麥肯錫最近透露，北美和亞洲企業渴望採用人工智慧，76%的北美企業和70%的亞洲企業已經開始人工智慧轉型。然而，麥肯錫建議，為了保持優勢，領導者必須積極尋求轉型。截至目前，只有不到 10%的亞洲組織找到了從多個 GenAI 用例中驅動價值的方法。那些這樣做的人可能會建立競爭優勢。

人工智慧在馬來西亞的潛力

對馬來西亞來說，根據麥肯錫的數據，馬來西亞2021-2025年國家人工智慧路線圖預計，透過人工智慧技術的策略整合，馬來西亞約4.4％的基準經濟成長率將獲得額外1.2％的成長。這凸顯了人工智慧顯著提升國家經濟軌跡的潛力。

基礎設施挑戰

GenAI 正在推動人工智慧的發展，但它也需要龐大的運算能力、大量的資料儲存和先進的演算法。這對能源消耗、成本、永續性和性能產生重大影響。傳統基礎設施不適合支援這些需求，因此進步必須與基礎設施現代化並進。需要進行轉型以確保人工智慧投資最大化。

人工智慧基礎設施（包括支援人工智慧應用的伺服器和雲端基礎設施等硬體）的支出相當可觀，但成長速度慢於 GenAI 的採用速度。到 2028 年，人工智慧基礎設施的複合年增長率 (CAGR) 將達到 14.7%（根據 IDC 研究），反映了雲端服務提供者早期的投資。 AI 硬體和基礎設施即服務 (IaaS) 約佔 AI 總支出的 24%，凸顯了其在實現 AI 功能方面的重要性。儘管 GenAI 備受關注，但人工智慧基礎設施支出對於支援更廣泛的人工智慧成長和應用仍然至關重要。

安全和合規能力作為標準

人工智慧模型處理大量數據。在部署人工智慧解決方案的整個過程中，確保資料安全並保持符合監管標準至關重要。包括加密、強大的存取控制以及遵守全球資料保護法規（例如 GDPR）在內的安全基礎設施對於保護模型本身及其處理的資料至關重要。

人工智慧基礎設施的設計不僅要考慮效能和可擴展性，還要考慮安全性。如果無法保護人工智慧應用程式或其支援基礎設施的安全，可能會導致資料外洩、監管罰款和失去客戶信任。一旦失去信任，就幾乎不可能恢復。

雲端原生作為人工智慧轉型的基礎

為了滿足人工智慧不斷增長的需求，企業必須採用雲端原生基礎設施，包括強大的運算、高效能網路和儲存、容器系統和資料管理工具。雲端原生基礎架構提供了支援人工智慧不斷增長的運算和儲存需求所需的靈活性和可擴展性。傳統基礎設施難以處理現代人工智慧應用的大量資料流和高效能需求。然而，雲端原生架構允許企業快速擴展其基礎設施以適應不斷變化的需求，確保他們擁有 GenAI 模型和其他資料密集型人工智慧流程所需的運算能力。

雲端原生環境也支援高效部署、管理和更新人工智慧應用程式所需的敏捷性。這些平台旨在與人工智慧開發工作流程無縫集成，使企業能夠快速創新，而不受基礎設施限制的阻礙。

可擴展、可靠且經濟高效的資料管理基礎設施

隨著人工智慧用例的增加，對可擴展且經濟高效的資料管理和分析雲端基礎設施的需求變得越來越重要。可擴展的 IaaS 和平台即服務 (PaaS) 產品確保資料可以無縫儲存、處理和訪問，從而實現更快、更準確的模型訓練。高效的資料管道、強大的儲存解決方案和簡化的檢索系統對於管理模型訓練所需的大量資料至關重要。創新的基礎設施還允許針對特定用例自訂和微調模型，從而提高人工智慧應用程式的品質和相關性。

可靠的基礎設施對於維持一致的使用者體驗也至關重要。停機和崩潰可能會削弱用戶信任並擾亂營運。堅實的基礎設施可以最大限度地降低這些風險，確保高可用性和正常運作時間。

高效的人工智慧基礎設施不僅支援效能，還有助於管理成本。透過分散式系統、容器化和無伺服器架構優化運算資源，企業可以避免在雲端或硬體資源上的過度支出。成本效率對於在保持預算範圍內擴展 GenAI 應用程式至關重要。

能源效率和永續性日益重要

隨著人工智慧工作負載的成長，能源消耗和成本也隨之增加。人工智慧模型，尤其是 GenAI，非常耗電，引發了人們對其環境影響的擔憂。企業越來越意識到需要節能基礎設施來支援人工智慧計劃，同時控制碳足跡。綠色資料中心、再生能源和節能硬體正在成為人工智慧基礎設施策略的重要組成部分。

優化功耗和投資永續實踐可以降低營運成本並幫助企業實現永續發展目標。隨著人工智慧在全球的加速普及，節能基礎設施將成為企業將創新與企業社會責任和成本管理結合的關鍵差異化因素。

隨著人工智慧的不斷發展，企業必須應對當前的基礎設施挑戰並預測人工智慧領域未來的變化。這包括關注安全和監管合規性，以及技術和永續性需求。即時決策、增強的工作環境以及對永續性不斷增長的需求的整合意味著企業必須積極主動地制定基礎設施策略。

落後的風險確實存在，但在這個人工智慧變革時代領先的機會也確實存在。問題不再是是否投資雲端基礎設施現代化，而是組織能夠以多快的速度實現飛躍以保持競爭力。