Gartner公司预测,到2027年,70%采用生成式人工智能(生成式AI)的企业将把可持续发展和数字主权作为选择公有云生成式AI服务的首要标准。
Gartner研究副总裁Sid Nag表示:“云技术因其规模和共享服务模式而成为大规模提供生成式AI应用以及开发通用基础模型的首选。但企业机构要想将生成式AI投入到运营中,就必须解决某些方面的问题,例如数字主权(控制数据存储位置和操作执行位置的能力)和可持续发展问题。”
数字主权在公有云决策中的作用
基础模型(FM)和大语言模型(LLM)是生成式AI功能的核心,其发展正在推动生成式AI功能和用例的快速持续演进。使用生成式AI的企业将面临监管方面的巨大挑战,LLM中所包含的数据以及使用这些FM和LLM的应用等都将受到监管。
Nag表示:“由于企业机构要将他们的云业务扩展到各个地点和用例,专业云提供商将成为许多企业云架构的重要考虑因素。数字主权将推动对云提供商的需求,但这些云提供商必须做到无论在哪个地区都能满足不断变化且特有的主权业务要求。”
可持续发展在公有云决策中的作用
鉴于所需基础设施的规模,企业机构若要部署生成式AI服务,就需要使用公有云,同时还必须要求云提供商解决与可持续发展相关的非技术性问题。
投资者、客户、监管机构和政府所施加的可持续发展压力迫使企业机构为实现其环境可持续发展目标而管理和优化自身的IT碳排放。他们将引入新的流程、功能和工具来监控和管理部署在云端的生成式AI工作负载的能耗和碳排放。
Nag表示:“云计算因能够提供可扩展的基础设施、赋能环保实践和实现高成本效益的资源管理,而在推进可持续发展和生成式AI业务应用方面发挥着举足轻重的作用。因此,大多数IT领导人在全面采用生成式AI时,都会依靠云平台支持其可持续发展历程。”
好文章,需要你的鼓励
AI技术发展推动数据中心基础设施重构,新一代AI加速器使机架密度超过100千瓦,部分高达600千瓦,传统冷却系统面临极限。液体冷却市场年复合增长率达20%,成为增长最快的数据中心冷却细分领域。这不仅是冷却升级,更是架构演进。支持高密度AI工作负载需要从设施设计、散热、管道到配电和机架集成的全面重新思考,热管理已成为跨学科挑战。
Queen's大学研究团队提出结构化智能体软件工程框架SASE,重新定义人机协作模式。该框架将程序员角色从代码编写者转变为AI团队指挥者,建立双向咨询机制和标准化文档系统,解决AI编程中的质量控制难题,为软件工程向智能化协作时代转型提供系统性解决方案。
高通发布新款骁龙X2 Elite Extreme笔记本处理器,经测试其性能已与苹果M4芯片基本持平。然而这种平衡可能无法持久,因为苹果预计将在明年上半年推出M5芯片,届时将重新拉开性能差距。尽管高通成功实现了英特尔未能做到的追赶,但当搭载骁龙新芯片的PC笔记本上市时,苹果可能已经再次领先。
西北工业大学与中山大学合作开发了首个超声专用AI视觉语言模型EchoVLM,通过收集15家医院20万病例和147万超声图像,采用专家混合架构,实现了比通用AI模型准确率提升10分以上的突破。该系统能自动生成超声报告、进行诊断分析和回答专业问题,为医生提供智能辅助,推动医疗AI向专业化发展。