當企業將AI技術從早期實驗轉向實戰階段時，這一過程中的核心挑戰已非"模型設計"，而是"執行"問題。基礎設施準備、數據治理、組織能力等實際運營能力的具備與否，正成為決定成敗的關鍵因素。在此轉型階段，慧與科技（HPE）正憑藉以混合雲和AI基礎設施為核心的戰略尋求差異化發展，致力於填補企業AI應用的執行鴻溝。
HPE為將AI實驗轉化為可重複的成果，正大力推廣"AI工廠"概念。這一概念旨在將傳統數據中心重構為優化超高速計算、能源效率和數據驅動運營的工廠形態，通過自動化管道支持從訓練到推理、部署、監控的AI全生命週期。以加速計算技術和高性能網絡架構為核心的AI工廠市場規模預計將在2031年突破1萬億美元（約合1440萬億韓元），年均增長率預計達38%。
AI執行的另一基礎是混合雲。考慮到數據位置、延遲、主權監管和成本等因素，將AI模型靈活部署在本地、邊緣和公有云等多重環境而非單一環境中的壓力日益增大。為此，HPE在其GreenLake基礎設施中整合了遙測、編排和網絡集中控制功能以提供統一管理平臺，近期還發布了三項針對GPU優化和多租戶運營的主要解決方案。
與英偉達（NVIDIA）的合作同樣是強化執行能力的關鍵支柱。雙方戰略合作形成的"NVIDIA AI Computing by HPE"產品組合涵蓋私有云AI解決方案、大規模可擴展基礎設施以及國家級安全與數據主權應對平臺等。特別值得注意的是，HPE的AI工廠採用聯合架構以實現跨GPU世代的統一運營，為未來擴展性做好準備。
實際案例也已開始湧現。科羅拉多州小鎮韋爾為應對人口激增帶來的公共安全與交通問題，引入了HPE的智慧城市解決方案。AI虛擬公務員處理市民諮詢與文件核對，傳感器系統則早期預警山火風險。這被視為混合雲驅動的敏捷執行體系在資源受限環境中仍能實現高水平AI應用的典型案例。
安全與數據治理問題的重要性正隨著AI普及速度同步凸顯。HPE調查顯示，74%的IT領導者認為保護AI生成數據至關重要，尤其AI模型在訓練時會存儲敏感數據，存在惡意信息被反覆再生的風險。對此，HPE通過在獨立防火牆內保護模型與數據，並與英偉達、英特爾、AMD等合作強化機密計算能力。
堪稱AI基礎設施支柱的網絡與存儲領域也在大幅升級。HPE通過AI專用交換機降低網絡延遲，並將存儲從單純存儲器轉變為支持實時處理與分類的"數據智能層"。這將成為基於AI代理的工作自動化的核心要素。
此類技術戰略的擴展正推動合作生態系統的構建。HPE通過"Unleash AI"合作伙伴計劃與網絡安全、合規監管、編排領域的獨立軟件供應商展開合作，客戶可藉助其驗證框架更輕鬆地應用複雜AI環境。例如在韋爾市的案例中，定製化代理與平臺分別由Kamiwaza和SHI International提供，HPE則負責提供集成運營支持。
總之，AI正面臨從實驗邁向可擴展商業成果的轉型期。這要求超越傳統通用數據中心，構建AI工廠這一新型基礎設施模式。HPE正通過聯合英偉達進行協同設計、構建高級合作伙伴生態系統、提供基於混合雲的統一平臺來引領這場轉型。這些案例清晰表明：當企業試圖在實際業務場景中實質性應用AI時，真正需要的並非複雜技術，而是能將構想付諸"執行"的基礎設施與戰略。
