AI服务器持续部署的优势与挑战：企业应对策略分析
一、引言
近年来，人工智能技术的迅猛发展推动了对高性能计算能力的渴求，其中AI服务器的需求增长尤为显著。
国内AI服务器市场呈现持续上涨的态势，为企业带来了诸多机遇与挑战。
本文将探讨AI服务器持续部署的优势以及企业在应对过程中所面临的挑战，并提出相应的应对策略。
二、AI服务器持续部署的优势
1. 提高研发效率：通过AI服务器的持续部署，企业可以自动化完成软件研发过程中的构建、测试、部署等环节，从而提高研发效率。这种方式还能降低人为错误，提高软件质量。
2. 快速迭代更新：持续部署有助于企业快速迭代产品，不断优化用户体验和功能。在竞争激烈的市场环境中，这一点尤为重要。
3. 降低成本：长期而言，通过自动化部署和规模化生产，企业可以降低人力成本，提高生产效率。AI服务器的高性能计算能力和优化资源配置也有助于降低企业的运营成本。
4. 提高可扩展性：随着业务规模的扩大，企业需要不断提高系统的可扩展性。AI服务器的持续部署有助于企业快速扩展系统规模，满足不断增长的业务需求。
三、企业在应对AI服务器需求上涨时面临的挑战
1. 技术投入与人才短缺的矛盾：随着AI技术的不断发展，企业对AI服务器的需求日益增长。企业在技术投入方面面临着人才短缺的问题。具备高性能计算、人工智能等技术背景的专业人才稀缺，这限制了企业在AI服务器领域的进一步发展。
2. 高昂的硬件成本：随着AI技术的普及和应用领域的拓展，对服务器硬件性能的要求越来越高。高性能的AI服务器需要采用先进的芯片、存储和网络技术，导致硬件成本不断攀升。这对于企业来说是一个巨大的挑战，尤其是在资金紧张的情况下。
3. 云计算与边缘计算的平衡：随着云计算和边缘计算技术的发展，企业在部署AI服务器时需要在两者之间找到平衡点。云计算可以提供强大的计算能力和存储资源，而边缘计算则能更好地满足实时性和数据处理需求。企业需要针对自身的业务需求和技术实力进行权衡和选择。
4. 数据安全与隐私保护：在AI服务器的使用过程中，企业面临着数据安全和隐私保护的挑战。随着数据量的增长和数据处理需求的提高，如何保障数据的安全性和隐私性成为企业需要关注的重要问题。随着法规政策的不断完善，企业也需要关注合规性问题，确保数据的使用和处理符合相关法律法规的要求。
四、企业应对策略分析
1. 加强人才培养和技术储备：企业应重视人才培养和技术储备工作，通过招聘、培训等方式引进和培育具备相关技术背景的人才。企业还可以与高校、研究机构等建立合作关系，共同开展技术研究和人才培养工作。
2. 优化预算分配和提高效率：企业在面临硬件成本高昂的问题时，可以通过优化预算分配、提高资源利用效率等方式降低成本。例如，采用云计算、边缘计算等技术降低硬件需求，提高计算效率和资源利用率。
3. 结合业务需求进行技术选型：企业在选择AI服务器技术和部署方案时，应结合自身的业务需求和技术实力进行权衡和选择。在云计算和边缘计算之间找到平衡点，根据实际需求进行技术选型。
4. 加强数据安全和隐私保护措施：企业应重视数据安全和隐私保护工作，制定完善的数据管理制度和隐私保护政策。采用加密技术、访问控制等措施保障数据的安全性和隐私性。同时，企业还应关注合规性问题，确保数据的使用和处理符合相关法律法规的要求。
五、结语
AI服务器的持续部署为企业带来了诸多优势和发展机遇。
企业在应对过程中面临着技术投入与人才短缺的矛盾、高昂的硬件成本、云计算与边缘计算的平衡以及数据安全与隐私保护等挑战。
通过加强人才培养和技术储备、优化预算分配提高效率、结合业务需求进行技术选型以及加强数据安全和隐私保护措施等策略应对这些挑战将有助于企业在AI服务器领域取得更大的发展成果。
人工智能，未来竞争压力大不大？
最近一年多感受明显，AI已经落地，尤其是NLP、OCR等领域技术栈和产品已经足够成熟，提供云服务的企业也不少，使得就业门槛越来越低，最重要是现在大环境不乐观，有AI迫切诉求的企业在减少，差不多固定了以腰部以上企业为主，整个技术团队的招聘名额确实有明显压缩，所以体感明显些。
大环境的短期趋势并不乐观，所以名额有收缩。
如果你选的目标企业可能是一二线大厂，以及独角兽企业，而目前市场大环境的短期趋势并不乐观，不是只有AI，其他所有职位都有明显收缩，一二线厂因为嗅觉和判断更敏锐，未雨绸缪更明显，所以在人员HC上反应会更坚决。
如果不是以上企业，因为越来越多的企业很清晰的明白，现有AI技术的基础应用对能力的要求并不高，要学会它并不太难，硕士甚至本科大学相关专业在基础好的情况下，也能很好的学习适应，所以从成本来考虑，企业其实更乐意校招和内部技术转岗来填补。
大环境变差的情况下，小厂的AI诉求不得不快速压制。
AI的效益，往往需要基于大量的用户数据才能产生规模化的复用效益，小厂不具备这样的数据规模以及一整套数据和算法基础平台，以前大环境不错，AI技术的使用甚至被用来当做融资的优势。
