随着技术的不断进步和业务需求的日益复杂，企业正面临一系列前所未有的挑战和机遇。特别是在人工智能(AI)和其他资源密集型技术日益普及的今天，企业的IT基础设施必须适应快速变化的市场环境。

　　在过去五年中，我们见证了企业在追求更加灵活和高效的IT解决方案方面的重大进展。这份最新的报告通过深入分析和研究，揭示了企业是如何调整其IT基础设施以应对这些挑战的，特别是在人工智能(AI)工作负载的处理和云服务的整合方面。报告的主要发现不仅揭示了混合IT模型的广泛采纳，还突显了企业在公共云与主机托管服务之间寻求最 佳平衡点的趋势。以下是对这些关键趋势的详细解读。

　　新报告的主要发现包括：

　　● 98%的组织已经采用或计划采用混合IT模型

　　● 95%的受访者表示，与主要云提供商的本地直接连接非常重要

　　● 60%的组织已经在使用混合模式，高于2022年的55%

　　● 91%的受访者正在考虑将生成式AI应用程序从公共云迁移到主机托管设施

　　● 仅31%的受访者表示其当前的托管服务提供商提供与各种云服务提供商的互连

　　最令人惊讶的发现是，尽管云互连是调查中近一半工作负载使用主机托管的首要原因，但只有31%的受访者表示他们目前的主机托管提供商提供与各种云提供商的互连。

　　公共云工作负载正在被遣返

　　另一个值得注意的趋势是工作负载从公共云环境转移到主机托管数据中心。

　　报告显示，与2023年的研究相比，公有云在所有工作负载中的使用率呈下降趋势。这种转变对于生成式AI应用、商业智能、数据分析以及物联网连接和管理等工作负载尤为明显。

　　从历史上看，公共云被视为替代传统技术、增加功能或提高敏捷性和灵活性的快速简便的解决方案，2024年的报告发现，企业正在转向一种更加“云智能”的方法，这种方法依赖于云与主机托管以及较小程度的内部部署之间的平衡。

　　随着工作负载的成熟，组织经常发现将它们保留在公共云中成本过高，这推动了向主机托管的转变，主机托管提供了成本可预测性、数据和宽带节省以及更好的物理安全性、可靠性、可扩展性以及竞争优势所需的性能和速度。

　　人工智能工作负载推动主机托管采用

　　报告指出，人工智能是加速采用主机托管服务的重要因素。随着企业加大对人工智能和机器学习的投资，他们正在重新考虑哪些环境可以为这些资源密集型工作负载提供最 佳的成本/性能优势。

　　调查显示，特定于AI的工作负载正从本地环境转移到主机托管数据中心。此外，绝大多数受访者正在考虑将与AI相关的工作负载从公共云转移到主机托管，包括生成式AI应用(91%)、聊天机器人(81%)和预测分析(79%)。

　　人工智能的采用仍然相对较新，目前还不完全清楚所有人工智能工作负载将如何以及在何处降落在不同类型的数据中心环境中。