مقدمه
هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به یکی از اصلی‌ترین موتورهای تحول دیجیتال تبدیل شده است. اما چیزی که پشت صحنه این پیشرفت عظیم قرار دارد، تنها الگوریتم‌ها یا مدل‌ها نیست؛ بلکه «زیرساخت هوش مصنوعی» است—مجموعه‌ای از سخت‌افزار، نرم‌افزار، پردازش، ذخیره‌سازی و ابزارهایی که امکان آموزش، اجرای و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌کنند.
در واقع، هر مدل هوش مصنوعی پیشرفته‌ای که می‌بینیم—از سیستم‌های توصیه‌گر گرفته تا مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، خودروهای خودران یا پردازش تصویر—بر روی یک زیرساخت قدرتمند ساخته شده است. این زیرساخت تعیین می‌کند که:
- یک مدل چقدر سریع آموزش می‌بیند،
- چقدر دقیق عمل می‌کند،
- تا چه اندازه قابل اعتماد است،
- و آیا می‌تواند در مقیاس بزرگ اجرا شود یا نه.
این مقاله به‌صورت مرحله‌به‌مرحله توضیح می‌دهد که زیرساخت هوش مصنوعی دقیقاً چیست، از چه اجزایی تشکیل شده، چه تفاوتی با زیرساخت IT سنتی دارد، چه چالش‌هایی وجود دارد و چگونه می‌توان یک زیرساخت مناسب برای پروژه‌های هوش مصنوعی ساخت.
تعریف زیرساخت هوش مصنوعی
زیرساخت هوش مصنوعی به مجموعه‌ای از اجزا و فناوری‌ها گفته می‌شود که امکان ساخت، آموزش، اجرا و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌کنند. این زیرساخت شامل همه چیز می‌شود؛ از سخت‌افزارهای قدرتمند گرفته تا ذخیره‌سازی داده، شبکه‌های سریع، ابزارهای نرم‌افزاری و محیط‌های عملیاتی که مدل‌ها در آن اجرا می‌شوند.
به‌طور کلی، زیرساخت هوش مصنوعی شامل سه بخش اصلی است:
۱. سخت‌افزار (Hardware)
پردازنده‌ها، GPUها، TPUها، حافظه RAM، ذخیره‌سازها و سرورها.
۲. نرم‌افزار و ابزارها (Software & Tools)
چارچوب‌های یادگیری ماشین مثل TensorFlow و PyTorch، پلتفرم‌های داده، ابزارهای .MLOps
۳. شبکه و محیط اجرا (Network & Runtime)
شبکه‌های پرسرعت، اینترنت پایدار، محیط‌های ابری، کانتینرسازی و سیستم‌های مقیاس‌پذیر.این اجزا با هم کار می‌کنند تا یک مدل بتواند از مرحله جمع‌آوری داده‌ها تا آموزش، استقرار و نظارت به‌درستی عمل کند.
چرا زیرساخت هوش مصنوعی اهمیت دارد؟
هر پروژه هوش مصنوعی، از ساده‌ترین مدل‌های یادگیری ماشین تا پیشرفته‌ترین سامانه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ، به یک زیرساخت مناسب نیاز دارد. بدون زیرساخت درست، حتی بهترین الگوریتم‌ها نیز نمی‌توانند عملکرد مطلوبی داشته باشند.اهمیت زیرساخت هوش مصنوعی را می‌توان در چند نکته خلاصه کرد:
۱. سرعت آموزش و اجرای مدل‌ها
مدل‌های هوش مصنوعی—به‌ویژه شبکه‌های عصبی و مدل‌های بزرگ—به حجم زیادی از محاسبات نیاز دارند.وجود GPU ، TPU و پردازنده‌های قدرتمند باعث می‌شود:
- آموزش مدل‌ها سریع‌تر انجام شود
- آزمایش و خطا کوتاه‌تر شود
- زمان توسعه کاهش پیدا کند
۲. پردازش داده‌های حجیم
هوش مصنوعی بدون داده معنی ندارد.زیرساخت مناسب کمک می‌کند:
- ذخیره‌سازی داده‌ها مقیاس‌پذیر باشد
- دسترسی به داده‌ها سریع انجام شود
- عملیات تحلیل و پردازش بدون کندی انجام شود
۳. امکان اجرای مدل‌ها در مقیاس بزرگ
وقتی یک مدل برای میلیون‌ها کاربر، درخواست یا تراکنش استفاده می‌شود، نیاز به زیرساختی دارد که:
- مقیاس‌پذیر باشد
- پایدار بماند
- بتواند بار سنگین را مدیریت کند
بدون این زیرساخت، مدل‌ها در عمل قابل استفاده نیستند.
