AI ระดับองค์กรกำลังเปลี่ยนจากโครงการนำร่องแบบแยกส่วนไปสู่บริการที่สำคัญต่อธุรกิจ ซึ่งต้องครอบคลุมทั้งระบบคลาวด์ ศูนย์ข้อมูล และอุปกรณ์ปลายทาง ผู้บริหารด้านไอที (CIO) กำลังเผชิญกับแรงกดดันในการปรับการประมวลผลและการฝึกอบรม AI ให้สอดคล้องกับปริมาณข้อมูล กฎระเบียบ และความต้องการ GPU ที่คาดเดาไม่ได้ ในขณะเดียวกันก็ต้องหลีกเลี่ยงการผูกขาดจากผู้ให้บริการและค่าใช้จ่ายคลาวด์ที่สูงเกินไป การผสมผสานที่กระจัดกระจายของเซิร์ฟเวอร์ AI กลุ่ม GPU และระบบสวิตช์แบบเดิม มักเป็นอุปสรรคต่อการเปลี่ยนผ่านไปสู่สถาปัตยกรรม AI แบบไฮบริดที่ปรับขนาดได้

ส่วนนี้จะอธิบายถึงวิธีการสร้างโครงสร้างสถาปัตยกรรม AI แบบไฮบริดที่สร้างสมดุลระหว่างทรัพยากรภายในองค์กรและทรัพยากรบนคลาวด์ โดยใช้หลักการออกแบบที่สอดคล้องกัน โดยจะเน้นที่ตำแหน่งที่เหมาะสมสำหรับการฝึกอบรมและการประมวลผล AI วิธีการเชื่อมต่อคลัสเตอร์ GPU กับโครงข่ายศูนย์ข้อมูลที่มีแบนด์วิดท์สูง และวิธีการจัดสรรการลงทุนในเซิร์ฟเวอร์ AI แพลตฟอร์ม GPU และระบบสวิตช์ เพื่อให้แต่ละขั้นตอนสอดคล้องกับปริมาณงานและจุดตัดสินใจขององค์กร