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最近和几个 IT 圈的朋友聊天，大家都不约而同地提到了一个话题：AI 时代的 IT 基础设施该怎么搞。说实话，这个话题让我想起了当年云计算刚兴起时的场景 – 大家都在摸索，但谁也不敢掉队。
Sean Donahue 的比喻很有意思，他说现在的 IT 基础设施就像 1949 年的老爷车，虽然还能开，但确实跟不上时代了。我深有同感。记得去年我们公司尝试部署一个 AI 项目时，光是数据预处理就把服务器折腾得够呛。那种感觉，就像用老式打字机写代码，虽然也能用，但效率实在感人。
说到 AI 基础设施，我觉得最大的挑战不是技术本身，而是如何平衡成本和收益。就像 Rajiv Ramaswami 说的，AI 确实烧钱，但更烧钱的是没有规划就盲目上马。我见过一些公司，花大价钱买了最先进的 GPU 集群，结果发现根本用不上那么高的算力，最后只能当摆设。
说到混合多云，这确实是个趋势。去年我们公司就经历了从单一云平台到混合云的转型。说实话，这个过程并不轻松，但确实带来了不少好处。比如，我们可以把敏感数据放在私有云，把需要大规模计算的任务放到公有云，既保证了安全性，又提高了效率。
说到 GPT-in-a-Box，这让我想起了一个有趣的经历。上个月我们团队尝试部署一个类似的解决方案，结果发现配置过程比想象中复杂得多。虽然最终成功了，但整个过程确实让人意识到，AI 基础设施不是简单的 ” 即插即用 ”，需要大量的专业知识和经验。
总的来说，我觉得 AI 时代的 IT 基础设施就像是在建造一座未来之城。我们不仅要考虑当下的需求，还要为未来的发展预留空间。这确实是个挑战，但也是个令人兴奋的机会。毕竟，谁不想成为这场技术变革的参与者和见证者呢？
