私有人工智能：企业智能的下一个前沿

人工智能的普及速度空前高涨。据预测，到今年年底，全球人工智能用户数量将激增 20%，达到 378 亿。 AltIndex 进行的研究这种增长虽然令人兴奋，但也标志着企业对人工智能的看法发生了重大转变，尤其是与它们最宝贵的资产：数据相关的转变。

在人工智能竞赛的早期阶段，衡量成功的标准往往是谁拥有最先进或最前沿的模型。但如今，这种说法正在演变。随着企业人工智能的日趋成熟，越来越明显的是，数据，而非模型，才是真正的差异化因素。随着开源技术的进步和预训练的大型语言模型 (LLM) 越来越普及，模型正变得越来越商品化。如今，领先企业脱颖而出的关键在于他们能够安全、高效、负责任地利用自己的专有数据。

压力由此而来。企业面临着迫切的需求，既要利用人工智能快速创新，又要严格控制敏感信息。在医疗、金融和政府等数据隐私至关重要的领域，敏捷性和安全性之间的矛盾比以往任何时候都更加突出。

为了弥合这一差距，一种新的范式正在兴起：私有人工智能。私有人工智能为企业提供了应对这一挑战的战略性解决方案。它将人工智能融入数据，而不是强制数据迁移到人工智能模型。这是一种强大的思维转变，使得安全地运行人工智能工作负载成为可能，而无需暴露或迁移敏感数据。对于追求创新和诚信的企业来说，这或许是向前迈出的最重要一步。

当今人工智能生态系统中的数据挑战

尽管人工智能前景光明，但许多企业仍在努力有效地在其运营中扩展其应用。主要原因之一是数据碎片化。在典型的企业中，数据分散在复杂的环境网络中，例如公有云、本地系统以及日益增多的边缘设备。这种蔓延使得以安全高效的方式集中和统一数据变得极其困难。

传统的人工智能方法通常需要将大量数据迁移到集中式平台进行训练、推理和分析。但这一过程带来了多个问题：

• 潜伏： 数据移动会造成延迟，使得实时洞察变得困难，甚至不可能。
• 合规风险： 跨环境和跨地区传输数据可能会违反隐私法规和行业标准。
• 数据丢失和重复： 每次传输都会增加数据损坏或丢失的风险，并且维护重复项会增加复杂性。
• 管道脆弱性： 集成来自多个分布式源的数据通常会导致难以维护和扩展的脆弱管道。

简而言之，过去的数据策略已不再适应当今的人工智能愿景。企业需要一种符合现代分布式数据生态系统现状的新方法。

的概念 数据引力数据吸引服务和应用的理念对人工智能架构有着深远的影响。与其将海量数据迁移到中心化的人工智能平台，不如将人工智能融入数据之中。

集中化曾被视为数据战略的黄金标准，但现在却被证明效率低下且限制重重。企业需要能够适应分布式数据环境的解决方案，既能实现本地处理，又能保持全局一致性。

私有人工智能完美契合这一转变。它与联邦学习（模型在多个分散的数据集上训练）和边缘智能（AI 在数据生成时执行）等新兴趋势相辅相成。私有人工智能与混合云策略相结合，为可扩展、安全且自适应的人工智能系统构建了紧密结合的基础。

什么是私人人工智能？

私有人工智能是一种颠覆传统人工智能范式的新兴框架。它并非将数据引入中心化的人工智能系统，而是将计算资源（模型、应用程序和代理）直接传输到数据所在位置。

这种模式使企业能够在安全的本地环境中运行 AI 工作负载。无论数据位于私有云、区域数据中心还是边缘设备，AI 推理和训练都可以就地进行。这最大限度地减少了风险，并最大限度地提高了控制力。

至关重要的是，私有 AI 能够跨云、本地和混合基础架构无缝运行。它不会强制组织采用特定的架构，而是能够适应现有环境，同时增强安全性和灵活性。通过确保数据始终处于原始环境，私有 AI 创建了一种“零暴露”模型，这对于受监管行业和敏感工作负载尤为重要。

私有AI对企业的好处

私有 AI 的战略价值远不止安全。它能够带来诸多益处，帮助企业更快、更安全、更自信地扩展 AI 规模：

• 消除数据移动风险： AI 工作负载直接在现场或安全环境中运行，因此无需复制或传输敏感信息，从而大大减少攻击面。
• 实现实时洞察： 通过保持与实时数据源的接近，私有人工智能可以实现低延迟推理和决策，这对于欺诈检测、预测性维护和个性化体验等应用至关重要。
• 加强合规性和治理： 私有 AI 确保组织能够遵守监管要求，同时又不牺牲性能。它支持对数据访问和处理的细粒度控制。
• 支持零信任安全模型： 通过减少数据处理所涉及的系统和接触点的数量，Private AI 强化了越来越受到安全团队青睐的零信任架构。
• 加速人工智能的采用： 减少数据移动和合规性问题的摩擦可以使人工智能计划更快地向前发展，从而推动大规模创新。

现实世界场景中的私有人工智能

私人人工智能的前景并不只是理论上的；它已经在各个行业中实现：

• 卫生保健： 医院和研究机构正在构建完全在本地环境中运行的人工智能诊断和临床支持工具。这确保了患者数据的私密性和合规性，同时仍能受益于尖端分析技术。
• 金融服务： 银行和保险公司正在利用人工智能检测欺诈并实时评估风险，而无需将敏感交易数据发送到外部系统。这确保了他们能够遵守严格的金融法规。
• 零售： 零售商正在部署人工智能代理，根据客户偏好提供超个性化推荐，同时确保个人数据安全地存储在区域内或设备上。
• 全球企业： 跨国公司正在跨境运行人工智能工作负载，通过就地处理数据而不是将其迁移到集中式服务器来遵守区域数据本地化法律。

展望未来：私人人工智能为何如此重要

人工智能正在进入一个新时代，性能不再是衡量成功的唯一标准。信任、透明和控制正成为人工智能部署不可或缺的要求。监管机构正日益严格审查人工智能系统中数据的使用方式和地点。公众情绪也在发生变化。消费者和公民期望组织能够负责任且合乎道德地处理数据。

对于企业而言，风险极高。如果不能实现基础设施现代化并采用负责任的人工智能实践，不仅可能落后于竞争对手，还可能导致声誉受损、监管处罚和信任丧失。

私有人工智能提供了一条面向未来的发展之路。它将技术能力与道德责任相结合。它使组织能够构建强大的人工智能应用程序，同时尊重数据主权和隐私。或许最重要的是，它使创新能够在安全、合规和可信的框架内蓬勃发展。

这股新科技浪潮不仅仅是一种解决方案，更是一场思维模式的转变，在人工智能生命周期的每个阶段，都将信任、完整性和安全放在首位。对于希望在智能无处不在、信任至上的世界中占据领先地位的企业而言，私有人工智能是关键。

通过现在采用这种方法，组织可以释放其数据的全部价值，加速创新，并自信地应对人工智能驱动的未来的复杂性。