在当今数字化时代，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度发展，并逐渐成为推动数字基础设施革新的核心力量。从2022年末以来，以生成式AI为代表的人工智能技术在基础模型、技术平台、工程实现、应用模式和产业生态上的创新和演变目不暇接。本文将探讨如何利用人工智能革新数字基础设施，以应对未来数字经济的挑战和机遇。
人工智能与数字基础设施的融合趋势
AI赋能数字基础设施的背景
随着人工智能技术的快速发展，其在数字基础设施中的应用越来越广泛。AI不仅能够提升基础设施的性能和效率，还能通过智能化的管理和优化，降低运营成本。例如，AI技术可以用于数据中心的智能运维、网络流量的优化调度、以及存储系统的自动化管理等。
政策支持与战略布局
近年来，国家层面出台了一系列政策支持人工智能与数字基础设施的融合。2024年，政府工作报告首次提出“人工智能+”行动，随后上海发布《关于人工智能“模塑申城”的实施方案》，国家发展改革委等三部门联合印发《国家数据基础设施建设指引》。这些政策的落地，标志着我国以人工智能和数据为核心的数字基础设施建设布局已然开启。
人工智能革新数字基础设施的关键领域
智能算力基础设施
智算底座的重要性
智算底座提供高性能、高可靠性和高可扩展性的计算资源，是支撑人工智能应用和服务的关键基础设施。随着AI应用场景的多元化，算力需求日益增长，智算底座对于提升AI工作负载执行效率的重要性凸显。
融合型算力架构
融合型基础设施需要同时容纳面向关键任务和分析任务的通用算力，以及面向识别和生成式人工智能的智能算力。例如，中电金信的“源启”3.0版本通过构建异构多元智能算力架构，支持国内外多款GPU，实现了算力资源的高效管理和调度。
数据管理与优化
数据处理能力的提升
相较于传统数据处理，AI模型的实现对数据的规模、质量和实时性提出了更高要求。企业需要构建全链路的数据能力支撑平台，以实现数据的高效采集、处理和分析。
数据资产化
基于“数据驱动”理念，企业需要将数据转化为可利用的资产。例如，中电金信的“数据资产平台”通过全链条数据工程能力，助力企业实现数据资源化、产品化和资产化。
智能化应用开发
应用生产模式的变革
在应用生产方面，AI技术将推动从“代码驱动”向“代码驱动、数据驱动和智能驱动”三轮协同驱动的转变。未来，软件开发将以惊人的速度实现自动化和智能化。
智能应用平台
例如，中电金信的“行业AI平台”作为企业智能化的发动机，不仅实现了对自身平台的深度赋能，还帮助企业形成多类别人工智能规模化生产能力。
网络基础设施优化
智传网（AIFlow）
智传网（AIFlow）是一种新型的网络服务模式，能够发挥电信主干网的优势，解决数据传输延迟高、网络带宽占用大等问题。这种技术可以广泛应用于航空、矿山开采、制造业等领域，推动业务从单点智能向全域智能演进。
低延迟与高吞吐量
例如，在航空领域，智传网可以实现飞机的协同航行；在矿山开采中，通过数字网联和无人操作，实现高危环境作业的替代。
人工智能革新数字基础设施的实践案例
中电金信的“源启”系列
“源启”3.0的创新
中电金信的“源启”3.0版本是针对大模型时代的数字新基建，通过“四大平台”（基础运行支撑平台、数字构建平台、数据资产平台、行业AI平台）助力企业夯实数据基础设施。
金融交易云项目
以华润银行金融交易云项目为例，该项目基于“源启”打造了全栈国产化金融基础设施，整合了16家厂商的35项信创软硬件产品，解决了超过260项兼容适配及配置优化类问题。
微软与商汤的实践
微软ERP产品升级
微软将大模型引入ERP产品组合中，覆盖财务、采购和供应链三大模块，优化预算、运营和采购等业务流程。
商汤大语言模型的应用
微博将商汤的大语言模型与其业务数据融合，为博主提供AI营销助手，实现AI自动选品、生成营销内容、生成带货视频等功能。
未来展望与挑战
未来趋势
更高的算力需求
随着AI模型的不断复杂化，对算力的需求将持续增长。未来，企业需要构建更加高效的智算底座，以支持大规模的AI模型训练和部署。
智能化管理
AI技术将广泛应用于数字基础设施的管理中，实现自动化的故障诊断、资源调度和性能优化。
绿色节能
随着数据中心能耗的增加，采用节能的AI技术和设备将成为未来的重要发展方向。
面临的挑战
技术复杂性
随着AI技术的不断发展，数字基础设施的复杂性增加，对技术人员的要求也更高。
兼容性问题
不同品牌和型号的AI设备之间可能存在兼容性问题，需要进行严格的测试和验证。
数据安全与隐私
在AI技术广泛应用的过程中，数据安全和隐私保护将成为重要的挑战。
总结
人工智能技术正成为推动数字基础设施革新的核心力量。通过构建智能算力基础设施、优化数据管理和应用开发、以及升级网络基础设施，企业可以显著提升数字基础设施的性能和效率。然而，面对技术复杂性、兼容性问题和数据安全等挑战，企业需要不断探索和创新，以实现可持续的数字化转型。未来，随着AI技术的进一步发展，数字基础设施将更加智能化、高效化和绿色化，为数字经济的发展提供坚实支撑。
希望本文能够为利用人工智能革新数字基础设施提供有价值的参考。如果您还有其他问题或需要进一步的建议，请随时联系。
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