Designing for sovereign AI: A shared foundation from edge to cloud

随着组织将AI应用于更多关键业务和数据密集型工作负载，AI处理正在向数据生成、决策制定和操作执行的地点靠近。

• 制造商可以将机密生产数据与生成它的系统进行本地分析。
• 制药公司可以在受控环境中将AI应用于临床试验。
• 政府机构可以在保持既定安全和操作边界的同时，对敏感信息运行AI应用。

这一转变反映了技术生态系统中持续的创新，使组织在运行AI和处理敏感数据的地点上拥有更大的灵活性，同时也改变了数字主权的讨论范畴。现在，数字主权不仅涉及数据存储和处理的位置、工作负载的运行地点，还包括谁可以访问和操作相关系统，以及这些系统如何在需求变化时保持安全和正常运行。下一阶段的数字主权将在技术生态系统中形成，通过硅芯片、基础设施、云、安全、数据和AI之间的更紧密协同。

随着AI扩展到更多敏感和关键任务工作负载，主权必须从硅芯片和基础设施到云、数据和AI的整个技术栈进行设计。微软与英特尔®正在合作，帮助组织构建更一致的创新基础，同时在工作负载运行位置和控制方式上保留更多选择权。

灵活的主权架构使组织能够将每个工作负载部署在合适的环境中，应用其所需的控制措施，并在需求演变时保持更一致的技术和运营基础。

主权必须贯穿整个技术栈

不同工作负载的主权要求各不相同。合适的控制级别取决于数据敏感性、法规、延迟、连接性、操作访问和弹性需求等因素。这形成了一个连续体，使组织能够在公有云、客户控制环境和可信合作伙伴解决方案之间应用不同级别的控制。

实现这种灵活性需要底层技术层协同工作。决定工作负载运行位置、数据保护方式、访问权限以及环境验证的控制措施贯穿于硅芯片、基础设施、云、安全、数据和AI各层。

这正是微软与英特尔合作的重点。我们正在共同努力，在这些技术层之间构建更一致的基础，为组织提供更多选择权，决定工作负载的运行位置和控制方式。这一原则是微软与英特尔合作的核心。Azure Local基于英特尔® Xeon® 6处理器运行，将分布式Azure基础设施与客户控制环境的通用计算基础相结合。组织可以在靠近数据和操作的位置扩展云和AI能力，同时保持一致的安全、管理和治理方法。

信任必须被设计并验证

对于敏感工作负载，信任必须通过技术保护措施和可验证的证据来支撑。组织需要在整个技术栈中保护工作负载，并验证系统是否在其设定的安全条件下运行。

这从计算层开始，并贯穿身份、加密、治理、策略和运营。对于支持的Azure 机密虚拟机配置，Intel® Xeon® 处理器提供基于硬件的保护，包括Intel® Trust Domain Extensions (Intel TDX)，这些技术可以在工作负载运行时帮助实现隔离。基于硬件的认证可以提供证据，帮助组织验证环境是否符合其安全要求。微软通过在云和客户控制环境中实施的安全与治理控制，进一步扩展了这一基础。

这些能力可以共同帮助组织验证环境是否符合其安全要求。随着AI将受监管数据、专有数据和关键任务数据引入新的工作负载，这一点尤为重要。

每个工作负载应根据其风险程度获得相应的保护。隔离、加密、认证和运营控制应仅在能提供实际价值的场景中应用，同时在整个环境中保持可管理的操作模式。

数字主权要求技术栈各层之间建立信任。英特尔和微软正将基于硬件的安全性和机密计算与云、AI和分布式基础设施相结合，帮助客户保护敏感工作负载并验证其运行环境。这一共享基础为组织提供了更大的控制权、信心和选择空间，同时具备性能和扩展性，使客户能够在AI进入更多受监管和关键任务环境时继续创新。

—Anand Pashupathy，英特尔产品保障与安全事业部副总裁兼总经理

主权AI使智能更贴近数据

许多具有最大AI潜力的数据必须保留在定义好的运营、监管或安全边界内。这包括与工业运营、政府服务、临床环境、知识产权和专有研究相关的数据。

因此，工作负载的部署已成为实际的AI决策。组织需要灵活地在靠近数据、应用和运营的位置运行AI。要实现这种灵活性，需要基础设施、云平台、AI软件和安全能力作为一个互联的基础协同工作。

