高盛点名：这些股票有望在下一轮AI投资浪潮中领跑

通常来说，企业利用人工智能（AI）技术来解决复杂的问题，并且期待从中获益。为了实现这一目标，众多公司正在加大对 AI 基础设施的投入，例如英伟达（Nvidia）和 AMD 等硬件供应商，以及微软（Microsoft）和 Datadog 等软件公司。

对于那些刚开始探索云原生领域的人来说，理解“可观测性”这个术语可能有些困难，它指的是全面了解 AI 平台内部状态的能力。为了实现这一点，你需要采用能够监控 AI 硬件性能的工具，同时还要关注运行在这些硬件上的复杂应用。一些公司，如 Datadog、MongoDB、Elastic 和 Snowflake 等，正在努力满足市场对 AI 可观测性的需求，为开发者提供更深入的洞察力。

尽管在早期阶段，但 AI 的可观测性在当今数据驱动的世界中变得越来越重要。随着企业逐渐依赖 AI 技术进行关键决策，确保 AI 平台的可靠性和效率至关重要。目前，许多公司都在积极投资 AI 基础设施的各个方面，包括边缘计算、机器学习和用于房地产投资信托（REITs）的算法交易。值得注意的是，这些应用的数据需求往往非常高，因此，优化数据存储和处理能力至关重要。

当企业寻求扩展 AI 解决方案时，有效的数据管理变得至关重要，这也推动了对“数据湖仓” AI 基础设施的需求，它结合了数据湖和数据仓库的优点。一方面，“三层架构” AI 平台能够简化数据访问和管理流程。另一方面，采用“湖仓一体”架构，企业可以将数据湖的灵活性与数据仓库的结构化查询能力结合起来，从而优化数据分析流程。而“多层架构” AI 平台，则进一步为企业提供了跨不同存储层管理数据的能力，从而根据数据的价值和访问频率优化存储成本。

总而言之，深入了解 AI 平台至关重要，这将有助于企业更好地利用这些平台所提供的强大功能。目前，有关这些平台的数据收集和分析方法仍在不断演变。在过去 6 个月中，这一领域获得了高达 27% 的投资增长。毋庸置疑，随着时间的推移，相关技术将会得到进一步发展，AI 将能够为企业带来更高级别的业务洞察。