AI正在暴露一个云时代、数字化转型、甚至网络安全都没完全暴露的问题:太多企业还在用90年代的方式做架构——全栈采购、单体架构、以硬件为中心。
问题是,现在已经不是90年代了。我们或许还没等到飞行汽车和自动系带的耐克鞋,但AI的崛起已经彻底改变了IT基础设施的需求。麻烦在于,我们的采购习惯没变。
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NetApp英国与爱尔兰解决方案总监指出,在技术采购周期的早期阶段,企业绝不能让乐观情绪跑在判断力前面。今天的决策将定义未来十年的能力,而那种"找一家可信供应商一站式买齐"的本能,与AI时代应有的架构方式根本矛盾。正是这种错位,造就了"AI基础设施陷阱"。
企业基础设施在过去几十年里,是被一类本质上可预测的工作负载塑造的。数据库、ERP系统、生产力应用对硬件的需求稳定且可理解,硬件也因此被相应规划和采购。全栈模式在这个时代是合理的——单一供应商提供集成的计算、存储和网络,确实带来了运营上的简洁,用供应商依赖换取IT管理便利,多数组织愿意接受这个交易。
但AI工作负载的运作逻辑完全不同。训练大模型需要突然且持续的计算爆发,这对传统企业工作负载来说完全陌生。将模型投入生产后,资源需求会随着使用模式和模型版本迭代而动态变化。支撑AI系统的数据管道需要能动态响应的存储,而非固定周期运转。这些特征加在一起,描述的是一种本质上多变、快速演进的基础设施需求——很难提前规划。
以硬件为中心的单体架构,天生就不是为这种场景设计的。等企业开始感受到这种基础设施带来的技术债务时,想修复已经晚了五年。
全栈采购在这个周期里被包装成CIO们的"安全可控"选项,短期内确实如此。单一供应商的集成系统部署更快、支持更简单、向董事会解释也更容易。但全栈方案之所以"简单",只是因为复杂性被推迟了。
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