Microsoft Foundry 帮助组织构建和部署 AI 应用程序和模型，根据其需求提供 AI 运行位置的选项。Foundry Local 使组织能够在自己的环境中运行 AI 推理，更接近模型依赖的数据和应用程序。在相同的基础设施上，配备 Intel® Advanced Matrix Extensions（Intel AMX）的 Intel Xeon 6 处理器可以直接在 CPU 上加速 AI 工作负载。Intel® OpenVINO™ 帮助开发人员在支持的基础设施上优化和部署模型。

这种方案贯穿更广泛的应用环境。组织可能需要在相同的治理和运营边界内管理 AI、应用程序、数据、开发和生产力工作负载。Microsoft 365 Local 和 GitHub Enterprise Local 将客户控制的选项扩展到协作、源代码和软件开发工作流程。

主权 AI 将模型、数据、应用程序、开发工具和基础设施整合到每个工作负载所需的控制之下。这种方法使组织能够在为其最敏感数据建立的操作和治理边界内应用 AI。

组织希望将其最有价值的数据应用于 AI，同时保持数据所需的控制。在支持的 Azure 机密虚拟机配置上，Intel TDX 通过在硬件隔离的信任域中运行 AI 工作负载，使这一目标成为可能，从而在使用过程中保护模型和数据，并将其与主机和虚拟机管理程序隔离。硬件支持的认证随后为组织提供了可检查其自身要求的证据，使他们能够从信任环境转变为验证环境。

—Anand Pashupathy，Intel 产品保证与安全事业部副总裁兼总经理

主权架构必须具备适应性

主权需求将持续变化。今天在连接环境中运行的工作负载，明天可能面临不同的监管、恢复能力或连接性要求。AI 模型、应用程序和基础设施也将继续演变。

因此，主权架构必须提供控制而不造成僵化。组织应能够根据需求变化，灵活调整工作负载的运行位置、安全方式和连接方式，而无需每次都重建管理与安全模型。

这也是跨技术堆栈合作至关重要的另一个原因。在硅芯片、基础设施、云、安全和 AI 软件层面的对齐，可以帮助组织即使在单个技术或工作负载需求演变时，也能获得更稳定的架构基础。

设计良好的主权架构为组织提供了应对法规、技术及运营条件变化的灵活性。

领导者应提出的三个问题

数字主权很容易变得抽象。更好的起点是工作负载本身。

1. 哪些内容必须由您控制？

考虑工作负载所依赖的数据、基础设施、管理访问权限、软件操作和连接性。答案可能因应用程序而异，甚至在同一组织内部也可能不同。

2. 能否验证这些控制措施是否有效？

政策和合同承诺固然重要，但敏感工作负载可能还需要技术层面的证据。请考虑您的架构如何支持加密、隔离、身份与访问控制、策略执行、验证以及运营透明度。

3. 架构是否留有适应变化的余地？

AI 能力、法规、运营条件和工作负载需求将持续演变。您的架构应允许您采用新模型、将处理能力部署得更靠近数据源，并根据需要调整工作负载的运行位置，而无需每次都要创建完全独立的技术环境。

数字主权依赖于云、基础设施、安全、AI 和芯片技术的协同运作。我们与英特尔的合作为客户提供了更一致的跨层基础，使他们能够在需要时应用更强的控制措施，同时保留创新的灵活性。

——Bernardo Caldas，Azure Edge 产品管理副总裁

最强的主权策略应保留选择权

数字主权应赋予组织对其依赖的技术和数据的更大控制权，同时保持其创新能力。

实现这一目标需要技术生态系统的协作。微软与英特尔正在将芯片、基础设施、云、安全和 AI 技术连接起来，为组织提供更大的灵活性，包括工作负载的运行位置、保护方式以及演进路径。

跨层的共享基础使组织能够为每个工作负载应用适当的控制措施，并从更广泛的技术生态系统中获益。

强大的主权策略既能满足当前需求，又能保留未来的选择空间。

了解更多资源

• 深入探索数字主权 了解微软如何帮助组织在云环境和客户控制环境中应对数据驻留、运营控制、安全和法规要求。
• 了解更多关于微软主权私有云。
• 11 月参加 Microsoft Ignite，了解 微软主权云、Azure Local、AI、安全和基础设施创新的最新进展。