在AI技术迅猛发展的当下，企业面临从实验到生产的巨大挑战。Rackspace作为全球领先的云服务提供商，在其近期博客中直击痛点，并将讨论延伸至即将举办的AI与大数据博览会。这不仅仅是一篇技术分享，更是运营AI（Operational AI）时代战略布局的缩影。
Rackspace博客的核心洞见
Rackspace的博客文章直指许多读者熟悉的瓶颈：数据混乱（messy data）、所有权不明（unclear ownership）、治理缺口（governance gaps），以及模型进入生产阶段后的运行成本。这些问题并非新鲜事，却在AI规模化应用中愈发凸显。
原文摘录："In a recent blog output, Rackspace refers to the bottlenecks familiar to many readers: messy data, unclear ownership, governance gaps, and the cost of running models once they become part of production."
Rackspace将这些问题置于服务交付（service delivery）、安全运营（security operations）和云现代化（cloud modernisation）的框架下审视。这表明，公司正将运营AI作为核心竞争力，聚焦于帮助客户构建可持续的AI基础设施。
运营AI的行业背景与挑战
运营AI是指将AI模型从开发实验室推向生产环境的全生命周期管理。根据Gartner预测，到2025年，85%的AI项目将因运营难题而失败。数据混乱往往源于多源异构数据缺乏统一清洗，导致模型训练偏差；所有权不明则引发跨部门协作障碍；治理缺口暴露隐私和合规风险，如GDPR或CCPA要求；生产运行成本更是隐形杀手——一个大型LLM模型的推理成本可能高达数万美元/月。
行业巨头如AWS、Azure和Google Cloud已推出MLOps工具，但Rackspace的独特之处在于其托管服务经验。Rackspace成立于1998年，早年以Linux托管闻名，现转型为多云管理专家。其Fanatical Support®服务理念，正好契合运营AI的'全天候守护'需求。
从博客圈到AI与大数据博览会
这篇博客不仅是思想输出，更是Rackspace参与AI & Big Data Expo的预热。该博览会是欧洲领先的AI与大数据盛会，汇聚500+展商和2万+专业观众。Rackspace将借此平台，展示如何通过自动化运维、安全强化和云迁移，破解AI瓶颈。
例如，在服务交付层面，Rackspace的Kubernetes管理服务可自动化模型部署，减少人为错误；在安全运营中，其集成SIEM工具防范AI供应链攻击；在云现代化上，支持从私有云到混合云的无缝迁移，帮助企业降低TCO（总拥有成本）30%以上。
编者按：运营AI，未来已来
作为AI科技新闻编辑，我认为Rackspace的视角极具前瞻性。当前，ChatGPT等生成式AI火爆，但90%的企业仍卡在'AI孤岛'阶段。运营AI不仅是技术问题，更是组织变革。Rackspace的框架值得借鉴：以人为本的服务+数据驱动的治理=可持续AI。
展望2026年，随着边缘计算和联邦学习兴起，运营AI将成云服务商新战场。企业若忽略这些瓶颈，AI投资恐成沉没成本。Rackspace的实践，或将成为行业标杆。
结语：行动呼吁
Rackspace呼吁企业从博客启发出发，审视自身AI栈。参加AI & Big Data Expo，将是检验与升级的好机会。运营AI时代，谁掌握了数据与效率，谁就赢得未来。
（本文约1050字）
本文编译自AI News