AI Fabric 架构是模块化、可扩展且面向未来的，是现代商业环境中企业实现卓越的关键。

在当今商业环境中，数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。几乎每天都有新兴技术诞生，新的应用场景不断涌现，前沿探索持续拓展。可遗憾的是，众多企业在利用数据和人工智能方面，脚步总是滞后。

这是每个行业进行创新和获得竞争优势的冲刺阶段，但正如大多数企业时常感受到的那样，大规模实施下一代数据和 AI 工具说起来容易做起来难。

实际操作中，无论企业员工能力如何、专长在哪方面，想要实现数据与人工智能的顺畅应用都困难重重。一方面，数据格式陈旧，沿用几十年的遗留系统架构混乱复杂；另一方面，企业常常难以精准定位问题根源，而这其中，数据架构往往就是“罪魁祸首”。

AI FABRIC：一种大胆的创新方法

AI Fabric 源自 Data Fabric的演变。Data Fabric （数据架构）是过去十年左右出现的，它巧妙地融合了数据仓库和数据湖的优势特性，为企业的数据资产构建起一个统一且流畅的管理体系。借助这一体系，企业在数据管理工作上效率大幅提升，操作更加便捷，并且能够轻松实现管理规模的扩展。

然而，随着 AI 领域创新步伐的不断加快，单纯依靠 Data Fabric 已难以满足企业的需求。

“ Data Fabric 固然重要，但它无法完全涵盖有效激活和运用数据所需的全部要素。AI Fabric 才是重中之重，许多人在 AI 开发过程中遭遇的难题，本质上是数据层面的问题。在计划开展 AI 项目前，首要任务是将所有数据集中整合到一处，因为杂乱无章的数据几乎毫无价值。

—— 数据分析高级副总裁

Christian Buckner”

简言之，AI Fabric 把 Data Fabric 的强大效能与 AI 开发及运营工具有机结合。如此一来，不仅能使企业的数据资产条理清晰，优化团队协作流程，还能让生成式人工智能（GenAI）模型理解数据资产的内涵，进而将所有相关内容纳入统一的集中治理模式之下 。

AI FABRIC 的独特之处

在当今数字化时代，企业渴望使用 AI 的自动化力量、挖掘创新潜力并实现变革性突破，而 AI Fabric提供了有力支持，其中知识图谱技术发挥着关键作用。知识图谱能够整合多元数据来源，构建统一且公认的事实基础，从而有效简化企业内部复杂的数据环境，使其清晰有序。

知识图谱的独特优势在于，它在数据之上构建了一层易于理解的语义层，确保人类和 GenAI 模型能理解和利用数据。

Buckner 表示 “与传统的机器学习模型相比，GenAI 模型的思考方式更趋近人类。因此，因此，为实现GenAI模型与底层数据基础设施的高效协同，引入可被人类理解的语义层至关重要。”

知识图谱与AI Fabric的结合，开辟了全新的应用与工具领域。面对快速变化和日益复杂的商业环境，企业若要保持领先地位，必须借助这些创新成果。得益于清晰易懂的语义层，如今企业能够使用自然语言查询数据，操作更为便捷。

Buckner进一步阐述道：“AI Fabric 为低代码甚至无代码工具、聊天机器人、代码操作界面、数据仪表盘，以及驱动企业业务运转的各类工具，创造了广阔的应用空间。”

模块化、可扩展、面向未来

AI Fabric 架构具备一项极为显著的优势，如同它所支撑的强大模型一般，拥有能够伴随企业发展进程，灵活进行适应性调整与规模拓展的特性。

AI Fabric 能够与企业现有的各类系统实现无缝对接，这就使得团队在实施相关解决方案时，可以循序渐进地推进，既不会对当前正在开展的业务造成中断，也无需摒弃过往数十年投入构建的设施与基础架构。相反，它宛如一座模块化的桥梁，成功连接起过去与未来的技术。

在实施 AI Fabric 的过程中，并不需要一开始就将其视作覆盖整个企业的宏大项目。

正如 Buckner 所提及的：“众多企业往往从部门层面着手启动。负责实施的部门可以向其他部门展示成果，宣称‘瞧，我们完成了一个相当出色的项目’。通过这种方式，能够逐步积累起继续推进的动力，而无需一次性全面铺开。”

总体而言，AI Fabric 堪称助力全球企业达成下一代 AI 能力的核心要素。在理想状况下，AI Fabric 能够解决企业底层数据中潜藏多年的棘手难题，为企业提供工具，使企业能够在同一平台上直接将 AI 应用于日常运营。它具有模块化、可组合以及开放性的特点，并且充分考量了企业在现有数据生态系统中的已有投入。

在当下的商业环境中，数据与 AI Fabric 无疑是企业追求卓越发展的关键所在。倘若您期望借助数据与 AI 推动企业迈向更高的发展层次，那么，从今日起开启企业的 AI Fabric 探索之旅不失为明智之举。