解决，支持高性能东西流量和一致的策略执行。运营可见性和控制通过GreenLake和HPE OpsRamp Software提供，为团队提供跨环境配置、监控和治理AI工作负载的统一方式。

对于希望加速采用的组织，这些能力在经过验证的架构和交钥匙产品（如NVIDIAAI Computing by HPE）中结合在一起。其他组织则逐步现代化，从数据或边缘推理开始，随时间扩展。底层平台支持两种路径而不产生碎片化。

实际结果是AI摆脱试点陷阱，进入可重复的运营。价值实现时间加速，成本稳定，治理和信任在设计上嵌入。由于基础设施不再是约束，企业可以自信地扩展AI，将雄心转化为可衡量的业务成果。

AI淘金热是真实的。将其转化为持久价值取决于企业是否构建了旨在AI工业化而非仅仅实验的平台。

Q&A

Q1：什么是AI试点陷阱？

A：AI试点陷阱是指企业AI项目停留在试点阶段无法进入生产的现象。根据IDC数据，70%的企业AI项目从未进入持久、可重复的生产阶段。这主要是由于基础设施和运营模式没有为AI工业化做好准备，而非缺乏想法或算法。

Q2：为什么AI工作负载需要混合架构？

A：AI在设计上就是混合的，这是约束而非选择。训练数据通常出于成本、性能或主权原因存储在本地，推理需要在数据生成的边缘进行，公有云发挥作用但很少作为唯一执行环境。这种混合需求已从新兴要求演变为不可协商的必需。

Q3：如何解决AI项目从试点到生产的问题？

A：需要构建AI运营模式而非点解决方案。这包括统一的数据层、AI级计算平台、AI原生网络解决方案，以及统一的运营可见性和控制。关键是将混合部署视为正常，将数据视为基础，并从开始就嵌入治理和可观察性。