AI成功取决于云基础设施成熟度

无论我走到哪里，云和DevOps团队都在问同一个问题： “我们为AI做好准备了吗？” 在过去一年中，我与数百名工程师交谈过，我的直觉是…大多数团队还没有准备好。最近一项调查了300多名云和基础设施领导者的研究结果证实了这一点——大多数团队完全没有为即将到来的AI浪潮做好准备。

AI浪潮比工程师想象的更大

工作负载不仅在增长，而且在爆炸式增长。团队预计在未来12-24个月内，AI驱动的工作负载将增加50%，近40%的团队预测将出现指数级增长。这意味着更多的集群、管道、策略…以及更多的风险。AI不仅增加了规模，还加速了变化的速度，放大了基础设施中的每一个弱点。

如果你的基础设施已经捉襟见肘，AI可能会让你崩溃。

数据证实了这一点：

• 仅46%的团队表示已完全准备好实现AI规模的自动化
• 平均IaC覆盖率为51%，一半基础设施仍是手动的
• 98%的团队承认在扩展和弹性方面遇到阻碍
• 四分之一的团队已经看到AI成本上升

即使是"准备好"的组织也存在差距：性能、成本、合规性、技能等。简而言之，没有所谓的"准备好"或"安全"。

以下是每个云团队都应该考虑的七个关键发现：

1) AI不会制造问题，而是暴露问题

当被问及AI可能在哪些方面对基础设施造成最大冲击时，云领导者的回答各不相同：

• 27%指出失控的云成本
• 20%标记过载的计算和存储
• 18%指出部署瓶颈减慢了上市时间
• 另外18%提到合规性和安全性问题
• 17%准备应对可观测性噩梦

这些发现反映了一个简单的事实：AI不会削弱你的组织——它会暴露一直存在的弱点。无论是成本、性能、合规性、可见性还是无数其他问题，每一个缺点都会被AI的速度和规模放大。

2) DevOps团队已经超出带宽限制

即使在AI工作负载激增之前，调查结果显示近一半的DevOps领导者表示他们的团队已经缺乏在战略层面进行创新的带宽。这意味着工程师们被困在救火中，而不是扩展基础设施和处理AI工作负载。

我的观点？这是自动化和预批准的IaC工作流程重要的另一个有力理由。每一个手动批准、控制台更改或一次性脚本都会剥夺团队本可用于AI的周期。

3) 自动化缺口无处不在

我们的调查结果显示，几乎每个组织——即使是那些感觉"准备好"的组织——其基础设施基础都存在裂缝。最大的痛点包括性能和可靠性，均占43%。成本管理缺口阻碍了42%的团队。技能短缺影响39%，合规性和安全性挑战影响37%。可扩展性和集成问题分别占36%和35%。

4) 真正阻碍扩展的因素

最大的阻碍不是GPU或预算。而是基础要素：安全性、治理和可见性。近98%的团队表示他们在这方面遇到障碍。AI只是让这些裂缝更加明显。

5) 所有权混乱拖慢一切

调查发现，大多数公司对AI工具和策略没有明确的所有权。在超过一半的组织中，有三个或更多团队参与，而在12%的组织中，有五个或更多团队分担责任。这清楚地解释了为什么执行速度慢、工具泛滥和错位问题困扰着各地的AI计划。

云团队最需要什么

当被问及什么会产生最大影响时，云领导者指出了两件事：更多培训（23%）和更好地了解基础设施和AI工作负载（22%）。翻译过来就是：团队需要技能和视野——而不是银弹。

基础设施将决定谁赢得AI

AI将以比以往任何事物都更残酷的方式暴露基础设施成熟度。蓬勃发展的团队不仅拥有最好的AI实验室或数据科学家；他们还将是那些云团队能够：

• 持续协调基础设施：无漂移，无盲点
• 自动化一切：配置、扩展、回滚、合规性
• 在保证业务安全的同时为开发人员提供速度

这些不是可有可无的。它们现在至关重要。因为如果基础设施滞后，AI就会失败。

底线：立即实施这些改变

如果你正在运行基础设施或领导DevOps团队，答案不是"购买更多GPU"，而是：

• 扩展IaC覆盖范围，直到手动基础设施消失
• 设置防护措施，使控制台更改无法绕过策略
• 投资团队技能和可见性，而不仅仅是削减成本
• 通过自动化重复性任务将工程师从救火中解放出来

底线是：无论你是否准备好，AI已经到来。扩展与淹没之间的区别取决于你如何处理基础设施。这些数字证明了这一点。

浪潮已经到来。问题是：你的基础设施是乘风破浪，还是被它击垮？