۴. کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری
زیرساخت درست به سازمان‌ها کمک می‌کند:
- هزینه منابع را مدیریت کنند
- از منابع ابری بهینه استفاده کنند
- مدل‌ها را بدون اتلاف انرژی اجرا کنند
۵. امنیت و مدیریت داده
هر مدل هوش مصنوعی با داده‌های حساس سروکار دارد.زیرساخت مناسب باید امنیت داده‌ها را در تمام مراحل تضمین کند:
- جمع‌آوری
- ذخیره‌سازی
- پردازش
- و استقرار مدل‌ها
۶. قابلیت اعتماد در محیط‌های واقعی
مدل‌های AI همیشه در شرایط ایده‌آل اجرا نمی‌شوند.زیرساخت مناسب کمک می‌کند:
- مدل پایدار بماند
- خرابی‌ها کم شود
- و خروجی قابل اعتماد باشد
اجزای اصلی زیرساخت هوش مصنوعی
زیرساخت هوش مصنوعی از چند بخش کلیدی تشکیل شده است که هر کدام نقش مهمی در توسعه و اجرای مدل‌ها دارند. این اجزا کنار هم کار می‌کنند تا یک سیستم AI بتواند داده جمع‌آوری کند، آن را ذخیره کند، مدل را آموزش دهد و در نهایت خروجی دقیق تولید کند.
در ادامه، مهم‌ترین مؤلفه‌های زیرساخت هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم.
1. سخت‌افزار (Hardware)
الف) پردازنده‌ها (CPU)
CPU بخش کلیدی هر سیستم کامپیوتری است.در پروژه‌های کوچک یا پردازش‌های سبک، CPU نقش اصلی دارد. اما برای مدل‌های بزرگ، سرعت آن کافی نیست.
ب) پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
GPU قلب زیرساخت‌های مدرن هوش مصنوعی است.این پردازنده‌ها برای اجرای عملیات موازی طراحی شده‌اند و:
- سرعت آموزش مدل‌ها را چندین برابر می‌کنند
- برای شبکه‌های عصبی ضروری هستند
- در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) کاربرد حیاتی دارند
پ) شتاب‌دهنده‌های اختصاصی (TPU، NPU و …)
شرکت‌هایی مثل Google و Apple سخت‌افزارهای ویژه‌ای ساخته‌اند که مخصوص محاسبات هوش مصنوعی هستند:
- TPU: برای یادگیری عمیق
- NPU :در موبایل‌ها برای پردازش سریع‌تر AI
- ASICها: تراشه‌های سفارشی برای کاربردهای خاص
این شتاب‌دهنده‌ها مصرف انرژی را کاهش داده و سرعت پردازش را افزایش می‌دهند.
ت) حافظه و ذخیره‌سازی
پردازش مدل‌های هوش مصنوعی به حجم زیادی داده نیاز دارد.بنابراین سیستم باید بتواند:
- داده‌ها را سریع بخواند
- فایل‌های مدل را ذخیره کند
- و از پس حجم‌های بزرگ داده بربیاید
راهکارهای ذخیره‌سازی ابری، SSDها و سیستم‌های توزیع‌شده در این مرحله بسیار مهم هستند.
2. داده (Data Layer)
داده مهم‌ترین عنصر هر سیستم هوش مصنوعی است.بدون داده، هیچ مدل هوشمندی وجود ندارد.
ویژگی‌های لازم داده‌ها:
- حجیم
- متنوع
- به‌روز
- پاک‌سازی‌شده
- ساختاریافته یا نیمه‌ساختاریافته
ابزارهای مهم این بخش:
- پایگاه‌های داده
- سیستم‌های ذخیره‌سازی ابری
- سیستم‌های ETL و ELT
- پلتفرم‌های Stream Processing مثل Kafka
3. شبکه (Networking)
شبکه پرسرعت یکی از حیاتی‌ترین بخش‌هاست، به‌ویژه:
- هنگام انتقال داده
- اجرای توزیع‌شده مدل‌ها
- پردازش ابری
- اتصال GPUها به یکدیگر
شبکه‌های 10GbE و InfiniBand رایج‌ترین گزینه‌ها برای محیط‌های AI هستند.
