生成式人工智能的演进拓展了自动化、信息分析、客户服务以及创造全新数字化体验的可能性。然而，仅凭优秀的模型本身并不足以将概念验证转化为能够在企业内部持续运行的解决方案。
人工智能项目依赖于处理能力、存储空间、与企业数据的集成、安全性、监控以及满足不断变化的需求的能力。应用程序规模越大，这些因素对其性能、成本和可用性的影响就越大。
云计算和生成式人工智能正是在此相辅相成。云计算为开发、测试、集成和扩展人工智能应用提供了一个灵活的基础架构，无需企业内部构建和管理整个基础设施。在 AWS 上，Amazon Bedrock 等服务允许用户访问不同的基础模型并开发生成式应用，而无需直接管理运行这些应用的基础设施。
生成式人工智能需要的不仅仅是模型。
企业级人工智能应用很少独立运行。为了提供相关的答案，它可能需要查阅内部文档、访问数据库、与应用程序接口（API）交互、存储信息，并连接到组织已使用的系统。
这种方案构建了一个由不同层级组成的架构。计算、存储、网络和数据服务需要协同工作，才能确保模型能够以与运营相匹配的性能和可用性做出响应。AWS 强调，生成式 AI工作负载可能需要从加速计算到高性能存储和网络等各种资源，以低延迟传输海量数据。
基础设施也需要跟上项目发展的步伐。一个最初服务于单个部门的解决方案，很快就会获得新的用户、集成和信息来源。如果没有为这种增长做好准备的架构，一个技术上前景广阔的应用在投入生产后可能会遇到瓶颈。
因此，选择模型只是项目的一部分。只有将人工智能、数据和基础设施视为单一解决方案的组成部分，才能真正体现其价值。
云计算为人工智能项目提供了规模和灵活性。
云计算的主要优势之一在于能够根据应用程序的需求灵活调整资源。企业无需预先根据最高使用量来配置基础设施，而是可以根据需求的增长来扩展或缩减容量。
这种弹性对于人工智能应用尤为重要，因为人工智能应用会随着时间的推移表现出截然不同的行为。内部解决方案可以从少量访问权限开始，并在集成到客户服务、销售或运营流程后进行扩展。
云计算还允许您在同一架构中组合不同的资源，例如：
- 托管式人工智能和机器学习服务；
- 数据存储和处理；
- 向量数据库和 RAC 架构；
- 监控、自动化和安全功能。
这种集成减少了从头开始构建每个组件的需求，使团队能够将精力集中在应用程序和他们想要解决的业务问题上。AWS 本身也建议，随着生成式应用程序的成熟，应采用结合 Amazon Bedrock、存储服务、监控和知识库的架构。
数据和安全是人工智能架构的一部分。
人工智能解决方案越接近企业的实际流程，就越依赖于企业信息。客户数据、内部文档、知识库和业务系统都可能成为应用程序所使用的上下文信息。
这使得安全性和治理成为项目的结构性要素。仅仅保护模型是不够的：还需要控制谁可以访问数据、每个应用程序可以使用哪些资源、信息如何在系统之间流动，以及如何监控活动。
例如，在亚马逊 Bedrock 中，数据可以通过传输中和静态加密、身份策略和私有连接来保护。AWS 还声明，客户的输入和输出不会与第三方模型提供商共享，也不会用于训练基础模型。
完善的云架构允许从一开始就纳入这些控制措施，从而减少了仅在解决方案接近生产阶段时才需要调整安全性和治理措施的需求。
从概念验证到人工智能在商业中的应用。
许多人工智能项目在受控环境中都能展现价值。最大的挑战在于如何服务真实用户、整合企业数据、保持可用性并提供稳定的性能。
云技术为这种演进提供了结构化的条件。资源可以根据使用量的增长进行调整，新的服务可以集成到架构中，性能、可用性和消耗指标也可以得到持续监控。
在Flexa Cloud，生成式人工智能项目基于 AWS 生态系统开发，从业务问题出发，整合 Amazon Bedrock、RAG、代理等资源，并与企业数据和流程进行集成。该方案还涵盖架构、安全性和可扩展性，以确保项目能够超越实验阶段。
因此，生成式人工智能与云计算的结合并非仅仅出于技术上的便利。云计算提供了必要的基础设施，可以将模型转化为安全、集成化的应用程序，从而能够跟上公司的发展步伐。这一基础使得企业能够从人工智能的实验阶段过渡到将其有效应用于日常运营中。
联系Flexa Cloud，了解如何构建生成式 AI 架构，从而超越概念验证阶段，并产生真正的业务成果。
