很多企业规划 AI 基础设施时，第一反应是 GPU 或 NPU，但 AI 应用能否稳定运行，同样取决于存储。模型文件、向量数据库、企业知识库、日志、图片、视频、结构化业务数据，以及训练、微调、推理过程中产生的中间数据，都需要合适的存储系统支撑。 如果存储性能不足，GPU 可能等数据；如果存储架构割裂，数据会在不同系统之间反复复制；如果缺少扩展和管理能力，AI 应用从 PoC 进入生产后很容易遇到容量、性能和运维瓶颈。 AI 场景会使用哪
AI 基础设施 POC 的目标不是展示模型“能跑”，而是判断它能否在企业环境中稳定、可控、可扩展地服务业务。 建议企业至少验证 8 类能力： 业务场景和模型效果。 推理性能和响应时间。 GPU/NPU 资源使用。 模型和数据存储。 Kubernetes 或虚拟化运行环境。 权限、租户和 API 配额。 监控、日志和故障处理。 成本、扩容和生产路径。 1. 先确认 业务场景 POC 应从明确场景开始，而不是从模型参数开始。 需要确认： 业务
企业 AI 基础设施应该选择私有化、公有云还是混合部署，取决于业务数据是否敏感、推理服务是否要长期运行、资源需求是否稳定、团队是否具备运维能力，以及企业是否希望复用既有基础设施。 简单来说： 公有云适合快速试用、需求还不稳定、希望降低初期建设复杂度的场景。 私有化部署适合数据、模型、权限和推理服务需要本地控制的业务。 混合部署适合先快速验证，再把核心业务逐步放到可控基础设施上的企业。 对于金融、医疗、政企、制造等对数据安全、合规和业务连
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