4. نرم‌افزار و چارچوب‌ها (AI Software & Frameworks)
این بخش تمام ابزارهایی را شامل می‌شود که توسعه‌دهندگان AI با آنها کار می‌کنند، مثل:
- PyTorch
- TensorFlow
- JAX
- Scikit-learn
- Hugging Face Transformers
این ابزارها زمینه آموزش، آزمایش، ساخت و اجرای مدل‌های مختلف را فراهم می‌کنند.
5. MLOps و مدیریت چرخه حیات مدل
MLOps نقش DevOps را برای دنیای هوش مصنوعی ایفا می‌کند.
وظایف MLOps شامل:
- مدیریت نسخه‌های مدل
- پایش عملکرد
- مانیتورینگ و Logها
- استقرار خودکار
- تست مدل در محیط واقعی
ابزارهای مهم این بخش:
- Kubeflow
- MLflow
- Airflow
- Redhat OpenShift
- Docker & Kubernetes
بدون MLOps، نگهداری مدل‌ها بسیار دشوار می‌شود.
6. محیط اجرا (Runtime Environment)
محلی که مدل‌ها در آن اجرا می‌شوند:
- سرورهای محلی (On-premise)
- محیط‌های ابری (AWS, GCP, Azure)
- Hybrid Cloud
- Edge Devices (موبایل، IoT و …)
انتخاب محیط اجرا به:اندازه مدل ، سرعت مورد نیاز ، هزینه ، امنیت و مقیاس‌پذیری بستگی دارد.
تفاوت زیرساخت هوش مصنوعی و زیرساخت IT سنتی
با اینکه هوش مصنوعی روی زیرساخت‌های فناوری اطلاعات (IT) اجرا می‌شود، اما نیازها و ویژگی‌های آن کاملاً متفاوت است. زیرساخت IT سنتی برای پردازش‌های معمولی، اجرای اپلیکیشن‌ها، پایگاه داده‌ها و عملیات سازمانی طراحی شده است؛ در حالی که زیرساخت هوش مصنوعی برای حجم عظیمی از داده و محاسبات سنگین ساخته می‌شود.
در ادامه، مهم‌ترین تفاوت‌های این دو نوع زیرساخت را بررسی می‌کنیم.
1. نوع پردازش
· زیرساخت IT
- مبتنی بر CPU
- پردازش‌های خطی و تک‌مرحله‌ای
- مناسب برای کارهای روزمره مثل ایمیل، وب‌سرویس، حسابداری
· زیرساخت AI
- مبتنی بر GPU، TPU یا پردازش موازی
- نیازمند قدرت محاسباتی بسیار بالا
- مناسب برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
2. نوع داده
- در IT:داده‌ها معمولاً ساختاریافته‌اند )مثل رکوردهای پایگاه داده SQL).
- در AI:داده‌ها می‌توانند:
- حجیم
- غیرساختاریافته (تصویر، متن، ویدئو)
- خام و نیازمند پردازش اولیه
باشند.
به همین دلیل زیرساخت AI باید توانایی ذخیره‌سازی گسترده و انعطاف‌پذیر داشته باشد.
3. سرعت و مقیاس‌پذیری
زیرساخت IT
- معمولاً بارکاری ثابت دارد
- نیازهای پردازشی قابل پیش‌بینی هستند
- مقیاس‌پذیری کم‌اهمیت‌تر است
زیرساخت AI
- نیاز به مقیاس‌پذیری بالا
- پردازش‌های سنگین و ناگهانی
- مدل‌های بزرگ ممکن است هزاران هسته GPU نیاز داشته باشند
4. شبکه و انتقال داده
- در IT: شبکه معمولاً برای مصرف روزمره (10G یا کمتر) کافی است.
- در AI: شبکه باید بتواند:
- داده حجیم را سریع منتقل کند
- GPUهای متعدد را به یکدیگر متصل کند
- تأخیر (Latency) بسیار پایین داشته باشد
شبکه‌های InfiniBand و 100GbE معمول‌ترین انتخاب‌ها هستند.
