随着人工智能技术的飞速发展，构建高效、稳定、可扩展的AI基础设施已成为企业数字化转型的关键。其中，AI基础软件开发作为核心环节，其成功实施不仅依赖于先进的技术，更离不开跨职能团队的紧密协作，尤其是IT运维团队与数据科学团队之间的深度融合。
一、AI基础软件开发的独特性与挑战
AI基础软件不同于传统企业应用，它涵盖了从数据采集、存储、处理、模型训练到部署、监控、迭代的完整生命周期。这类软件通常需要处理海量异构数据，运行计算密集型的模型训练任务，并确保模型在生产环境中持续、稳定、高效地提供服务。其开发过程具有迭代快、实验性强、对计算和存储资源需求动态变化大等特点。这带来了独特的挑战：
- 资源管理复杂性：GPU等专用硬件的调度、弹性计算集群的管理、大规模数据管道的维护。
- 环境与工具链一致性：确保从开发、测试到生产环境的可复现性，管理复杂的依赖关系。
- 规模化与性能：如何将实验阶段的模型有效部署为可服务数百万用户的高性能应用。
- 安全与合规：数据安全、模型安全、访问控制和行业法规的遵从。
这些挑战远非单一团队能够独立应对。
二、IT与数据科学团队：从“孤岛”到“共生”
传统上，IT团队与数据科学团队往往存在目标与工作模式的差异，容易形成“孤岛”。
- IT团队：核心职责是保障基础设施的稳定性、安全性、可靠性和成本效益。他们擅长系统架构、网络、安全、资源供给和运维自动化。他们的思维模式偏向于“生产就绪”和“可控”。
- 数据科学团队：核心目标是探索数据价值，快速构建和迭代模型以解决业务问题。他们擅长算法、统计、实验设计和业务理解。他们的思维模式偏向于“快速实验”和“创新”。
在AI基础软件开发中，这两种思维和能力缺一不可。缺乏IT支持，数据科学家可能陷入“原型地狱”——模型无法有效部署和规模化；缺乏数据科学的输入，IT构建的基础设施可能无法满足模型开发与服务的真实需求，造成资源浪费或成为创新瓶颈。
三、协作的关键价值体现
成功的协作能将双方优势结合，具体体现在AI基础软件开发的各个环节：
- 基础设施设计与规划：数据科学团队提供未来模型对算力（如GPU类型、内存）、存储（数据吞吐量、格式）、网络（数据传输带宽）的预估需求；IT团队则基于这些需求，结合企业总体架构、安全标准和成本约束，设计可扩展、高效且经济的基础设施蓝图（如混合云策略、Kubernetes集群架构、存储解决方案）。
- 开发与实验平台构建：协作打造统一的AI平台（如基于Kubeflow、MLflow等开源工具或商业解决方案）。IT团队负责平台的底层部署、多租户管理、资源配额与调度、监控和灾备。数据科学团队则定义平台所需的工作流、实验跟踪、模型注册和协作功能。这为数据科学家提供了自助式、标准化的工具，同时保证了IT的可控性。
- 模型部署与运维（MLOps）：这是协作的核心战场。IT团队将软件工程中的CI/CD、监控、告警等最佳实践引入，建立模型自动化部署流水线、版本管理、A/B测试框架和性能监控体系。数据科学团队则负责定义模型的服务接口、性能指标（如预测延迟、准确性漂移）和回滚策略。双方共同确保模型从“实验室艺术品”转变为“工业级产品”。
- 成本优化与治理：数据科学团队通过模型优化、早期终止不成功的实验来降低计算成本；IT团队则通过资源自动伸缩、spot实例利用、存储生命周期管理等技术手段优化整体基础设施支出。双方共同建立资源使用规范和成本分摊模型，提升资源利用透明度。
- 安全与合规共建：IT团队搭建数据安全框架（加密、脱敏）、网络隔离和访问控制；数据科学团队则在算法层面关注公平性、可解释性，并确保数据处理符合业务伦理。双方协作应对GDPR等法规要求。
四、如何促进有效协作
- 建立共同目标与指标：超越部门KPI，围绕“AI驱动的业务价值实现速度”、“模型从实验到生产的时间”、“基础设施资源利用率与成本比”等共同目标对齐。
- 跨职能团队与嵌入式角色：成立包含IT工程师和数据科学家的联合项目组，或设置“MLOps工程师”、“AI平台工程师”等桥梁角色，他们精通双方语言，能有效翻译需求与约束。
- 标准化与自助服务：IT团队提供经过验证的、标准化的基础设施组件和平台服务（如容器镜像、实验模板），数据科学团队在受控范围内获得自助服务能力，减少阻塞式依赖。
- 持续沟通与知识共享：定期举行技术分享会，IT团队向数据科学家介绍基础设施的新能力与限制，数据科学家向IT团队分享前沿算法对算力需求的变化趋势。建立共享的文档和知识库。
- 联合进行工具选型与开发：在引入或开发AI基础软件工具时，双方共同参与评估，确保工具既满足研发效率需求，又符合企业运维标准。
结论
AI基础软件的开发是一场“团体赛”。在人工智能日益成为企业核心竞争力的今天，打破IT与数据科学之间的壁垒，构建一种共生、互信的协作文化，与选择正确的算法和硬件同样重要。只有当基础设施的稳固性与数据科学的敏捷性完美结合，企业才能真正构建起能够持续产生价值的AI能力，从而在激烈的市场竞争中赢得先机。这不仅是技术管理的升级，更是组织文化与工作模式的深刻变革。
