智能体AI时代的基础设施现状-谷歌云-202610.pdf
这份报告主要探讨了在“智能体AI”（Agentic AI）时代，企业基础设施所面临的严峻挑战与转型需求。报告基于对全球1402位IT领导者的调研，总结出以下核心内容：
**1. 基础设施亟需全面升级**
智能体AI的兴起改变了工作负载的节奏，推理已正式超越训练成为AI负载的主体。调研显示，83%的组织认为现有的旧版技术栈已不堪重负，无法满足智能体对长期记忆、跨系统协作和实时响应的需求。企业面临高昂的“推理税”，如数据出站费、存储膨胀和闲置硬件成本。
**2. 核心战略转变方向**
* **治理是扩展的先决条件：** 79%的领导者视安全、治理和MLOps为扩展推理能力的最大挑战。企业需要构建从设计之初就具备安全性的架构（如SAIF框架），通过统一的平台实现对智能体工作流的集中管控，以应对提示注入等新兴安全威胁。
* **混合多云成为主流：** 52%的组织已转向混合多云架构，并高度重视边缘部署。这种方式平衡了公有云的训练算力与本地推理的高性能需求，同时满足了各国对数据驻留和数字主权的合规要求。
* **效率驱动决策：** 91%的领导者在选择硬件时将功耗和能效视为关键指标。能源短缺和监管趋严促使企业在硬件选择和部署上更加精细化，以平衡可持续性与生产力。
**3. 关键实践经验**
* **转向托管式服务：** 领先的组织正在淘汰拼凑式的架构，转向集成式云平台，通过云服务商的托管方案分流底层管理负担（如集群预配、自动化监控），将重心转向创新。
* **优化架构以适配生产级需求：** 成功的企业通过AI Hypercomputer等集成方案，在存储、计算和网络层面进行协同优化，降低运营复杂性，确保在规模化场景下实现高并发性能。
**结论**
报告指出，智能体时代的竞争优势不再仅取决于模型大小，而在于谁能构建出最弹性、最安全、集成度最高的系统。企业应积极重构基础设施，将治理和安全嵌入开发核心，利用混合架构实现灵活性，从而在不断变化的监管环境和算力需求中实现业务增长与创新落地。Google Cloud在此进程中提供全栈平台与专业工具，旨在帮助企业通过技术转型，将基础设施从成本中心转化为业务增长的引擎。
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