隨著人工智能技術的飛速發展，構建高效、穩定、可擴展的AI基礎設施已成為企業數字化轉型的關鍵。其中，AI基礎軟件開發作為核心環節，其成功實施不僅依賴于先進的技術，更離不開跨職能團隊的緊密協作，尤其是IT運維團隊與數據科學團隊之間的深度融合。
一、AI基礎軟件開發的獨特性與挑戰
AI基礎軟件不同于傳統企業應用，它涵蓋了從數據采集、存儲、處理、模型訓練到部署、監控、迭代的完整生命周期。這類軟件通常需要處理海量異構數據，運行計算密集型的模型訓練任務，并確保模型在生產環境中持續、穩定、高效地提供服務。其開發過程具有迭代快、實驗性強、對計算和存儲資源需求動態變化大等特點。這帶來了獨特的挑戰：
- 資源管理復雜性：GPU等專用硬件的調度、彈性計算集群的管理、大規模數據管道的維護。
- 環境與工具鏈一致性：確保從開發、測試到生產環境的可復現性，管理復雜的依賴關系。
- 規模化與性能：如何將實驗階段的模型有效部署為可服務數百萬用戶的高性能應用。
- 安全與合規：數據安全、模型安全、訪問控制和行業法規的遵從。
這些挑戰遠非單一團隊能夠獨立應對。
二、IT與數據科學團隊：從“孤島”到“共生”
傳統上，IT團隊與數據科學團隊往往存在目標與工作模式的差異，容易形成“孤島”。
- IT團隊：核心職責是保障基礎設施的穩定性、安全性、可靠性和成本效益。他們擅長系統架構、網絡、安全、資源供給和運維自動化。他們的思維模式偏向于“生產就緒”和“可控”。
- 數據科學團隊：核心目標是探索數據價值，快速構建和迭代模型以解決業務問題。他們擅長算法、統計、實驗設計和業務理解。他們的思維模式偏向于“快速實驗”和“創新”。
在AI基礎軟件開發中，這兩種思維和能力缺一不可。缺乏IT支持，數據科學家可能陷入“原型地獄”——模型無法有效部署和規模化；缺乏數據科學的輸入，IT構建的基礎設施可能無法滿足模型開發與服務的真實需求，造成資源浪費或成為創新瓶頸。
三、協作的關鍵價值體現
成功的協作能將雙方優勢結合，具體體現在AI基礎軟件開發的各個環節：
- 基礎設施設計與規劃：數據科學團隊提供未來模型對算力（如GPU類型、內存）、存儲（數據吞吐量、格式）、網絡（數據傳輸帶寬）的預估需求；IT團隊則基于這些需求，結合企業總體架構、安全標準和成本約束，設計可擴展、高效且經濟的基礎設施藍圖（如混合云策略、Kubernetes集群架構、存儲解決方案）。
- 開發與實驗平臺構建：協作打造統一的AI平臺（如基于Kubeflow、MLflow等開源工具或商業解決方案）。IT團隊負責平臺的底層部署、多租戶管理、資源配額與調度、監控和災備。數據科學團隊則定義平臺所需的工作流、實驗跟蹤、模型注冊和協作功能。這為數據科學家提供了自助式、標準化的工具，同時保證了IT的可控性。
- 模型部署與運維（MLOps）：這是協作的核心戰場。IT團隊將軟件工程中的CI/CD、監控、告警等最佳實踐引入，建立模型自動化部署流水線、版本管理、A/B測試框架和性能監控體系。數據科學團隊則負責定義模型的服務接口、性能指標（如預測延遲、準確性漂移）和回滾策略。雙方共同確保模型從“實驗室藝術品”轉變為“工業級產品”。
- 成本優化與治理：數據科學團隊通過模型優化、早期終止不成功的實驗來降低計算成本；IT團隊則通過資源自動伸縮、spot實例利用、存儲生命周期管理等技術手段優化整體基礎設施支出。雙方共同建立資源使用規范和成本分攤模型，提升資源利用透明度。
- 安全與合規共建：IT團隊搭建數據安全框架（加密、脫敏）、網絡隔離和訪問控制；數據科學團隊則在算法層面關注公平性、可解釋性，并確保數據處理符合業務倫理。雙方協作應對GDPR等法規要求。
四、如何促進有效協作
- 建立共同目標與指標：超越部門KPI，圍繞“AI驅動的業務價值實現速度”、“模型從實驗到生產的時間”、“基礎設施資源利用率與成本比”等共同目標對齊。
- 跨職能團隊與嵌入式角色：成立包含IT工程師和數據科學家的聯合項目組，或設置“MLOps工程師”、“AI平臺工程師”等橋梁角色，他們精通雙方語言，能有效翻譯需求與約束。
- 標準化與自助服務：IT團隊提供經過驗證的、標準化的基礎設施組件和平臺服務（如容器鏡像、實驗模板），數據科學團隊在受控范圍內獲得自助服務能力，減少阻塞式依賴。
- 持續溝通與知識共享：定期舉行技術分享會，IT團隊向數據科學家介紹基礎設施的新能力與限制，數據科學家向IT團隊分享前沿算法對算力需求的變化趨勢。建立共享的文檔和知識庫。
- 聯合進行工具選型與開發：在引入或開發AI基礎軟件工具時，雙方共同參與評估，確保工具既滿足研發效率需求，又符合企業運維標準。
結論
AI基礎軟件的開發是一場“團體賽”。在人工智能日益成為企業核心競爭力的今天，打破IT與數據科學之間的壁壘，構建一種共生、互信的協作文化，與選擇正確的算法和硬件同樣重要。只有當基礎設施的穩固性與數據科學的敏捷性完美結合，企業才能真正構建起能夠持續產生價值的AI能力，從而在激烈的市場競爭中贏得先機。這不僅是技術管理的升級，更是組織文化與工作模式的深刻變革。