在目前大环境不好的情况下，已经不具备养活一个这样规模团队，而如果不能形成团队化、数据规模化就形成不了足够的AI竞争优势，对处于生存压力下对资金更敏感的创业公司来说，还不如先节约成本，干好本行过完冬再说。
老人变新人、外行人的资源挤占
先不说应届生了，IT还有很多在行业之外的从业者，通过“AI培训班、二个月专家速成班”，也急迫的挤进来抢占除大厂外的岗位资源，当然，AI领域也有一定基础门槛，所以部分转去做前后端的开发了，一部分在小厂得到机会开始从事基础的AI开发，使用的也是成熟的外部产品。
大部分AI资源的竞争者还是业内的传统后端开发人员，尤其是入行年限在1~3年以内的，就连园区楼下看门的保安都知道AI的薪资和前景好，社会的发展也一定会朝着这个方向走，所以只要有机会，更乐意转岗学习AI。
就职的机会确实还是有的，外部招聘专业人才的成本高昂，企业更乐意内部转岗培养、甚至启用外行人。
这里说下，不是只有AI，IT互联网行业所有的从业者，都存在着职位被外部挤占的事实趋势，毕竟刚工作动不动就一万起的职位，几年就能二三万的工资谁不眼红？你让那些师范类、建筑类、服务业的同学情何以堪？这些速成培训班的企业，也间接革了程序员的命，全员都懂AI时，谁还需要只懂基础型的工程师？
但专家级的“调优”大师，不管在哪个行业、小厂还是大厂都会吃香。
业界主流对AI人才的产品诉求和价值认同，已经被技术发展所磨平。
大厂在大数据平台、算法模型平台、实时离线计算等平台建设上已经相对成熟和稳定了，在具有大规模（上亿）用户和大规模商业（不同垂直的业务产品）场景的场景下，算法的任何细微效果提升，都能带来规模化的巨大收益。
阿里、腾讯、网络、华为等企业又通过云平台，将这些技术的基础设施和通用的业务能力对外部进行了云产品输出。
外部企业在用户量和商业场景方面其实诉求不高，而且大厂已经形成了聚虹效应，通过不断收购、投资、创新，切入到不同的细分领域，流量开始逐渐向大厂汇集，使得外部企业的用户规模很难做大，AI介入带来的商业价值从概率上来说，可能性就很低，小厂在目前融资和大背景都不乐观的情况下，最迫切的先解决生存问题，发展壮大后再考虑用户和产品的规模化后带来体验和极致的成本效率问题，他们认为那时的算法介入才更划算，当下的技术做好对业务的支撑即可。
我国在云计算发展方面存在哪些问题
1 云数据中心部署结构不够合理，资源利用率较低。
统计显示，在规模结构方面，中国大规模数据中心比例偏低，大型数据中心发展规模甚至不足国外某一互联网公司总量，目前还没有实现集约化、规模化的建设。
2 云服务能力亟待提高，配套资源匮乏。
国内云计算服务能力与美国等发达国家相比仍然有较大差距，公共云计算服务业的规模相对较小，业务也比较单一，配套环境建设落后。
随着Google、Amazon等企业加速在全球和中国周边的布局，云计算服务向境外集中的风险将进一步加大。
3 信息安全法律法规和监管体系不够健全。
在与云计算安全相关的数据及隐私保护、安全管理等方面，中国云计算产业生态有着较大缺失。
同时，由于对安全的担心和其他顾虑，云计算服务在中国的使用率也比美国等发达国家要低。
4 云人才缺口，缺乏成熟商业模式。
根据数据显示，中国云计算人才缺口达到百万级，2012年与云计算相关的职位增长超过150%。
云产业生态需要IT和CT产业的融合发展，需要复合型人才的培养和建设，因此学科融合和复合型人才的培养尤为重要。
目前国内，云计算作为新兴领域还处于发展时期，像阿里云、小鸟云已经发展的不错，我们需要抓住市场机遇，推动云计算的持续、健康发展。
如何应对AI （人工智能）？
说到未来，很多人担心人类会被人工智能取代。
敢于带人类去火星的传奇企业家埃隆·马斯克预计，在2030-2040年，人工智能将取代人类。
那我们该如何面对人工智能，才不被淘汰？为此，即刻商业采访了3位国内商业科技大咖以及国际新锐历史学家、《人类简史》和《未来简史》的作者尤瓦尔·赫拉利。
今天先来看看微软全球资深副总裁、微软亚洲研究院院长洪小文的看法。
纵观人类历史，人一直和自己造出来的机器共生存。
所以，未来的常态是人和人工智能共存，人工智能+人类智能，即AI+HI。
而人类和人工智能共存有两种状态。
一是，人工智能帮人类做分析，协助人类做决定。
比如一些封闭系统的重复性工作，像电梯维修，人工智能可以自己做决定。
但这跟取代人类做决定是两回事。
二是，人工智能协助人类做决定。
碰到人生中的重大事情或者商业的重大决策，人工智能可以做彻底的分析，但最后还需要人做出最后的决定。
每次技术进步都会带来一些负面影响，比如阶层分化。
人类和人工智能共存的同时，如何应对阶层分化？洪小文的观点是，阶层分化是难免的。
有钱有资源的人总是比一般人先享用到最新技术，但以下两点可以缓解阶层分化的问题。
人工智能技术的透明化，开放技术源，OpenSource，让更多人了解如何驾驭这个技术；人工智能技术的普及化，让更多人享用AI技术。
