AI时代的新挑战
智能化转型进入关键阶段
全球数字化、智能化转型正处于关键跃升阶段。人工智能正加速与各行各业深度融合，推动新兴产业形态和传统产业升级。各方对人工智能应用的稳定性、安全性和可信赖性提出了更高要求，智能化发展已成为产业演进和社会进步的重要驱动力。
全球智能革命不断深化，人工智能市场持续扩大
人工智能正以前所未有的速度重构全球产业格局。全球多数企业将在生产系统中部署生成式AI能力，大模型驱动的认知计算正在深刻改变制造业、服务业等领域的价值链。
中国在人工智能技术研究和产业应用方面持续保持增长，相关企业数量和产业规模快速扩大，呈现出强劲的发展势头。随着行业智能化转型的深入，不同行业的差异化需求不断涌现，对AI算力、平台、算法模型和行业解决方案提出了更高要求。
人工智能技术快速演进，AI应用面临全新挑战
人工智能技术进入体系化突破新阶段，推动软件工程向智能化演进。大语言模型(LLM)正在重塑软件开发模式，生成式AI推动人机协同开发逐渐成为主流；与此同时，对AI信任、风险与安全管理(TRiSM)的需求愈加迫切，模型运维(ModelOps)、智能体运维(AgentOps)、AI安全与模型监控正成为企业关注的重点。
然而，AI应用在大规模落地时仍面临诸多挑战：
●数据依赖度高：高质量数据供给难度大，数据漂移可能导致模型性能退化。
●模型迭代复杂：生命周期涵盖训练、验证、部署、监控与回滚，迭代过程对系统稳定性要求高。
●资源需求波动大：训练阶段计算资源消耗巨大，推理阶段需低延迟与稳定性，增加了成本与扩展难
度。
●技术与标准不完善：AI场景下缺乏成熟的监控、可观测性与运维机制，行业内最佳实践尚未形成统
一标准。
●安全与合规挑战：数据隐私保护、算法偏见、模型攻击与可解释性要求日益突出。
●成本与收益难平衡：持续监控、多模型管理和跨团队协作带来高昂成本，创新速度与风险控制需要
兼顾。
为什么需要AI云采用框架(AI CAF)?
过去几年，阿里云通过云采用框架(CloudAdoptionFramework,CAF)帮助众多企业完成了从“上云”到“上好云，管好云”的转型。CAF提供了一套标准化的上云、用云及管云的指导原则与最佳实践。随着大模型与AI应用逐步普及，企业领导层需要定义清晰明确的AI战略，跟企业自身的业务与组织匹配。企业的云管理团队，AI工程团队需要搭建一套安全合规、稳定高效及易于扩展的AI基础设施，在面对Al应用高可用架构设计，成本优化，安全合规等技术挑战，也亟需有一套成熟的方法论。
为此，阿里云在通用CAF的基础上，推出AI云采用框架(AICloudAdoptionFramework,AICAF)–旨在为企业上AI提供策略和技术的指导原则和最佳实践，帮助企业上好AI、用好AI、管好Al,并成功实现业务目标。
目标读者
本白皮书旨在为正在规划、建设或优化AI能力的企业，提供一套可落地、可扩展、可治理的AI采用方法论。通过AICAF框架，企业可以在AI工程化构建、安全合规、高可用AI架构、成本优化等多个维度提升AI应用建设的质量，真正实现从“能用AI”走向“用好Al”。
本书适合以下读者：
●管理团队：包括CEO、业务负责人，帮助他们理解企业AI战略，制订符合企业自身发展的AI路径，
并搭建与之相匹配的组织团队。
●架构团队：包括CTO、架构师、算法研发、MLOps/DevOps工程师，帮助他们理解如何构建高可
用、可扩展的AI基础架构。
●安全合规团队：包括安全审计专家、数据治理人员，帮助他们建立AI数据全生命周期的安全与合规
体系。
●运维团队：包括运维、监控、IT管理人员，帮助他们利用自动化与可观测性提升AI系统的稳定性与
运维效率。
●业务团队：包括业务负责人、产品经理、财务人员，帮助他们在AI项目中平衡业务价值、成本投入
与长期可持续发展。
本文来自知之小站
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