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云中的人工智能基础设施：5 个迹象表明您的系统尚未准备好扩展

发布于 2025年11月11日

更新于 2026年5月17日

作者

Illia Smoliienko

当 Meta 开始扩展其大型语言模型时，很快就清楚地表明该公司现有的 AI 基础设施无法承受负载。训练模型曾经需要数百个 GPU，现在需要数千个。网络带宽限制、同步延迟和硬件可靠性问题使扩展成为一个重大的技术挑战。Meta 最终不得不从根本上重建其堆栈 — 创建新的集群，拥有数千个 GPU，优化它们之间的通信，实施自动恢复系统，并加快检查点程序。

这样的故事并不少见 — 人工智能技术的快速演变经常超过现有基础设施的准备度。也许这就是为什么只有大约 1% 的领导者认为他们的组织在 AI 实施方面是“成熟”的 — 意味着 AI 已经完全集成到工作流程中并且正在产生可衡量的业务结果。

在云中扩展 AI 基础设施不仅仅是计算能力或预算的问题。它是对公司整个技术生态系统成熟度的考验。在这篇文章中，我将概述五个关键迹象，表明您的系统尚未准备好扩展 — 并解释如何解决这些问题。

数据准备不足

如果一家公司使用“脏”、不可访问、未经加工或不安全的数据来扩展其系统，其模型将从有缺陷的信息中学习。因此，算法会产生不准确的见解和预测，从而导致有缺陷的商业决策，并降低基于这些模型构建的产品和服务的质量。

如何解决它。跟踪关键的数据质量指标 — 准确性、完整性、及时性和一致性。实施一个信任评分系统来衡量数据的可靠性标准。当完整性超过 90% 且信任评分高于 80% 时，您就有了扩展的坚实基础。自动化元数据丰富和数据漂移监控过程。投资自动数据管理工具 — 它们可以帮助在扩展过程中加快数据集更新的同时保持数据质量和可访问性。

不可扩展的计算基础设施

没有能够自动适应不断变化的工作负载的弹性云资源（GPU、CPU），增加的流量可能会导致处理速度变慢、队列积压、延迟的客户交互和最终的 SLA 违规。在金融领域，这意味着交易速度变慢；在电子商务中 — 订单处理失败；在流媒体服务中 — 播放中断。同时，紧急干预的运营成本增加，随着时间的推移，反复的系统故障会侵蚀用户的信任和忠诚度。

如何解决它。评估当前资源的使用效率以及系统的真实可扩展性。对于峰值事件 — 如启动新客户环境或训练 AI 模型 — 您应该为平均工作负载预留 2-3 倍以上的容量。

这在 AI 项目中尤为重要：预测性维护、计算机视觉、文档识别或生成性 R&D 模型需要专用计算能力来进行训练和推理。确保您拥有足够的 GPU 容量，并根据 CPU/GPU 指标以及业务指标（如延迟、队列长度或传入请求数量）配置自动扩展（HPA、VPA 或 KEDA）。

没有编排的自动化

没有集中数据编排的 AI 扩展会导致混乱：团队使用不同的数据集并产生不一致的结果。基础设施编排的缺乏 — 对于集群、队列和执行环境 — 会导致资源重复、服务器停机和负载分布冲突，当同时运行数十个作业时。随着扩展的继续，这些故障会倍增，团队最终会浪费时间在手动同步上，而不是自动发布。

如何解决它。首先，绘制团队的标准工作流程图，以确定哪些过程应该自动化，哪些应该是集中编排的一部分。根据此，使用 MLOps 平台（如 MLflow、Prefect、Kubeflow 或 Airflow）构建托管管道 — 从数据收集和训练到部署和监控。这种方法允许您跟踪模型版本、控制数据质量和维护环境稳定性。自动化但同步的过程可以缩短模型部署时间并最小化人为错误的风险。

网络安全水平低

如果一家公司不遵循 NIST 或 ISO 等框架，并且无法自动化其安全机制，那么当扩展 AI 解决方案时，它将面临严重的挑战。这些挑战可能包括由影子 AI 引起的数据泄露和跨多个区域部署模型的合规性问题。随着扩展增加了访问点的数量，没有安全推理的系统变得越来越脆弱。

如何解决它。开发基于行业标准框架（如 NIST、ISO 27001 或其云等价物）的安全和合规政策。这确保了在扩展过程中保持一致的安全标准。监控关键的运营 KPI — 包括 MTTD（平均检测时间）和 MTTR（平均恢复时间）— 以评估基础设施的恢复力。实施影子 AI 和外包过程中的人工参与的政策，自动化至少 50% 的这些过程。