Digital Realty 首席技术官 Chris Sharp

继我们此前发布的《人工智能创新永不止步：多模型人工智能如何加速产品上市》一文，本篇将继续深入探讨人工智能领域里管理团队的洞察。

Digital Realty 持续追踪人工智能全栈技术演进（硬件/软件/网络），为企业提供深度见解，助力私有人工智能高效扩展。随着人工智能应用普及，企业需要聚焦安全防护、性能优化与系统互联三大核心，实现私有数据与公共人工智能模型的高效融合。

本篇博文将重点探讨企业实现规模化私有人工智能必须解决的三大核心领域：

为公共 AI 模型启用私有数据：企业如何高效地将私有数据集成到公共 AI 模型中。
保障人工智能工作流中的私有数据安全：企业数据保护的核心安全框架与合规要点。
优化人工智能性能的数据中心与互联架构：工作负载部署、数据中心及互联网络对人工智能成功的关键作用。

实现公共人工智能模型的私有数据赋能

将私有数据集与公共 AI 模型集成时，需要在可访问性和安全性之间取得平衡。企业应确保结构化数据访问和受控的 AI 模型交互，以在保护隐私的同时最大限度地提高性能。关键步骤包括：

身份认证与访问控制：敏感数据访问管控机制
基于 API 的安全数据管道：连接内部数据库与公共人工智能模型的桥梁
检索增强生成 (RAG) 技术：安全调用私有数据而不暴露于公共人工智能训练

利用 GPT、Claude 和 Gemini 等前沿模型以及行业特定的人工智能的混合方法，可以从通用模型中获得广泛的人工智能推理能力，并通过定制训练的行业人工智能解决方案提高准确性。此方法通过在云端、内部部署和边缘环境中战略性地分配工作负载来提升性能。

示例：金融服务业专用人工智能解决方案

JPMorgan Chase 等大型金融机构利用私有人工智能模型来优化风险评估、欺诈检测和客户服务。通过将专有金融数据与人工智能技术深度整合，这些机构在提升决策能力的同时，确保符合严格的监管要求。类似的方法也可以应用于医疗保健和制造业等其他行业，以推动超越通用模型能力的专用人工智能应用。

保护人工智能工作流程中的私人数据

在人工智能工作流程中，要确保私人数据的安全，需要采用零信任模型，即无论用户或系统位于何处，也不管其凭据如何，都不应被理所当然地信任。企业须全面实施“验证一切”安全策略，以防止未经授权的访问和数据泄露。通过将端到端加密等零信任原则嵌入到人工智能工作流程中，企业可以在扩大人工智能应用的同时保护敏感数据、降低风险并保持合规性。

企业必须实施人工智能安全防护措施和模型生命周期安全，以确保模型按预期运行，并在开发、部署到持续运行的整个过程中保持安全。关键组件包括：

输入验证——防止人工智能模型处理可能引发错误或不道德决策的恶意/偏见数据
输出监控 – 跟踪 AI 响应以检测异常、偏差或潜在滥用
安全训练环境——防范针对模型训练数据的中毒攻击（避免引入潜在偏见或漏洞）

优化 AI 流量同样重要——AI 服务架构有助于高效管理推理请求，在不牺牲性能的情况下确保安全。遵循 Mitre Atlas 和 NIST AI 风险管理等标准可确保强大的防御，尤其是在代理 AI 工作流动态地在多个模型之间分配任务时。

数据中心与互连架构协同优化人工智能性能

要让人工智能发挥最佳性能，不仅需要强大的模型，还需要将工作负载放置在合适的环境中，确保快速连接，并控制成本。企业需采用混合云端、边缘计算与私有数据中心协同部署，实现性能、安全与效率的最优平衡。

智能工作负载部署策略可实现人工智能性能与成本效益的双重优化：

AI 工作负载类型	最佳部署方案	主要优势
模型训练	云端人工智能集群	可扩展的计算能力
批量推理	私有数据中心	安全和成本效益
实时推理	边缘 AI 部署	低延迟响应
RAG 查询处理	人工智能交互生态	确保公私数据访问的安全性

人工智能模型并非孤立运行——其效能依赖于海量数据在跨地域间的无缝流转。高速、低延迟的互联对于保持人工智能的响应能力和效率至关重要

随着人工智能应用加速普及，推理工作负载需要部署在人口稠密都市区附近的低延迟、高带宽环境中。Digital Realty 的核心市场基础设施连接云端、边缘与企业，确保人工智能模型在靠近数据源和用户的位置高效运行。

人工智能的未来在于互联互通

下一波人工智能创新浪潮不仅仅是关于更大的模型，而是关于更智能的基础设施。企业必须注重无缝数据集成、安全性和优化性能，才能充分释放人工智能的潜力。

在 Digital Realty，我们不仅助力人工智能应用落地——更通过提供安全、高性能且互联互通的基础设施，塑造人工智能驱动型业务的未来。无论您是在扩展私有人工智能、保护数据安全，还是优化工作负载，我们都提供相应的解决方案来满足需求。

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