混合雲基礎設施即將主導人工智慧市場

大約 100 年前，奧地利經濟學家 Joseph Schumpeter 提出以下「創造性破壞」的理念。主要內容描述新的創新和技術將取代舊的創新和技術，還有說明之所以過時的流程。這是持續流程會不斷重塑經濟，強調創新驅動的經濟發展、成長，導致舊產業和經濟結構瓦解或是轉型，同時創造出新的產業和經濟結構。

有時變化較為緩慢，例如從鐵路到汽車，再轉搭航空旅行。其他時候，可能會同時出現一陣忙亂時期。ChatGPT 就是遇到這種情況，目前DeepSeek就是市場顛覆者，顛覆全球 AI 市場，引發圍繞大型語言模型的未來，以及 AI 成本週邊的熱烈討論，爭辯起來十分激烈。再次以迅雷不及掩耳的速度，加速創造性破壞整個流程。

圖片來源：DeepSeek 執行長從數學怪咖，到成為全球市場顛覆者的心路歷程 © Rachel Mendelson/WSJ, Getty Images

然而，任何情況下，創造性破壞要想成功，過程就會仰賴另一套更重要的基礎「通用」技術。每一代都會出現一次轉型創新，徹底改變社會各個層面，情況都是如此。實際範例包括智慧型手機、電腦和互聯網，甚至更早期的電力和蒸汽動力都是。

人工智慧 (AI) 即將成為下一代類似新技術，深深影響到我們的日常生活。但若想成功，就必須依賴許多通用技術。如遇這種情況，就會需要擁有敏捷力，還有保有韌性的資料基礎架構才行。

當然，還有一些人性因素需要另外處理。主要問題在於，我們這些 IT 產業人士並不總是善於主動去思考，到底這種變化可能帶來哪些影響。我們常仰賴過去經驗和技能，很難想像事情會變化得如此之快。尤其是當 AI 可能涉及風險和面臨許多不確定性時。這也是為何我們中有許多人很難理解 AI 的發展速度，甚至更難理解資料基礎架構必須滿足工作負載需求這部分，會有哪些急迫要求。

幸好我們可以規避風險。

使用混合雲，為 AI 做好準備

透過採用混合雲端基礎設施方法，我們可以「無法快速往前邁進」，原因是我們會先修正公司的商業模式，評估成本，再決定 AI 技術如何強化競爭優勢。

因此，就讓我們更深入了解混合雲基礎架構方法，如何能為使用 AI 的企業，提供眾多策略優勢：

1. 可擴充性和彈性：混合雲環境讓企業能有效地擴大 AI 工作負載規模。公有雲服務可以管理資源密集的工作，例如訓練大型資料集，私有雲則負責處理敏感資料，還有需要嚴格符合法遵規範的應用程式，尤其是跨地理區域，跨邊境等地區。
2. 成本效益：為廣泛的 AI 專案，建立並維修基礎架構的成本可能偏高。混合雲模式讓企業能透過預付費用的方式，使用公有雲資源，將支出最佳化，避免大量投入前期投資金額。當企業進行實驗、改變策略方向時，這一點尤其重要。
3. 增強資料管理：對於 AI 成功來說，擁有強大的資料儲存空間和管理非常重要。混合雲解決方案能提供全方位資料管理功能，確保能在各種環境中，有效儲存、處理並存取資料。但您必須具有彈性，能在維持資料主權的同時，即時遷移工作負載。
4. 安全性和法務遵循規範：混合雲為管理敏感資料提供安全框架。私有雲可用來滿足法務遵循規範要求，可採用進階安全性、災難復原和營運持續等選項。雖然公有雲在處理較不敏感工作負載資料方面，會提供一點彈性，但兩者都是利用存取大型語言模型 (LLM) 資料。
5. 資源最佳化：AI 專案通常需要使用到 GPU 或 TPU 等專用硬體。混合雲允許企業視需要存取這些資源，將使用率最佳化，降低購買並維修此類硬體相關成本。這一點尤其重要，原因是企業正在嘗試使用 AI 架構中新的創新技術，藉此從經濟上取得優勢，例如強化學習、混合專家 (MoE) 模型，還有多頭潛在注意力、蒸餾技術等。
6. 創新和敏捷力：使用混合雲，企業就可以快速實驗新的 AI 技術和解決方案，不用受到現有基礎架構限制。這能促進創新技術，還能快速適應日益改變的市場需求。在 Hitachi Vantara，我們發現企業在 VMware、Azure、Red Hat OpenShift、Google 等平台上，都有部署眾多混合雲環境，以便強化 AI 驅動的客戶體驗，同時降低總體擁有成本，可能原因有很多。

