回避云就是放弃AI！你的企业正在放弃未来吗？

AI，用现在的基础设施开始也没关系吗？  
 

AI采用不仅仅是添加AI功能。

数据能够无缝流动的结构，
AI能够自由扩展的基础设施，
以及最小化潜在风险的设计必须首先进行。

特别是，为了利用AI，数据在云中而不是在本地可以更快地被利用，
SaaS形式比Local LLM更有效。云环境还提供了灵活有效地使用各种LLM（大规模语言模型）的基础。

也就是说，首先明确定义能够稳定实现AI并应对未来变化的最优基础设施环境是第一步。

必须首先确认当前系统是否具有能够承担AI执行的结构和环境，
此时必须检查的是基础设施配置和系统间的连接结构，即「结构诊断」。

阻碍AI的第一道障碍是「基础设施」。

根据麦肯锡的数据，财富500强企业中70%仍在运营20年以上的遗留系统，
这是阻碍AI采用所需的敏捷性和可扩展性的典型技术债务。

特别是基于生成式AI的IT现代化战略已经证明可以将原本需要数年的工作
成本降低50%以上，开发速度加快40-50%的实际成果。

但是，为了使这种创新成为现实，需要明确的前提条件。

麦肯锡将「云转换」明确为AI执行的不可逆转的必要条件，
并表示AI编排结构（将数百个生成式AI代理有机地连接并运行）
在本地环境中是无法实现的。

问题是，许多企业仍在没有意识到是否存在技术债务的情况下讨论AI采用。
如果不准确诊断AI执行所需的核心基础设施条件，即使迁移到云，AI也只能停滞不前。

※ 来源：麦肯锡，《AI for IT modernization: Faster, cheaper, better》，2024.12.2

AI执行的基础设施比较：云 vs 本地

在哪里执行AI？
「云还是本地」这个选择直接导致可扩展性、灵活性、数据利用性的竞争力差异。

1️⃣可扩展性

本地需要数周到数月才能增加GPU或存储，
而云可以通过一次点击在几分钟内扩展数百个计算环境。
在AI训练等需要大规模资源的任务中，这种速度差异直接转化为竞争力差异。

2️⃣灵活性

在本地环境中，环境变更或新技术测试需要复杂的前期工作，
而云可以在几分钟内创建测试基础设施，实验后立即删除，
可以显著缩短AI模型实验和改进周期。

3️⃣数据利用

AI没有「好数据」就无法正常运作。
本地数据分散在各个部门或系统中，难以整合，
而云可以快速收集和连接内部和外部数据，为AI的数据驱动学习环境提供支持。

最终，AI基础设施设计的出发点不是「服务器放在哪里」，而是
什么环境能更快、更灵活地执行AI。
答案就是云。

单纯的迁移无法完成云转换。

云上的AI不能建立在「未知的基础设施」之上。
AI时代的成功飞跃始于「当前系统的清晰可视化」。

许多企业认为只要迁移到云就完成了转换，
但实际上系统如何相互关联、数据从何处流出、依赖于什么往往
没有明确把握就推进转换。

仅凭列出的信息无法设计云转换战略。

• 系统间依赖性识别失败 → 转换期间发生意外故障
• 数据流中断 → 业务中断和系统连接错误
• 连接结构遗漏 → 错误的转换优先级和日程延迟
• 闲置和重复资产搁置 → 成本浪费和安全风险增加

Hyper Mig：「连接」结构的战略工具

Hyper Mig（超级迁移）是集合了Megazone Cloud的云转换经验和技术专长，
通过综合分析企业内基础设施、应用程序和数据库之间的关联关系，实现战略性转换。

超越简单的库存收集，生成云转换所需的结构诊断和战略制定的基础数据，
并提供云战略制定所需的「结构化洞察」。

• 无需服务器、DB、应用、网络代理即可收集（Agentless）
• 组件间依赖性（Dependency）可视化
• 基于实际流量生成结构图
• 识别闲置和重复资产

Hyper Mig是建立AI和云之间稳定连接的第一步。

AI战略，成功的迁移是其开始。

AI不是「功能」，而是在「环境」上执行的战略。

但许多企业只了解服务器数量就推进转换，
因此遭遇意外故障和不必要的成本损失。

Hyper Mig分析系统的背景和流程，
为转向AI基础设施的转换之旅提供战略方向。

如果想要正确执行AI，
现在是时候用Hyper Mig从基础开始思考了。

📍 [Hyper Mig系列] AI·云转换完全掌握

第1篇：回避云就是放弃AI！你的企业正在放弃未来吗？
第2篇：云转换、AI基础设施设计……不了解依赖性就会失败。
第3篇：AI、云，现在用「Hyper Mig」执行。

📧 Hyper Mig咨询：hyper_mig@megazone.com 
🎬Hyper Mig YouTube频道：点击进入

✍️作者：Shin Jeong-ran，Specialty Service Unit