AI Fabric 架構是模塊化、可擴展且面向未來的，是現代商業環境中企業實現卓越的關鍵。

在當今商業環境中，數據分析和人工智能領域發展可謂日新月異。幾乎每天都有新興技術誕生，新的應用場景不斷涌現，前沿探索持續拓展。可遺憾的是，眾多企業在利用數據和人工智能方面，腳步總是滯后。

這是每個行業進行創新和獲得競爭優勢的沖刺階段，但正如大多數企業時常感受到的那樣，大規模實施下一代數據和 AI 工具說起來容易做起來難。

實際操作中，無論企業員工能力如何、專長在哪方面，想要實現數據與人工智能的順暢應用都困難重重。一方面，數據格式陳舊，沿用幾十年的遺留系統架構混亂復雜；另一方面，企業常常難以精準定位問題根源，而這其中，數據架構往往就是“罪魁禍首”。

AI FABRIC：一種大膽的創新方法

AI Fabric 源自 Data Fabric的演變。Data Fabric （數據架構）是過去十年左右出現的，它巧妙地融合了數據倉庫和數據湖的優勢特性，為企業的數據資產構建起一個統一且流暢的管理體系。借助這一體系，企業在數據管理工作上效率大幅提升，操作更加便捷，并且能夠輕松實現管理規模的擴展。

然而，隨著 AI 領域創新步伐的不斷加快，單純依靠 Data Fabric 已難以滿足企業的需求。

“ Data Fabric 固然重要，但它無法完全涵蓋有效激活和運用數據所需的全部要素。AI Fabric 才是重中之重，許多人在 AI 開發過程中遭遇的難題，本質上是數據層面的問題。在計劃開展 AI 項目前，首要任務是將所有數據集中整合到一處，因為雜亂無章的數據幾乎毫無價值。

—— 數據分析高級副總裁

Christian Buckner”

簡言之，AI Fabric 把 Data Fabric 的強大效能與 AI 開發及運營工具有機結合。如此一來，不僅能使企業的數據資產條理清晰，優化團隊協作流程，還能讓生成式人工智能（GenAI）模型理解數據資產的內涵，進而將所有相關內容納入統一的集中治理模式之下 。

AI FABRIC 的獨特之處

在當今數字化時代，企業渴望使用 AI 的自動化力量、挖掘創新潛力并實現變革性突破，而?AI Fabric提供了有力支持，其中知識圖譜技術發揮著關鍵作用。知識圖譜能夠整合多元數據來源，構建統一且公認的事實基礎，從而有效簡化企業內部復雜的數據環境，使其清晰有序。

知識圖譜的獨特優勢在于，它在數據之上構建了一層易于理解的語義層，確保人類和 GenAI 模型能理解和利用數據。

Buckner 表示 “與傳統的機器學習模型相比，GenAI 模型的思考方式更趨近人類。因此，因此，為實現GenAI模型與底層數據基礎設施的高效協同，引入可被人類理解的語義層至關重要。”

知識圖譜與AI Fabric的結合，開辟了全新的應用與工具領域。面對快速變化和日益復雜的商業環境，企業若要保持領先地位，必須借助這些創新成果。得益于清晰易懂的語義層，如今企業能夠使用自然語言查詢數據，操作更為便捷。

Buckner進一步闡述道：“AI Fabric 為低代碼甚至無代碼工具、聊天機器人、代碼操作界面、數據儀表盤，以及驅動企業業務運轉的各類工具，創造了廣闊的應用空間。”

模塊化、可擴展、面向未來

AI Fabric 架構具備一項極為顯著的優勢，如同它所支撐的強大模型一般，擁有能夠伴隨企業發展進程，靈活進行適應性調整與規模拓展的特性。

AI Fabric 能夠與企業現有的各類系統實現無縫對接，這就使得團隊在實施相關解決方案時，可以循序漸進地推進，既不會對當前正在開展的業務造成中斷，也無需摒棄過往數十年投入構建的設施與基礎架構。相反，它宛如一座模塊化的橋梁，成功連接起過去與未來的技術。

在實施 AI Fabric 的過程中，并不需要一開始就將其視作覆蓋整個企業的宏大項目。

正如 Buckner 所提及的：“眾多企業往往從部門層面著手啟動。負責實施的部門可以向其他部門展示成果，宣稱‘瞧，我們完成了一個相當出色的項目’。通過這種方式，能夠逐步積累起繼續推進的動力，而無需一次性全面鋪開。”

總體而言，AI Fabric 堪稱助力全球企業達成下一代 AI 能力的核心要素。在理想狀況下，AI Fabric 能夠解決企業底層數據中潛藏多年的棘手難題，為企業提供工具，使企業能夠在同一平臺上直接將 AI 應用于日常運營。它具有模塊化、可組合以及開放性的特點，并且充分考量了企業在現有數據生態系統中的已有投入。

在當下的商業環境中，數據與 AI Fabric 無疑是企業追求卓越發展的關鍵所在。倘若您期望借助數據與 AI 推動企業邁向更高的發展層次，那么，從今日起開啟企業的 AI Fabric 探索之旅不失為明智之舉。