在數字經濟蓬勃發展的當下，人工智能（AI）轉型浪潮正以前所未有的速度重塑商業格局。根據最新發布的《重塑數據與人工智能：打造面向未來的數字基礎設施白皮書》顯示，79%的數據與AI領域決策者已將正式數據戰略納入IT基礎設施投資規劃，84%的企業選擇將數據存儲策略與AI發展路線圖深度綁定。然而，僅有37%的企業能夠真正通過AI技術實現數據驅動的決策優化，而基礎設施適配問題則成為制約數據價值釋放的核心障礙。
AI技術發展呈現指數級躍進態勢。白皮書預測，2025年全球AI市場規模將突破2440億美元，到2030年更有望攀升至8000億美元以上。當前，機器學習、生成式AI和智能體人工智能三大技術形態正在企業端釋放巨大效能，顯著提升生產效率與業務創新能力。但與此同時，AI應用的深化也引發了"數據引力"效應——海量數據持續吸引應用服務向數據源聚集，這對傳統云計算架構提出嚴峻挑戰?，F有云服務在延遲控制、專用硬件支持等方面存在明顯短板，難以完全滿足AI發展的多樣化需求。
傳統IT基礎設施的局限性日益凸顯。調研數據顯示，企業普遍面臨遺留系統改造困難、數據分散管理、專業能力斷層、部門協作壁壘等四大痛點。這些問題導致63%的企業無法有效利用AI技術實現業務創新，數據洞察的轉化效率受到嚴重制約。白皮書指出，企業需要從六個維度重構數字基礎設施：通過模塊化主機托管實現彈性擴容，采用預集成解決方案降低技術復雜度，利用邊緣計算縮短數據處理時延，依托分布式架構滿足合規要求，構建企業級平臺強化風險管控，以及采用綠色節能技術踐行可持續發展。
在基礎設施重構過程中，數據中心合作伙伴的選擇至關重要。企業需要綜合評估服務商的AI優化能力、技術適配度、網絡覆蓋范圍、安全合規體系、可擴展性、生態整合能力、區域服務能力、方案靈活性、成本透明度、技術前瞻性、綠色運營水平、數據主權保障及系統連通性等13項核心指標。以Digital Realty為例，其PlatformDIGITAL?平臺通過模塊化設計、全球網絡布局和生態伙伴體系，已成功助力Macnica、CoreWeave等企業完成AI轉型，相關實踐案例為行業提供了重要參考。
白皮書特別強調，企業需要打破部門間的數據孤島，建立AI戰略與數據中心規劃、整體業務發展的協同機制。這種轉變不僅涉及技術架構的重構，更需要組織文化的深度變革。通過建立跨部門協作機制、培養復合型人才隊伍、構建數據驅動的決策體系，企業才能真正釋放AI技術的潛在價值，在數字經濟時代構建可持續的競爭優勢。
