让AI融入企业技术架构：IBM 的敏捷 AI 架构解析

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IBM 认为，企业需要在现有技术架构的基础上，构建一个 “敏捷 AI 架构”，使 AI 成为技术架构的核心部分，而不是独立于现有 IT 系统的附加组件。

敏捷 AI 架构具有以下关键特性：

• 模块化设计：支持按需组合，使企业可以快速迭代和扩展功能。
• 数据无关性：实现不同数据源之间的无缝集成，确保数据在企业内部自由流动。
• 自动化与智能化：通过 AI 辅助架构决策，优化计算资源的分配，提高系统的自适应能力。
• 混合部署能力：兼容云计算、本地部署和边缘计算，确保 AI 在不同环境中的高效运行。

IBM 的敏捷 AI 架构解析

IBM 商业价值研究院在其最新报告《敏捷 AI 架构：混合设计技术架构助力业务提速》中，提出了“混合设计”技术架构，以帮助企业更高效地将 AI 融入自身技术架构。IBM 的研究表明，生成式 AI 已将 AI 投资回报率从 2022 年的 13% 提升至 31%，但企业若不调整现有架构，仍难以充分释放 AI 的潜力。

IBM 的敏捷 AI 架构结合传统和现代技术元素，以支持企业业务的高速发展。其关键特点包括：

• 业务驱动的架构模式库：围绕业务需求进行架构设计，而非盲目追逐技术热点。
• 架构自动化：利用 AI 助手进行自动化架构决策，减少人工干预，提高效率。
• 云与本地数据整合：通过混合架构，实现数据无缝流动，增强企业的数据治理能力。
• 安全与合规：构建强有力的安全协议，确保 AI 在企业环境中的安全性和合规性。
• 高效的计算资源管理：通过 AI 技术优化计算资源分配，提高基础设施的利用率，降低运营成本。
• 增强的数据可视化与分析：利用 AI 赋能的数据分析工具，提供深度洞察，支持企业决策。

此外，IBM 还建议企业采取以下行动，以充分利用敏捷 AI 架构的优势：

1. 重新设计架构：围绕业务需求进行架构设计，而非盲目跟随技术趋势。
2. 构建 AI 赋能的基础设施：支持混合云和本地部署，以实现数据和计算资源的高效整合。
3. 优化 IT 运维：利用 AI 进行系统监控和优化，提高架构的稳定性和安全性。
4. 提升 AI 应用的可扩展性：确保 AI 能够灵活部署在不同环境中，实现持续创新。

应用案例与未来展望

IBM 报告中展示了一系列企业成功应用敏捷 AI 架构的案例。例如：

• 奥迪 通过创建跨云平台的开发环境，实现了高效的软件交付和数据管理，提升了研发效率。
• Edger Finance 通过搭建生成式 AI 平台，简化智能投资决策过程，提高了金融分析的准确性。
• 医疗行业案例：某国际医疗机构利用 AI 进行患者数据分析，提高诊疗效率，优化医疗资源调度。
• 制造业案例：某大型制造企业应用 AI 进行生产线优化，提高生产效率并降低成本。