作者：Jeff Wittich，Ampere Computing 首席產品官
隨著 IT 領域的持續(xù)演變，新的趨勢正在涌現并有望在 2025 年重塑企業(yè)對待技術的方式。從生成式 AI 到數據主權，未來一年各行各業(yè)都將面臨重新思考其戰(zhàn)略以適應新變化的挑戰(zhàn)。基于關鍵觀察與行業(yè)信號， 以下是 Ampere 對 2025 年做出的四大預測。
趨勢一：從實驗到執(zhí)行：生成式AI 推理成為焦點
生成式 AI 正在從單純的實驗性工具轉變?yōu)槟軌蛱峁┚薮笊虡I(yè)價值的全面集成解決方案。雖然在過去一年中，生成式 AI 的應用主要集中在基于公共數據的聊天機器人上，但未來的重點是將其應用于私密、安全的數據集，以創(chuàng)建更具價值的工具。金融、保險和電子商務等行業(yè)的企業(yè)正準備采用這些技術，從專有數據中提取有價值的見解。
部署靈活性將至關重要。隨著 AI 工作負載擴展到各種環(huán)境——包括本地部署、邊緣和氣隙(air-gapped)隔離托管設施——對延遲敏感的應用程序將要求基礎設施更接近用戶，部署在現有數據中心和接入點(PoPs)中。此外，推理不再是一個獨立的工作負載。支持檢索增強生成(RAG)和應用集成等任務將需要強大的通用計算與 AI 專用資源相結合，同時強調效率與可擴展性。
趨勢二：推動未來發(fā)展：可再生能源增長疊加效率提升
隨著計算需求的激增，電力需求也在快速增加。然而，電網過載與地域性電力限制正迫使各行業(yè)尋求新的解決方案。隨著小型、區(qū)域分布式數據中心的出現，太陽能、風能和地熱等可再生能源逐漸受到青睞。這些項目的發(fā)展需要更長的時間，才能滿足 IT 基礎設施增長的即時需求。
然而，效率的提升刻不容緩。為了避免短期內采用新型不可再生能源或延長其使用壽命，硬件優(yōu)化將在減少電力需求方面發(fā)揮關鍵作用。用現代高效的處理器替代老舊的高能耗系統(tǒng)，可以大幅降低能耗，使現有基礎設施更具可持續(xù)性。這種效率轉變對于在增加能源需求和兼顧環(huán)境管理責任之間取得平衡至關重要。
趨勢三：密度增長：充分釋放每個機架與數據中心的潛能
鑒于 AI 計算需求的快速增長，大規(guī)模密度已成為計算效率的新基準。解決方案的構建不再局限于節(jié)點層面，而是擴展到了機架和數據中心層面。這意味著企業(yè)正在通過充分利用現有硬件來最大化每個機架的工作負載。與因效率低下而常常導致資源利用不足的傳統(tǒng)系統(tǒng)不同，現代架構設計旨在消除浪費，并提高機架和數據中心規(guī)模上的平均利用率，同時避免不可預測性帶來的負面影響。
在解決方案層面，密度優(yōu)化的挑戰(zhàn)不僅局限于 AI 專用(AI-only)工作負載。某些 AI 工作負載，特別是推理型工作負載，正在推動基礎設施變革以適應混合用途環(huán)境，而通用計算密度也同樣重要。在軟件工程組織中，更高效的虛擬化和容器化技術結合更高效的容器和 PAC(power aware coding)實踐，將實現更好的資源劃分，使企業(yè)能夠在不犧牲性能的情況下實現更高的利用率。
趨勢四：主權與安全：企業(yè)級AI 崛起
數據主權與安全將在 2025 年對 AI 部署策略產生重要影響。企業(yè)越來越多的認識到專有數據集的價值，并將其視為具有競爭力的資產。這一轉變意味著，AI 推理工作負載不僅將在超大規(guī)模的公有云上運行，還會在更安全的環(huán)境中運行，如私有云、本地數據中心或私有托管設施。
數據泄露和 AI 算法篡改的風險凸顯了對安全、隔離基礎設施的需求。隨著企業(yè)在 AI 驅動創(chuàng)新領域展開競爭，保護知識產權和敏感信息的能力將成為成功的關鍵。此外，這一趨勢還將擴大企業(yè)自有計算資源的作用，創(chuàng)建一個更加分散和安全的 AI 生態(tài)系統(tǒng)。這種主權和安全需求，再加上需要將計算資源放在更靠近用戶的地方，將分散計算資源，并催生計算量更大的邊緣架構。
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