选择适合您的企业组织的
AI战略
与任何大型IT或业务举措一样，为企业组织制定实施AI的战略对于成功至关重要。
企业在制定AI战略时有两条路径可以选择：采用基于云的AI服务；或者自行构建并托管AI平台。这两种方式在技术参与度和运维投入方面的要求有所不同，所提供的定制化程度与可控性也存在差异。
基于云的AI服务
基于云的AI服务是由第三方供应商提供的一种付费托管解决方案。这类服务通过应用编程接口(API)提供对前沿模型的访问权限。您的企业组织无需自行托管AI模型即可将其集成到您的应用中。一些私有商业解决方案还允许您对提供的模型进行微调，或者将模型部署到专用或管控更严格的环境中。
由于这种方式提供了即用型AI解决方案，且与模型本身的交互最少，因此，对于不想处理AI基础架构管理的复杂性、运维团队规模较小或在小规模上采用AI的企业组织来说，这是一种更简便且更具成本效益的选择。
自托管AI平台
自行构建并托管AI平台能让您在模型和环境方面拥有更多选择和控制权。您可以根据企业组织的需求，自由选择最合适的硬件、软件、模型、应用及部署位置。例如，您可以选择将模型和应用托管在公共云、私有云、本地数据中心或边缘位置。这种方式还为您提供了更多定制模型和应用的机会，让您对数据有更强的控制权，同时减少了对第三方提供商的依赖。即便如此，与基于云的AI服务相比，这种方式通常需要更高的前期投入以及更多的持续运维工作和维护成本。要构建并托管AI平台，您需要：
拥有适合您的用例的基础模型。基础模型示例：大语言模型(LLM)、代码模型、小语言模型(SLM)、开源模型及多模态模型。
▶能够使用图形处理单元(GPU)等硬件加速功能。
▶能够使用具有高级AI工具和服务机制的应用平台。
▶用于合规管理及负责任地使用Al的治理解决方案。
这种方式能让您对AI解决方案有更强的控制权，因此，如果企业组织身处监管严格的行业、计划在AI解决方案中使用敏感数据和知识产权(IP)或是拥有较大规模运维团队(能够应对AI基础架构的构建、运行及维护等复杂工作),这种方式无疑是一种理想选择：
评估AI解决方案时的考量因素
评估AI解决方案和战略时，请务必考虑其透明度、效率和相关性。
确保AI解决方案中的透明度
AI解决方案能否提供透明度、可问责性和可解释性，同时确保数据隐私、安全性和监管合规性，对于建立信任、降低风险和保持竞争力至关重要。寻找那些能够清晰披露模型架构、训练数据和性能指标且能够为AI生成内容提供问责机制和解释的供应商。
优化基础架构和成本效益
支持模型优化、分布式训练和高效硬件配置的可扩展、低成本基础架构解决方案能够帮助您最大限度地降低运维开支，提升性能，并快速适应不断变化的需求。采用量化和蒸馏等技术，以便减少对硬件的依赖、降低基础架构成本并减轻对环境的整体影响。
探索特定于行业的应用场景
生成式AI解决方案可用于多种用途。寻找包含大量特定于行业的AI用例库，且提供适用于推荐引擎、客户支持等应用场景的预制模板的解决方案，从而缩短上市时间。允许您使用特定于业务的数据对模型进行调优的工具能够提供更丰富的上下文信息，从而生成更准确且更相关的响应。
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