如何在确保数据主权的同时实现高性价比的人工智能解决方案

交集 人工智能成本效益 和 数据主权 已成为全球组织面临的一项关键挑战。这两个优先事项之间的冲突日益加剧，迫使企业从根本上重新审视其风险管理框架和人工智能部署的战略方法。

生成式人工智能优先事项的演变

一年多以来， 生成式人工智能叙事 一直以来，能力提升方面的竞争都占据主导地位。传统的成功指标侧重于参数数量和基准分数，但这些指标已被证明越来越不足以评估实际性能。

成本效益势在必行

随着人工智能在企业中的应用规模不断扩大， 成本效益已成为首要考虑因素各组织发现，与人工智能基础设施、模型训练和推理相关的运营费用可能会迅速超出最初的预期。

数据主权：监管现实

数据主权 指的是数据必须始终受数据收集所在国家/地区的法律和治理结构的约束这一法律要求。这一原则对人工智能部署战略，尤其是跨国公司而言，具有深远的影响。

根本冲突

成本优化与数据主权之间的矛盾造成了…… 战略困境 对于全球企业而言，集中式人工智能基础设施可提供显著的规模经济效益，但数据主权要求通常需要分布式、区域性部署，这会增加运营复杂性和成本。

重新思考企业风险框架

组织必须改进其风险评估方法以适应这一新现实。传统的企业风险框架并非旨在应对人工智能系统带来的独特挑战，这些系统必须同时优化…… 成本效益， 监管合规， 和 运营绩效。

全球组织的战略方法

具有前瞻性的企业正在采用 混合人工智能架构 这些方法旨在调和这些相互冲突的需求。它们通常结合集中式模型开发和区域化部署及数据处理。

前进之路

人工智能成本效益与数据主权之间的冲突，是企业下一阶段人工智能应用面临的一项关键挑战。能够成功应对这一矛盾的组织有望获得显著的竞争优势，而未能妥善解决这一问题的组织则将面临财务和监管方面的风险。

行业不能再进行简单的基准比较，而必须开发更复杂的框架，以考虑在全球分布式企业环境中成功部署人工智能所涉及的运营、财务和监管等各个方面。