为主权人工智能设计：从边缘到云的共享基础

随着组织将人工智能应用于更多对业务至关重要且数据密集的工作负载，人工智能处理正在更接近数据生成、决策制定和操作发生的地方进行。 - 制造商可以在生成数据的系统旁边分析机密的生产数据。 - 制药公司可以在受控环境中将人工智能应用于临床试验。 - 政府机构可以在保持既定安全和操作边界的同时，运行涉及敏感信息的人工智能应用。 这一转变反映了整个技术生态系统持续的创新，旨在为组织在运行人工智能和处理敏感数据的地点提供更大的灵活性，同时也正在改变数字主权的讨论。它现在涵盖了数据的存储和处理位置、工作负载的运行地点、谁可以访问和操作周围的系统，以及随着需求变化这些系统如何保持安全和可操作。数字主权的下一阶段将通过硅片、基础设施、云、安全、数据和人工智能之间的更紧密协作，在整个技术生态系统中逐步成形。 随着人工智能扩展到更敏感和关键任务的工作负载中，主权必须在整个堆栈中设计，从硅片和基础设施到云、数据和人工智能。微软和英特尔® 正在合作，帮助组织创建一个更一致的创新基础，同时在工作负载的运行位置和控制方式上保留更多选择。 灵活的主权架构允许组织将每个工作负载放置在合适的环境中，应用所需的控制，并在需求变化时保持更一致的技术和操作基础。