第十八屆CIO價值學院第一堂課 會後報導
為克服集中式 AI 存在的眾多挑戰催生出分散式 AI 架構。分散式 AI 架構具有更好的擴充性、更佳韌性，且能妥善保護資料隱私。Electrum Cloud 蔚藍雲專注為企業提供各類策略諮詢與技術創新，加速業務發展，並驅動企業創造更多價值與競爭優勢。
文／林裕洋
面對商業環境急劇變化，AI 已成為企業推動數位轉型的核心技術。過往廣泛被採用的集中式 AI 架構，存在擴充性、資安風險、資料隱私、韌性與效率較低、缺乏民主化，以及潛在偏見等挑戰，阻礙 AI 專案的推動。舉例而言，當 AI 應用需要處理大量數據或擴大服務範疇時，很容易受到集中式架構擴充性不佳的限制。特別是當所有數據和模型等集中在單一雲端平台或資料中心，一旦受到網路攻擊或設備發生非預期故障，將會導致單點故障（Single Point of Failure），造成極大的經濟損失與資安風險。
[ 加入 CIO Taiwan 官方 LINE 、 Facebook 與 IG，與全球CIO同步獲取精華見解 ]
Electrum Cloud 蔚藍雲策略諮詢總監黎嘉龍指出，雖然集中式 AI 在某些方面具有優勢，但前述挑戰也讓 AI 發展受到極大限制，此催生出分散式 AI 架構。分散式 AI 架構不再依賴單一雲端平台或資料中心，而是將運算和數據處理工作分散到多個可以在任何地方的節點上，具有更好的擴充性、更佳韌性，且能妥善保護資料隱私。
明確了解自身需求 制定完善 AI 策略
分散式 AI 逐漸成為主流的關鍵技術之一，透過結合節點運算、本地運算和雲端運算的優勢，將數據、處理、以及 AI 模型分散在各節點上運行，達致跨地域動態擴充與實時處理的效果。其次在智慧合約部分，透過區塊鏈等分散式帳本技術上運行的自動化合約，能夠在沒有第三方干預的情況下自動偵測與糾正錯誤，並強制執行所需的法規要求，讓 AI 應用享有更高的信任度和透明度。第三點是聯邦式學習，讓分散在不同節點上的 AI 模型進行高效率的協同訓練，免去將數據集中到單一環境的資料隱私外洩風險。最後則是數據同步，能確保不同節點之間數據的一致性和同步性，避免因數據品質不佳而帶來的潛在影響。
黎嘉龍指出，面對 AI 架構的變革，企業思維模式需改變與採取策略性作法，如評估高價值 AI 應用場景，明確了解推動 AI 的優先順序和預期影響。其次，企業可透過成立 AI 委員會方式制定完善的數據與治理策略，最後才是部署數據平台與催生首個 AI 案例。蔚藍雲能為企業提供國際水準的諮詢服務，涵蓋商業論證、多雲策略、資安防護、數據平台、數據治理、AI 治理、設計思維、FinOps、流程與人員技能評估等，扮演稱職的企業 AI 夥伴。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