5. ابزارها و چرخه عمر (Lifecycle Management)
- در DevOps : IT کافی است .
- در AI: به MLOps نیاز است، شامل: مدیریت نسخه‌های مدل ، پایش عملکرد مدل ، بازآموزی مداوم ، مدیریت داده در طول زمان ، تست در محیط واقعی.
- بدون MLOps، مدیریت مدل‌ها غیرممکن می‌شود.
6. هدف اصلی
- زیرساخت IT :اجرای اپلیکیشن‌ها، مدیریت کاربران، تبادل اطلاعات.
- زیرساخت AI :آموزش مدل‌ها، پردازش داده، استنتاج هوشمند.
7. هزینه
زیرساخت AI بسیار پرهزینه‌تر است، چون : GPUها گران هستند ، انرژی مصرفی بالا است ، ذخیره‌سازی زیاد نیاز دارد ، شبکه پیشرفته می‌خواهد.
کاربردهای زیرساخت هوش مصنوعی
زیرساخت هوش مصنوعی پایه‌ای است که بسیاری از فناوری‌های مدرن بر آن استوارند. بدون زیرساخت مناسب، هیچ مدل یادگیری ماشین، سیستم خودران یا ابزار تحلیلی نمی‌تواند در مقیاس بزرگ و به‌صورت پایدار فعالیت کند. در ادامه، مهم‌ترین کاربردهای زیرساخت هوش مصنوعی را مرور می‌کنیم.
1. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
آموزش مدل‌ها—به‌خصوص شبکه‌های عصبی—به محاسبات بسیار سنگین نیاز دارد.
در این بخش زیرساخت:
- GPUها و TPUها
- ذخیره‌سازی با سرعت بالا
- شبکه فوق سریع
را فراهم می‌کند تا فرایند آموزش کوتاه‌تر شود و مدل‌ها با کیفیت بالاتری آموزش ببینند.
2. اجرای مدل‌های هوش مصنوعی در محیط واقعی (Inference)
پس از آموزش مدل، باید بتواند در دنیای واقعی هزاران یا حتی میلیون‌ها درخواست را پاسخ دهد.این‌جا زیرساخت AI کمک می‌کند: درخواست‌ها با تأخیر بسیار کم پردازش شوند ،منابع به‌صورت خودکار مقیاس بگیرند ،سرویس پایدار بماند حتی در ساعات اوج مصرف
3. سیستم‌های توصیه‌گر
هوش مصنوعی پشت بسیاری از سیستم‌های توصیه‌گر قرار دارد، مثل:نتفلیکس ، آمازون ، یوتیوب ،فروشگاه‌های آنلاین.این سیستم‌ها به زیرساختی نیاز دارند که بتواند:حجم عظیمی از تعاملات کاربران را ذخیره کند ، آنها را پردازش کرده و الگوهای رفتار کاربران را پیدا کند ،در لحظه پیشنهاد شخصی‌سازی‌شده ارائه دهد
4. خودروهای خودران و رباتیک
خودروهای خودران و ربات‌ها باید در لحظه تصمیم‌گیری کنند.زیرساخت لازم برای این حوزه شامل:پردازش سریع داده‌های حسگرها ، شبکه فوق سریع ،قدرت محاسباتی بالا ، قابلیت اجرای مدل‌ها روی دستگاه .(Edge AI)بدون این زیرساخت‌ها، سیستم‌های خودران اصلاً امکان‌پذیر نیستند.
5. پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های زبانی بزرگ
مدل‌های بزرگ مثل:
- GPT
- PaLM
- LLaMA
- Gemini
روی خوشه‌های عظیم GPU آموزش می‌بینند.زیرساخت مناسب اجازه می‌دهد:مدل در مقیاس ترابایت آموزش ببیند ، حافظه کافی برای پارامترها فراهم شود ، استنتاج سریع و پایدار باشد.
6. تحلیل داده‌های حجیم
شرکت‌ها برای استخراج الگوهای پنهان در داده‌هایشان نیاز به زیرساخت دارند.هوش مصنوعی در این بخش به:خوشه‌های محاسباتی ، ذخیره‌سازی توزیع‌شده ، پلتفرم‌های پردازش داده وابسته است.
