根據(jù)Radius Tech受博通委托對(duì)1800名IT高級(jí)決策者進(jìn)行的調(diào)查，目前大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)在私有云上運(yùn)行AI工作負(fù)載，或正在計(jì)劃這樣做。使用公有云進(jìn)行推理工作負(fù)載的企業(yè)比例已從去年的56%下降至41%，而私有云用于AI推理的比例則從55%小幅上升至56%。

博通VMware Cloud Foundation部門(mén)首席營(yíng)銷(xiāo)官兼營(yíng)銷(xiāo)副總裁Prashanth Shenoy表示："今年的核心結(jié)論是，我們見(jiàn)證了AI發(fā)展的一個(gè)拐點(diǎn)——私有云正成為運(yùn)行這類(lèi)工作負(fù)載的首選平臺(tái)。"

總體來(lái)看，72%的企業(yè)計(jì)劃在未來(lái)三年增加私有云投入，高于2025年調(diào)查中的51%。此外，已有50%的企業(yè)將部分工作負(fù)載遷回自有環(huán)境，高于2025年的35%，另有33%的企業(yè)正在考慮這樣做。報(bào)告也顯示公有云仍在增長(zhǎng)，但增速僅為私有云投資的一半。

推動(dòng)私有云關(guān)注度上升的因素包括：安全性與合規(guī)性、成本可預(yù)測(cè)性以及性能表現(xiàn)。

智能體AI尤其容易導(dǎo)致成本超支，因?yàn)橹悄荏w的使用會(huì)使大語(yǔ)言模型的調(diào)用量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。本次調(diào)查顯示，62%的IT負(fù)責(zé)人對(duì)生成式AI和智能體AI的基礎(chǔ)設(shè)施成本"非常"或"極度"擔(dān)憂。

企業(yè)同樣關(guān)注數(shù)據(jù)保護(hù)與隱私問(wèn)題，其次是安全性與管控能力，而這兩點(diǎn)恰恰是私有云部署模式的優(yōu)勢(shì)所在。

Shenoy表示，去年公有云在AI試點(diǎn)和訓(xùn)練方面經(jīng)歷了快速增長(zhǎng)。"而現(xiàn)在，大多數(shù)大型企業(yè)客戶已完成這一階段，他們希望模型能夠更貼近數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和生成的位置——那就是他們自己的本地私有云環(huán)境。"

Dell'Oro Group分析師Mauricio Sanchez指出，公有云對(duì)許多工作負(fù)載依然是合適的選擇，"但'所有工作負(fù)載終將遷移到公有云'這一舊有假設(shè)已經(jīng)站不住腳了"。

這一趨勢(shì)也不僅限于AI領(lǐng)域。調(diào)查顯示，97%的受訪者表示他們的公有云支出存在一定程度的浪費(fèi)，其中52%認(rèn)為浪費(fèi)比例超過(guò)25%。

盡管成本是一大顧慮，但它并不一定是企業(yè)決定工作負(fù)載部署位置的最重要因素。安全性與合規(guī)性以32%的選擇率高居首位，其次是數(shù)據(jù)主權(quán)與管控（15%）、性能與延遲（14%）、與現(xiàn)有系統(tǒng)的集成（14%），而成本則與部署速度和可擴(kuò)展性并列，均為12%。

Sanchez認(rèn)同企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)暴露、法規(guī)合規(guī)、性能和成本的擔(dān)憂。"AI讓這種權(quán)衡更加突出，"他補(bǔ)充道，"如果一個(gè)工作負(fù)載的變化較大，或需要使用云端專(zhuān)屬服務(wù)，公有云仍具吸引力。但如果企業(yè)需要針對(duì)敏感數(shù)據(jù)持續(xù)運(yùn)行AI推理、希望對(duì)數(shù)據(jù)和模型位置擁有更多控制權(quán)，或需要可預(yù)期的經(jīng)濟(jì)成本，私有云的吸引力會(huì)比幾年前大得多。"

AI工作負(fù)載與其他應(yīng)用類(lèi)型的不同之處在于，它需要調(diào)用大規(guī)模數(shù)據(jù)集，依賴(lài)昂貴的加速器，同時(shí)還有網(wǎng)絡(luò)、安全管控及獨(dú)特的治理需求。

ABI Research分析師Michela Menting還指出，對(duì)于美國(guó)以外的企業(yè)而言，數(shù)據(jù)主權(quán)問(wèn)題同樣不可忽視。"由于規(guī)模最大的公有云提供商均位于美國(guó)，世界其他地區(qū)的企業(yè)在數(shù)據(jù)保護(hù)是否符合本地法規(guī)方面存有顧慮。"她表示，AI系統(tǒng)在處理或使用數(shù)據(jù)時(shí)，可能存在不符合法規(guī)要求的情況，"私有云似乎能提供更多保障。"

Q&A

Q1：為什么越來(lái)越多的企業(yè)選擇私有云來(lái)運(yùn)行AI工作負(fù)載？

A：根據(jù)博通委托調(diào)查，企業(yè)轉(zhuǎn)向私有云的主要原因包括：安全性與合規(guī)性（32%選擇此為最關(guān)鍵因素）、數(shù)據(jù)主權(quán)與管控（15%）、性能與延遲（14%），以及成本可預(yù)測(cè)性。智能體AI和生成式AI的基礎(chǔ)設(shè)施成本難以控制也是重要推手，62%的IT負(fù)責(zé)人對(duì)此表示高度擔(dān)憂。此外，隨著AI試點(diǎn)和訓(xùn)練階段完成，企業(yè)希望模型更貼近數(shù)據(jù)所在位置，即本地私有云環(huán)境。

Q2：公有云的使用比例下降，是否意味著公有云不再適合AI工作負(fù)載？

A：并非如此。公有云對(duì)于負(fù)載變化大、需要訪問(wèn)專(zhuān)屬云服務(wù)的場(chǎng)景仍然具有吸引力，且公有云整體仍在增長(zhǎng)。但增速僅為私有云的一半。"所有工作負(fù)載終將遷移公有云"的舊有假設(shè)已不再成立。對(duì)于需要針對(duì)敏感數(shù)據(jù)運(yùn)行穩(wěn)定AI推理、追求成本可預(yù)期性和高度數(shù)據(jù)管控的企業(yè)，私有云正變得更具競(jìng)爭(zhēng)力。

Q3：AI工作負(fù)載與普通應(yīng)用相比有哪些特殊需求？

A：AI工作負(fù)載在技術(shù)需求上明顯有別于普通應(yīng)用，主要體現(xiàn)在：需要調(diào)用大規(guī)模數(shù)據(jù)集、依賴(lài)GPU等昂貴加速器、對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬要求高，同時(shí)還涉及獨(dú)特的安全管控和數(shù)據(jù)治理要求。此外，智能體AI會(huì)使大語(yǔ)言模型的調(diào)用量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，進(jìn)一步加劇成本壓力。對(duì)于美國(guó)以外的企業(yè)，AI系統(tǒng)還需滿足當(dāng)?shù)財(cái)?shù)據(jù)主權(quán)法規(guī)的要求，私有云在合規(guī)保障方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。