多年来，AI开发一直是由最强大的模型的种族定义的。每次迭代都具有更高的参数，提高了准确性和增强功能。但是，随着企业寻求现实世界中的AI应用程序，基本的转变正在进行中 – AI不再是谁拥有最大的模型，而是谁能最有效地编排AI。
这种转变不仅与软件有关。 AI硬件的演变在塑造AI编排，成本效率和性能优化的未来方面发挥了至关重要的作用。
不断发展的AI景观以及为什么模型至上不再足够
最新的大型语言模型（LLM）浪潮继续推动边界，但每个模型在不同领域都擅长。真正的挑战不再是选择“最佳”模型，而是为正确的任务部署正确的模型。
关键的AI模型及其优势：
- Grok-3（XAI） – 该模型的计算比Grok-2高10倍，用于高级推理，尤其是在数学，科学和编码方面。
- GPT-4O（OpenAI） – 一个实时处理文本，音频和图像的多模式领导者，使其成为当今可用的广泛使用的AI模型之一。
- DeepSeek R1 – 来自中国的成本效益破坏者，旨在以其西方同行的API成本的一小部分提供高性能。
- Google双子座 – 一个为企业应用程序设计的完全多模型，能够为开发人员集成高级AI驱动的工具。
在专门在不同领域的模型中，企业必须重新考虑其AI策略。没有一个模型可以有效地满足所有AI驱动的业务需求。
AI硬件在编排中的作用
尽管AI模型主导了头条新闻，但硬件正在悄悄地改变AI的效率和可扩展性。无视AI基础设施中进步的公司风险落后。
重塑AI执行的关键硬件创新：
- AI特异性芯片（TPU，NPU，ASIC） – 诸如Google的张量处理单元（TPU）和Apple的神经发动机之类的专用芯片，可以通过较低的功耗来更快，更有效的模型执行。
- 为AI工作负载优化的GPU – NVIDIA的Blackwell架构将为大规模AI工作负载提供前所未有的计算效率。
- AI在边缘 – 实时人工智能决策正在靠近设备，减少云依赖性，并在自动驾驶汽车，智能相机和工业传感器等设备上进行低延迟处理。
- 推理优化 – AI加速器的进步正在提高推理效率，使企业能够以更少的资源部署更多的AI工作负载。
通过这些硬件突破，AI编排不再只是选择最佳模型，而是利用最佳的硬件软件组合来优化成本，性能和可扩展性。
AI编排：新企业AI策略
最好的企业不再锁定为单个型号。取而代之的是，他们正在构建AI生态系统，该系统将工作负载动态路由到最有效的模型和硬件基础架构。
经过精心策划的AI策略根据以下方式分配任务
- 表现 – 将工作负载路由到最适合该任务的模型。
- 成本效益 – 通过选择最经济的AI模型来降低API成本。
- 互操作性 – 启用模型和AI加速器之间的无缝切换。
- 可伸缩性 – 确保AI系统可以处理企业需求并随着工作量的增长而适应。
示例AI编排的用例：
- AI将军协助？ GPT-4O或Claude
- 实时财务或风险建模？ Grok-3
- 成本效益的企业搜索和文档智能？ DeepSeek R1
- 多模式AI应用程序？ Google双子座
跨模型和机器编排的企业将在AI驱动的创新中获得巨大的竞争优势。
从编排到企业AI应用程序
虽然AI编排优化了模型选择和基础架构，但最终目标是
无缝企业应用程序开发。 企业需要 端到端AI解决方案 将精心策划的模型整合到可扩展的，可扩展的生产就绪应用中。
AI驱动的企业应用程序的关键注意事项：
- API和微服务 – AI模型应作为模块化服务部署，以允许与现有企业应用程序的互操作性。
- 数据集成与治理 – AI应用程序必须有效地处理结构化和非结构化数据，同时确保遵守企业数据策略。
- 用户体验和自动化 – AI驱动的应用程序应与企业工作流无缝集成，提供自动化而不会破坏现有流程。
- 安全与合规性 – AI系统应使用强大的安全框架构建，确保数据隐私，访问控制和法规合规性。
- 持续学习与优化 – AI模型必须通过加强学习，人类在环机制和自适应算法来发展。
企业AI应用程序正在行动：
- AI驱动的客户支持 – LLMS之间的动态编排可实现实时，成本效益的客户互动。
- 智能文档处理 – AI在企业工作流程中选择了OCR，NLP和数据提取的最佳模型。
- 风险和欺诈检测 – AI驱动的监视系统在多个财务模型中实时分析模式。
- AI增强软件开发 – AI协助代码生成，调试和自动化，优化开发人员的生产率。
- AI驱动的决策支持 – 企业利用AI提供
上下文感知 执行决策的见解。
与Enterprise AI策略进行桥接编排
有效协调AI模型和硬件的企业需要一个 定义明确的策略 将AI集成到生产环境中。这意味着超越
实验 和 概念证明项目 全面AI驱动转换。
通过关注 企业级AI应用程序开发，组织可以解锁
有形的业务价值，提高效率并在快速发展的AI景观中加速创新。
为什么AI编排是未来
AI军备竞赛结束了。真正的挑战不是建立更大的模型，而是在为AI策划效率，适应性和规模。
依靠单个模型或硬件方法的组织将在成本效率低下，模型限制和性能瓶颈上挣扎。同时，采用AI编排和多模型互操作性的企业将在下一个AI转型时代最适合定位。
接下来，您在哪里看到AI？
随着AI硬件和软件的发展，对LLM互操作性的需求比以往任何时候都变得更加重要。
- 企业是否转向AI互操作性，而不是模型忠诚度？
- 您如何看待AI硬件塑造编排的未来？
分享您的想法 – LET正在讨论AI景观的前进方向。
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