7. موتورهای جست‌وجو
موتورهای جست‌وجو برای:رتبه‌بندی نتایج ، تحلیل رفتار کاربران ، بهبود جست‌وجو ، شناخت معنا و ارتباط بین کلمات . به زیرساخت AI قدرتمند نیاز دارند.
8. سیستم‌های امنیت سایبری
هوش مصنوعی می‌تواند:رفتارهای غیرعادی را شناسایی کند ،حملات احتمالی را پیش‌بینی کند ، تهدیدها را تحلیل کند.برای این کار به زیرساختی نیاز است که داده را در لحظه پردازش کند و مدل‌ها را به‌سرعت اجرا کند.
9. خدمات ابری و پلتفرم‌های هوش مصنوعی
خدماتی مثل:
- AWS SageMaker
- Google Vertex AI
- Azure AI
خودشان بر روی زیرساخت‌های بسیار بزرگ و پیچیده AI ساخته شده‌اند و امکان توسعه مدل را برای شرکت‌ها آسان‌تر می‌کنند.
مزایای زیرساخت هوش مصنوعی
یک زیرساخت مناسب هوش مصنوعی تنها یک پلتفرم فنی نیست؛ بلکه عاملی است که سرعت، کیفیت و قابلیت‌های کل سیستم‌های AI را تعیین می‌کند. زیرساخت درست باعث می‌شود مدل‌ها بهتر آموزش ببینند، سریع‌تر اجرا شوند و در مقیاس بزرگ عملکرد قابل اعتمادی داشته باشند. در ادامه، مهم‌ترین مزایای زیرساخت هوش مصنوعی را مرور می‌کنیم.
1. افزایش سرعت آموزش و توسعه مدل‌ها
مدل‌های هوش مصنوعی به‌خصوص شبکه‌های عصبی عمیق، به محاسبات سنگینی نیاز دارند.زیرساخت مناسب—مثل GPU، TPU و پردازش موازی—کمک می‌کند:فرایند آموزش چندین برابر سریع‌تر شود ، زمان آزمایش و اصلاح مدل‌ها کاهش یابد ، توسعه کل پروژه کوتاه‌تر و چابک‌تر شود.
2. عملکرد پایدار و قابل اعتماد در محیط واقعی
برای اینکه یک مدل بتواند هزاران یا میلیون‌ها درخواست را هم‌زمان پردازش کند، نیاز به زیرساختی دارد که: پایدار باشد ، همواره در دسترس باشد ، تحمل خطا داشته باشد.زیرساخت مناسب کمک می‌کند مدل در محیط واقعی بدون اختلال اجرا شود.
3. مقیاس‌پذیری بالا
وقتی تعداد کاربران افزایش پیدا می‌کند یا مدل‌ها بزرگ‌تر می‌شوند، زیرساخت باید بتواند به‌صورت خودکار مقیاس بگیرد.این قابلیت باعث می‌شود:منابع بر اساس نیاز افزایش یا کاهش یابند ، هزینه‌ها مدیریت شوند ، عملکرد مدل ثابت بماند.
4. بهینه‌سازی مصرف منابع و کاهش هزینه‌ها
زیرساخت هوشمند می‌تواند:منابع غیرضروری را خاموش کند ، بار پردازش را تقسیم کند ، ظرفیت را مدیریت کند. این باعث صرفه‌جویی چشمگیر در هزینه‌های سخت‌افزار و ابری می‌شود.
5. امنیت بیشتر داده‌ها و مدل‌ها
مدل‌های هوش مصنوعی معمولاً بر روی داده‌های حساس اجرا می‌شوند.زیرساخت استاندارد تضمین می‌کند:داده‌ها رمزنگاری شوند ، دسترسی‌ها کنترل‌شده باشد ، امنیت در تمام مراحل برقرار باشد.
چالش‌های ساخت زیرساخت هوش مصنوعی
ایجاد یک زیرساخت هوش مصنوعی کار ساده‌ای نیست. برخلاف زیرساخت IT معمولی که نیازهای مشخص و قابل پیش‌بینی دارد، زیرساخت AI باید بتواند حجم زیادی از داده‌ها، محاسبات سنگین و عملیات پیچیده را مدیریت کند. همین موضوع باعث ایجاد چالش‌هایی می‌شود که در ادامه مهم‌ترین آنها را بررسی می‌کنیم.
