在NVIDIA最新的AI播客中，副總裁Rama Akkiraju探討了AI平台建築師在將業務策略與技術執行結合的重要性。她強調AI基礎架構的快速發展，特別是從感知AI到代理AI的轉變。 Akkiraju指出，強大的AI基礎架構包括數據攝入管道、向量數據庫和安全控制，這對於將數據轉化為可行的見解至關重要。展望未來，她提到將專業AI架構集成到企業系統、開發特定用例優化模型以及自主系統的興起等趨勢，顯示AI將深入企業運營。
麗貝卡·莫恩（Rebeca Moen）2025年5月7日14:39
Nvidia的Rama Akkiraju探討了AI平台架構師在使業務策略與技術執行結合在一起的關鍵作用，並強調了AI基礎架構的發展。
在NVIDIA的AI播客的最新討論中，NVIDIA的AI和機器學習副總裁Rama Akkiraju強調了AI平台建築師在將業務策略與技術執行保持一致的關鍵作用。擁有二十年經驗的行業資深人士Akkiraju分享了企業如何利用AI來改變業務流程並實現戰略目標的見解。
人工智能發展和基礎設施
Akkiraju追溯了AI技術的快速發展，並指出了從感知AI到生成和代理AI的迅速過渡。感知AI在三十年中奠定了基礎，但是允許系統自主推理和行動的代理AI的飛躍發生在短短兩年內。這種加速需要強大的AI基礎架構，Akkiraju將其比喻為軟件開發堆棧中的新層，從根本上重塑了應用程序體系結構。
她指出，AI基礎架構需要全面的系統，包括數據攝入管道，向量數據庫和安全控制。這些組件對於將數據轉換為可行的見解和結果至關重要，這是她稱為“ AI工廠”的過程。
AI平台建築師的角色
AI平台建築師對於設計和實施這些複雜系統至關重要，彌合了公司的業務願景與其技術執行之間的差距。根據Akkiraju的說法，這些建築師確保AI基礎架構是為滿足特定業務需求而定制的，將技術能力與戰略目標保持一致。
AI基礎設施的未來趨勢
展望未來，Akkiraju確定了塑造AI基礎設施未來的關鍵趨勢。其中包括將專業的AI體系結構集成到企業系統中，針對特定用例優化的域特異性模型的開發以及需要高級內存和上下文管理的自主系統的興起。
這些趨勢表明，轉向能夠獨立運營的更複雜的AI應用程序，這表明未來AI深深地嵌入了企業運營中。
有關Rama Akkiraju關於AI基礎架構及其對企業的影響的更多見解，請訪問NVIDIA博客上的全文。
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