别再关注人工智能超级智能——真正的威胁是一团火球
虽然电影和媒体不断煽动关于人工智能超级智能统治世界的恐惧，但当今企业面临的真正挑战并不那么戏剧化，而是更加紧迫：由混合多云环境、API 和运营孤岛错综复杂的网络构成，这些因素在未来几年内可能促使社会变革性人工智能的部署。
超级智能 AI 程序，例如《终结者》中的天网或2001 年的 HAL： 太空漫游的故事引人入胜，但企业真正面临的噩梦不是流氓机器，而是如何部署、保护和管理组织创新所需的大量人工智能应用程序和 API。 使这一挑战更加复杂的是，企业需要管理这批新的人工智能应用，同时继续运营现有的分布式应用组合，以保持业务的正常运转。
在 F5，我们将这种不断扩大的复杂性称为“火球”。 管理日益分散的环境中激增的应用程序和 API 已经是一项巨大的运营挑战——但随着人工智能的爆炸性增长，这个火球将变得更加炽热。
在日益分散的环境中管理激增的应用程序和 API 数量，带来了巨大的运营变革，F5 将其称为“火球”。
0":"人工智能的指数级增长引发焦虑，但情况可能与你想象的不同
在过去的几年里，对人工智能的投资达到了前所未有的水平，采用曲线的增长速度比我们近代史上任何时期都要快。 各国政府正在重塑整个电网，并为核能等行业制定现代化的法规，以推动下一波机器智能浪潮。 这是一场在企业生态系统中挖掘人工智能变革潜力的竞争。
企业依靠应用来部署人工智能，这意味着混合多云环境中会出现大量额外的工作流程、API 和新的依赖关系，这些很难以统一的方式进行管理和保护。 真正的威胁就在这里。 采用人工智能不仅仅增加了能力，还将运营规模扩展到许多企业难以应付的程度。 考虑一下企业在部署各种人工智能工具时面临的挑战：
- 连接到接口第三方数据集的生成式人工智能模型
- 自主智能AI工作流程管理类似SaaS的整个生态系统，例如营销自动化或客户个性化
- 实时推理和模型训练管道 跨云、边缘和本地环境运行
在碎片化环境的巨大挑战中，管理和保障如此高的运营复杂性堪称一场后勤噩梦。 这不仅仅是增加更多应用，而是要确保整个拼凑的生态系统安全、稳定、规模化地运行。 企业甚至在完全实现他们设想的人工智能水平之前，就已在拼命努力控制这场混乱。
企业必须专注于解决人工智能的规模化部署难题。 在一个已充满低效运作和技术债务的系统中，你如何有效利用智能？ 通过将应用交付和安全服务整合到一个可扩展的平台。
利用人工智能需要融合、统一的平台
控制运营蔓延并有效扩展人工智能需要的不仅仅是战术点解决方案。 企业需要一种统一的方法，依托一个能够应对部署、管理、安全和性能等全方位挑战的平台。
成功的平台必须在四个关键支柱上创造价值，以有效管理和保障企业环境中的人工智能安全：
跨所有环境的集中管理
为什么至关重要： 孤立的环境会带来效率低下，因为它们经常在每次部署和环境中重新造轮子，IT 团队在云区域、本地部署和边缘部署之间处理冗余工具和不一致的策略。 这些低效会延缓扩展进程，并使企业面临安全配置不一致或合规性漏洞等风险。 敏捷的集中管理让开发和安全团队可以共同受益，而不会相互干扰。 同时，它确保了企业范围内的治理和合规措施能够得到持续一致的执行。 比如，遵循《通用数据保护条例》（GDPR）、《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）或《加州消费者隐私法案》（CCPA）等严格法规的组织，可以通过单一控制平面实现自动安全更新——如加密策略或审计追踪，覆盖所有环境。 这不仅减少了人工操作的错误，还简化了合规报告流程，并使安全策略能与监管要求保持同步。
实际示例： 一家在混合多云环境中管理生成式人工智能应用的金融机构通过集中控制实施统一的安全策略，确保符合法规如 GDPR 对数据保护的要求。 这种方法减少了手动配置错误、避免冗余、保护敏感的客户帐户信息，同时将停机时间降到最低。
大规模 AI 工作负载安全
为什么至关重要： 人工智能交互通常涉及敏感且动态的数据管道，必须在不影响性能的前提下实时保护这些数据。 这对于人工智能推理端点和模型训练管道尤其关键，因为它们容易受到提示注入、数据中毒和模型盗窃等网络攻击。
实际示例： 一个医疗保健组织依靠全面的API发现和加密技术，利用人工智能诊断保护敏感的患者数据。 自动威胁检测不仅能实时识别流量中的异常，还能在攻击影响运营前进行缓解。 这种主动的安全策略让企业在保障敏感数据的同时，提供高性能的AI服务。
全球弹性与可见性
为什么至关重要： 随着环境不断扩展和互联互通的增强，排查故障和发现易受攻击的 API 变得愈发困难。 没有统一的可观察性，企业便可能管理一个盲点重重的生态系统，这些盲点会削弱性能和合规性的努力。 全球弹性对于实时识别瓶颈和修复漏洞以保障运营健康至关重要。
实际例子： 一家全球电子商务企业利用集中式可视性工具，确保在北美购物节如黑色星期五期间遵守欧洲数据隐私法，同时应对高频 API 访问。 通过主动监控和及时应对异常情况，企业确保系统正常运行，赢得各地区客户的信任。
可编程性推动创新
为什么至关重要： 为了避免被维护任务淹没，企业必须整合能够适应人工智能不断变化需求以及传统工作负载的生命周期自动化。 可编程性确保系统能够动态应对不断变化的工作负载，这不仅是部署AI模型的组织部分的关键要求，也适用于所有处理波动流量或计算需求的业务领域。
实际示例： 一家制造企业部署预测性AI以优化供应链，集成可编程数据平面，使其能够在工作负载波动时安全地自动化部署变更。
驾驭混沌
尽管反乌托邦式的 AI 超级智能愿景占据头条，但企业在其应用生态系统中面临的现实更为紧迫——由无序且爆炸性增长的人工智能带来的运营复杂性变得更加难以管理。这才是真正需要企业克服的挑战。
F5应用交付和安全平台帮助组织驯服火球，同时重塑他们使用 AI 的方式。
完全扑灭火球可能在实际操作中是不可能的，但驯服它不再是可有可无的 对于希望释放人工智能潜力并创建面向未来创新的敏捷基础的企业来说，这至关重要。
统一平台，例如F5应用交付和安全平台，不仅帮助组织掌控复杂应用生态系统的混乱，还能革新利用人工智能推动各层面实现可扩展、盈利的转型方式。 人工智能是未来，但必须在安全、高效、负责任的前提下部署。
驾驭混沌。 我们可以帮您一把。