5G连接、基础区块链、设施物联网(IoT)、必须社交媒体和人工智能/机器学习 (AI/ML) 等现代应用正在重新定义各种规模的提供企业的业务流程和用户体验。然而
，性能效率这些应用还带来了另外一个问题：它们对现有网络造成巨大压力
，基础这些网络可能是设施为满足上一代应用的要求而设计和部署的。

不可否认，必须当今的提供网络必须能够实时处理日益复杂的请求和更新信息。这突出表明 ，云计算性能效率不仅需要更高性能的基础网络
，还需要能够管理基础设施及其支持的设施应用、工作负载 、必须数据和工作流的提供智能运营。

本文探讨了一个特定的性能效率应用人工智能与机器学习 (AI/ML) ，并阐述了为什么当今的企业应该考虑投资对其网络进行现代化改造，以利用人工智能与机器学习的价值并最大限度地发挥其全部潜力。

人工智能作为一种技术概念可以追溯到20世纪50年代 ，起源于达特茅斯大学的一个夏季研究项目 ，该术语就是在这里创造的。但今天 ，我们正在迅速接近人工智能和机器学习的主流采用，这是人工智能最广为人知的形式。例如，ChatGPT现在可能很有趣 ，但AI革新许多业务功能的潜力是免费模板巨大的。

一般来说，企业正在评估其AI/ML投资的几个以业务为中心的好处
。第一 ，获得更高水平的智能和洞察力，可以帮助他们做出更好更快的决策
。第二，通过提供更具吸引力的个性化产品和互动来丰富他们的客户体验 。第三，亿华云更新甚至转变他们的业务流程以提高效率和生产力。最后 ，以更高的效率和参与度帮助他们寻找
 、雇用和授权他们的员工。

随着AI/ML的采用加速
，企业将需要投资于工具和专业知识以保持竞争力。然而，如今许多企业还没有超高性能计算和网络带宽来有效地实施它们 。因此 ，企业必须采取措施确保其多云网络基础设施内的最佳性能，并确保在处理数据中心和云中的香港云服务器密集型工作负载（例如 AI/ML）时 ，其运营模型处于最佳状态。

尽管如此，许多企业要么正在评估，要么尚未决定过渡到更高性能的网络 。这些企业可能会惊讶地发现数据中心和多云网络中正在发生的飞速创新
。今天 100G（千兆位）架构技术是标准配置 。可以毫不夸张地认为，该行业将很快达到一个临界点 ，即网络架构需要400和800G容量的灵活可扩展性，以支持包括AI/ML在内的新应用
、高防服务器数据和工作流。

虽然带宽和容量的增加足以成为迁移到这些新网络标准的充分理由，但对于这些企业来说 ，重要的是要考虑这项投资的其他主要好处 ：

对大型企业网络进行现代化改造并不是一个简单的单方面决定。所有企业在评估产品和供应商的选择时都应注意几个注意事项。

第一，评估供应商整个产品组合的广度和深度非常重要，包括软件兼容性 、综合测试验证 、行业标准支持和架构一致性。

第二
，考虑其他因素 ，例如供应链可靠性 、内置安全功能、应用程序智能和提供云敏捷性的能力 。

第三，考虑供应商设计网络以满足您的特定要求的能力 。AI/ML可能适用于任何企业 ，但您如何利用它来发挥自己的优势可能是独一无二的。

毫无疑问，数据中心流量的持续增长推动了对高容量和高度智能的数据中心网络解决方案的需求。事实上
，AI/ML等数据密集型应用的容量需求爆炸式增长超过了当前的高速传输能力。

然而
，许多企业还没有采取适当的步骤来现代化他们的多云网络基础设施和运营模型
，以跟上这些新的需求
。现在就是时候了 ，缺乏网络基础设施来处理AI/ML等应用和工作负载的企业可能会面临竞争力下降的风险 ，并将许多未实现的商业价值留在桌面上。