1. هزینه بسیار بالا
GPUها، TPUها و سیستم‌های ذخیره‌سازی پرسرعت بسیار گران هستند.ساخت یک زیرساخت کامل ممکن است: میلیون‌ها دلار هزینه داشته باشد ، مصرف انرژی بالایی ایجاد کند ، نیازمند خنک‌سازی پیشرفته باشد .به همین دلیل بسیاری از شرکت‌ها به استفاده از فضای ابری روی می‌آورند.
2. کمبود سخت‌افزار قدرتمند
در سال‌های اخیر دسترسی به GPUهای سطح بالا سخت شده است.دلایل:تقاضای بسیار زیاد ، محدودیت تولید ، استفاده گسترده در حوزه‌هایی مثل بازی، رباتیک و بلاک‌چین . این موضوع زمان توسعه مدل‌ها را طولانی می‌کند.
3. پیچیدگی مدیریت داده
داده در پروژه‌های AI معمولاً:حجیم ، غیرساختاریافته ، گاهی پراکنده و نیازمند پاک‌سازی و آماده‌سازی طولانی است.مدیریت این حجم داده، خودش یک زیرساخت جدا نیاز دارد.
4. نیاز به مهارت‌های تخصصی
ساخت و مدیریت زیرساخت AI نیازمند افراد متخصص است، از جمله:مهندسان داده ،مهندسان یادگیری ماشین ، متخصصان MLOps ، مهندسان زیرساخت ابری ، متخصصان امنیت داده.کمبود نیروی متخصص یکی از بزرگ‌ترین موانع سازمان‌هاست.
5. مشکل مقیاس‌پذیری
زیرساخت باید بتواند در کمترین زمان:منابع را افزایش دهد ، بار پردازش را پخش کند ، عملکرد مدل را ثابت نگه دارد.ساخت چنین سیستمی پیچیده و زمان‌بر است.
نتیجه گیری
زیرساخت هوش مصنوعی پایه و اساس تمام سیستم‌های هوشمند مدرن است. هر مدل، الگوریتم یا ابزار پیشرفته‌ای که در دنیای امروز می‌بینیم—از دستیارهای هوشمند گرفته تا خودروهای خودران، سیستم‌های توصیه‌گر، مدل‌های زبانی بزرگ و شبکه‌های عصبی عمیق—همگی بر روی یک زیرساخت قدرتمند ساخته شده‌اند.
این زیرساخت نه‌تنها شامل سخت‌افزارهای پرقدرت مانند GPU و TPU است، بلکه مجموعه‌ای از داده‌های گسترده، نرم‌افزارهای تخصصی، شبکه‌های پرسرعت، ابزارهای MLOps و محیط‌های استقرار مقیاس‌پذیر را نیز شامل می‌شود. هر یک از این بخش‌ها نقشی کلیدی در عملکرد، دقت و سرعت مدل‌های هوش مصنوعی دارند.
سازمان‌هایی که قصد دارند از هوش مصنوعی در سطح پیشرفته استفاده کنند، باید به زیرساخت مناسب توجه ویژه‌ای داشته باشند. بدون زیرساخت قوی:
- آموزش مدل‌ها بسیار کند می‌شود
- هزینه‌ها افزایش می‌یابد
- مقیاس‌پذیری محدود می‌شود
- و مدل‌ها عملکرد پایدار و قابل اطمینانی نخواهند داشت
در مقابل، یک زیرساخت استاندارد و اصولی باعث می‌شود فرایند توسعه سریع‌تر، استقرار آسان‌تر و خروجی مدل‌ها دقیق‌تر باشد. همچنین با رشد فناوری‌هایی مثل Agentic AI، سیستم‌های ابری پیشرفته و مدل‌های زبانی بزرگ، زیرساخت هوش مصنوعی اهمیت بیشتری پیدا خواهد کرد.
در نهایت، آینده‌ی هوش مصنوعی متعلق به سازمان‌ها و تیم‌هایی است که بتوانند زیرساختی ایجاد کنند که نه‌تنها نیاز امروز، بلکه نیازهای پیچیده‌تر فردا را نیز پاسخ دهد. زیرساخت درست، مسیر را برای ایجاد سیستم‌های هوشمندتر، کارآمدتر و قابل اعتمادتر هموار می‌کند.