详细内容或原文请订阅后点击阅览
人工智能正在重塑校园基础设施。高等教育准备好了吗？
展望未来，高等教育机构面临人工智能的关键时刻。
来源:教育潜水人工智能 (AI) 正在迅速改变高等教育，为增强学生体验、提高运营效率和支持数据驱动的决策创造新的机会。随着各机构探索人工智能驱动的学习、研究、招生和校园运营应用程序，许多 IT 领导者面临着一个重要问题：校园基础设施是否准备好可靠、安全和大规模地支持人工智能？
围绕人工智能的讨论通常集中在个性化学习、智能学生支持、招生优化和运营分析等应用上。但每项人工智能计划背后都有一个物理基础设施基础，负责提供支持日益苛刻的工作负载所需的电力、冷却、连接、安全和运营监督。
随着人工智能越来越接近数据生成和决策制定的地方，基础设施正在成为机构成功的战略推动者，而不是幕后运作的技术。大学越来越多地在研究设施、行政办公室、教室和分布式校园环境中部署人工智能功能。这种转变对通常为传统应用程序而不是高性能人工智能工作负载设计的基础设施提出了新的要求。
对于高等教育机构来说，基础设施规划必须在人工智能创新与一长串相互竞争的优先事项之间取得平衡。 IT 团队负责支持跨数据中心、服务器机房、网络机柜和校园内多个建筑物的技术环境。在这些环境中维护可用性、安全性和性能已经很复杂。随着人工智能计划的扩展，这些挑战可能变得更加难以应对。
许多机构发现人工智能的采用需要的不仅仅是新的软件工具。新的工作负载通常需要更高的计算能力、更大的电源可用性和更先进的冷却策略。基础设施团队还必须考虑长期可扩展性，以支持未来的增长，而不引入不必要的运营风险。采取主动方法做好基础设施准备的组织将能够更好地扩展人工智能计划，同时保持弹性、性能和运营效率。
与此同时，校园技术环境变得越来越分散。跨多个地点管理基础设施可能会造成可见性差距，从而难以在影响运营之前识别问题。因此，许多机构更加重视在其环境中获得集中可见性和运营控制。
通过将基础设施数据和监控性能整合到单一平台，IT 团队可以实时了解整个园区的环境条件、设备运行状况和生命周期状态。这使得从被动故障排除转向主动管理，并最终实现预测性优化。这种类型的数字策略可以帮助机构提高正常运行时间、降低风险并快速做出更明智的规划决策。
人工智能还加速了 IT 和设施团队之间的协作。从历史上看，尽管这些职能共同负责关键基础设施的性能，但它们通常都是独立工作的。如今，电力、冷却和数字基础设施的互联程度越来越高，因此需要加强协调和更加统一的运营方法。
通过整合来自 IT 系统和物理基础设施的数据，机构可以创建更完整的校园运营视图。改进的协作有助于支持基础设施弹性、运营效率、可持续发展计划和长期规划，同时确保校园为人工智能环境不断变化的需求做好准备。它还有助于控制与电力和冷却相关的不断增长的成本。
软件平台在这一转变中发挥着越来越重要的作用。施耐德电气的 EcoStruxure™ IT 等解决方案可帮助机构在分布式环境中获得集中可见性和运营控制。通过支持基础设施监控、生命周期管理、容量规划和主动决策，这些工具有助于简化日益复杂的园区技术生态系统的管理。
展望未来，高等教育机构面临着关键时刻。人工智能将继续推动教学、研究、管理和校园运营的创新。最有能力利用这些机会的机构将是那些不仅投资于人工智能技术，而且还投资于支持这些技术所需的弹性、可扩展和数字化管理的基础设施的机构。它是使机构能够让人工智能更接近学习、研究进展和运营决策制定的基础，确保他们今天能够充满信心地进行创新，同时为明天的机会做好准备。