例如，在2024 年 Red Hat 高峰會議上（可能選在 2025 年再度舉辦），我們親眼看見大家對AI/ML 模型民主化相當重視。還會在開源驅動混合雲（80% 的OpenShift AI 客戶）、自動化和引進新工具各方面加以創新，提供培訓和開發工具，例如，Red Hat 最近收購Neural Magic（另一項來自麻省理工學院的技術），以便協助用更少的成本，更快設計出下一代 Gen AI。事實上，許多客戶從 VMware 轉向 OpenShift 虛擬化的懷抱，不只是因為成本考量，還因為在開發環境時，比 VMware 更能允許使用者自由地進行客製化。各位，典型的創造性破壞正在發生！

可按自己的彈性與步調，在混合雲中交付工作負載，以便擴充 AI

這就是為何我們會為 Red Hat OpenShift 和Ansible 整合提供Hitachi Vantara 解決方案的，這樣一來，客戶就可以在試驗和擴大 AI 混合雲基礎架構規模時，透過自動化，將效能最佳化，還可降低營運成本。這為企業提供極大的彈性，加深市場信心，讓公司能利用上面列出的混合雲基礎架構優勢。

Red Hat OpenShift 虛擬化與 Hitachi 融合在一起，為現代應用程式，提供儲存空間操作和資料服務

對DeepSeek 的成本模型（使用開源 MIT、MoE 架構）而言，他們能證明大規模推理模型在經濟理論上確實可行，成本也比大型科技巨頭還要低許多。這讓小型 AI 應用程式開發商能快速地進入市場，觸及廣泛地區的使用者，讓小公司更有競爭力。再次重述一遍，創造性破壞正在發生。

新加坡南洋理工大學的 Yonggang Wen 博士等專家們也預測，AI 驅動的資料中心 (AIDC) 即將成為數位經濟的核心關鍵。縱觀歷史，AI 模型的訓練階段會比推理階段需要更多資源。但這種趨勢正在改變，推薦系統和 Generative AI 等大規模推理應用程式，在運算和能源需求方面，遠超過傳統的訓練模式。

這只會加速類似預測，換句話說，訓練和推理工作量的分配，將從 2023 年的 80:20 演變為 2028 年的 20:80，預計到了 2025 年將會達到 50:50 的平衡值。

當然，仍需先徹底評估DeepSeek 的成本模型。但隨著北美和歐洲各地競爭對手開始複製對手的方法，全球隱私權和安全性等問題逐漸消退，情況可能會發生巨大變化。就像這樣，我們將在 2025 年投入競賽行列，通用 AI 技術將為一切事務提供動力。

全球跨產業經驗的力量

在 Hitachi 工作有一大優點，就是我們可以取得來自全球主要各大產業各式各樣的資訊。這為我方提供絕佳條件，能協助客戶儘早利用這個趨勢。

其中包括 Hitachi 家族內，共有 570 多間不同公司，例如 Hitachi 能源、鐵路、汽車系統、研發實驗室等。公司還利用了 Fortune 500、2000 和中型組織，讓我們深入了解在廣泛資料和基礎架構方面都有哪些需求，以便部署合適的方案，才能跟上客戶在 AI 領域的成長腳步。

事實上，透過 Hitachi iQ，我們在產品中運用到 AI，為工業企業和有遠見的企業提供智慧基礎架構部署。這讓組織能簡化流程、加快取得洞察力，同時帶動創新，讓公司始終處於 AI 進步的最前線。

當我們都在加倍努力，早一步使用領先 AI 驅動的創造性破壞時，還會與Hitachi Vantara這樣的合作夥伴展開合作，這一點很重要，對方不僅了解日益變遷的 AI 格局，還可以應用到貴公司所處的產業，足跡遍及各大地理位置，卻也在混合雲基礎架構方面，擁有相當豐富的經驗，無論貴公司規模多大都可以使用。

我們將更深入探討混合雲對 AI 成功來說有多重要，特別是在支援多雲環境（Red Hat OpenShift、Microsoft Azure、Google Anthos等服務）各方面更是如此。在開始之前，如果您還想進一步了解本公司如何協助您踏上混合雲 AI 之旅，請聯絡 Hitachi Vantara 代表。

閱讀更多內容

• 影片：利用高效能混合雲
• 解決方案簡介：利用 Hitachi iQ 的 AI Discovery 服務，釋放公司無限潛力
• 參考架構：透過 Red Hat AI 和 NVIDIA，結合 Hitachi UCP 和 VSP One，加速 AI 旅程
• 客戶成功案例：透過可擴充、安全、可永續使用的 Hitachi VSP One Block，支援公司成長，蓄勢待發
• 資料表：Hitachi iQ、Hitachi 企業版 AI/ML 工作負載的端到端解決方案堆疊
• 影片：Hitachi iQ – 適用於企業工作負載的 AI 解決方案堆疊
• 部落格：使用適用於 Red Hat Ansible 的 VSP One One Block 儲存空間模組，釋放自動化的潛在力量