互联网消息·人工智能4月8日 随着生成式人工智能(GenAI)日益普及，很多组织的CIO开始优化他们的IT系统，以充分挖掘AI技术的潜力。例如，美国电信巨头AT&T部署了3000多个AI机器人实施重复性任务，达美航空公司(Delta Airlines)使用AI IT运营管理平台来减少服务中断对客户的影响。
然而，随着IT环境的更新，也需要对IT基础设施进行更新和改造。数据中心的发展速度难以跟上AI为组织带来的好处。其中许多组织针对AI进行了优化，以实现运营自动化、改善资源管理、增强网络安全并提供更好的服务。
尽管如此，数据中心仍无法提供大规模开发和实施AI应用所需的资源，一个新的生态系统应运而生，那就是AI工厂。
AI工厂是做什么的?
AI工厂或AI数据中心是为满足AI的特定需求而设计的设施，为部署复杂的AI应用程序和模型提供基础设施和资源。
AI工厂的目的类似于数据中心和生产工厂。就像工厂生产产品一样，AI工厂生产“智能”，然后采用智能运行AI模型和其他资产以及IT系统。
Artefact咨询总监Nina Abide表示，“AI工厂通过标准化流程简化了AI模型的生产，实现了跨行业的高效扩展。它们涵盖了从数据准备到模型部署的各个阶段，并利用自动化来提高速度和效率。”
AI工厂的一个固有特征是生成智能。AI工厂处理大量数据，以产生智能并更新其运营的系统，或者创建包括文本、图像、视频或音频内容在内的输出。AI工厂产生的智能也可以作为命令来控制机器人或超级计算机等系统。
2024年3月，英伟达CEO黄仁勋在GTC大会上发表演讲时介绍了AI工厂的蓝图，他将其定义为“将原材料转化为有价值的新产品的地方”。他将AI工厂称之为“新工业革命的家园”。
他说，“AI工厂输入的原材料是数据和电力，生产的产品是数据令牌（tokens）。令牌是不可见的，可以发送到世界各地，它是非常有价值的。”
企业构建AI工厂的方法
作为专门建造的设施，AI工厂允许在IT环境中全面实施AI。这些量身定制的数据中心拥有将GenAI部署到IT运营中所必需的硬件和软件，从而提高效率、可扩展性和创新性。
Arcadis全球制造总监Martijn Karrenbeld说，“AI工厂可以通过流程自动化和工作流程优化来提高效率。其中一个真正的好处是能够通过简化制造过程来降低运营成本。这为未来的扩大业务规模提供了更多的组织灵活性和可扩展性，从而加快了上市速度。”
AI工厂是如何运作的?
AI工厂背后的理念是训练AI模型来产生智能。为此，相关数据被输入到计算系统的模型中，这样它就可以分析数据并做出预测。
如果这些预测是准确的，AI模型就会得到训练，并可以通过AI推理过程开始执行所需的任务。
与传统数据中心相比，AI工厂需要更多的电力、能源和冷却解决方案。事实上，由于这些设施通常是为处理大量数据和开发或培训新系统而设计的，因此需要采用高性能服务器机架、专用硬件加速器、大型存储系统和网络基础设施。
为了能够处理相关的工作负载，AI工厂采用专门的IT硬件建造，其中包括定制设计的AI芯片和图形处理单元(GPU)。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
