构建适配自身需求的 AI 基础设施并非易事。尽管利用数据和模型优化决策、自动化流程或加速发现的愿景清晰，但落地执行需要深厚的经验积累。训练前沿模型、微调行业专用模型以及运行大规模推理和智能体工作负载，对基础设施、流程和人员提出了差异化要求。
AI 工厂的概念应运而生，旨在整合 AI 生命周期，提供成本高效的基础设施设计，支持按需扩展与安全保护，从而作为可靠的智能来源运行。其核心目标在于交付客户预期的容量、性能、利用率及商业价值。从数据摄入到模型开发、训练、微调、推理、监控及持续改进，AI 工厂提供了一套综合解决方案，致力于高效地将数据转化为智能，服务于临床医生、工程师、研究人员、公共服务及企业应用等多种场景。
实现这一目标不仅依赖于加速处理器的选择，更需确保计算能力与商业模式及预期工作负载相匹配。网络和数据管道必须保障加速器供应，存储系统需满足数据的容量与速度需求，软件层面需提供资源协调与管理。此外，安全、治理和多租户机制应反映用户身份及数据访问权限，电力和冷却系统则需支撑当前及未来增长的系统密度。缺乏适当的架构、治理和运营专业知识，组织难以安全地利用数据或将 AI 创新转化为持久的竞争优势。
目前，客户逐渐意识到，为最大化获取价值，需要端到端的、专为 AI 设计的基础设施。HPE 与 NVIDIA 的合作提供了这一路径，将 NVIDIA 的加速计算、网络和 AI 软件与 HPE 的基础设施、软件及服务相结合，利用其在复杂系统部署方面的专业知识。该组合并未强制统一配置，而是根据野心、运营模式和需求差异，提供了三条不同路径：
- HPE 私有云 AI：一款交钥匙式 AI 工厂解决方案，提供企业级本地 AI 平台，适用于运行微调、RAG（检索增强生成）和推理工作负载的环境，支持高达 256 个 GPU。
- HPE 主权 AI 工厂：基于 HPE AI 工厂的大规模版本，增加了深层操作控制、数据安全、居住权、主权管理（包括可选的气隙配置）以及内置合规框架。该方案专为大型企业及拥有敏感信息的组织设计，要求在特定的法律、监管或地理边界内严格管控数据、基础设施、模型和操作。
无论选择哪种选项，其实施原则均保持一致：首先定义工作负载和预期结果，随后选择支持这些目标的技术，最后确定实施所需资源。
