هوش مصنوعی به عنوان نیروی محرکه انقلاب تکنولوژیک قرن حاضر، به یک اکوسیستم پیچیده از زیرساخت‌ها وابسته است. این زیرساخت‌ها، فراتر از مجموعه‌ای از ابزارها و فناوری‌ها، بستری حیاتی برای پرورش، توسعه و استقرار سیستم‌های هوشمند فراهم می‌کنند. بدون درک و سرمایه‌گذاری مناسب در این زیرساخت‌ها، تحقق کامل پتانسیل هوش مصنوعی ممکن نخواهد بود.
ایران در حوزه زیرساخت‌های هوش مصنوعی، در گروه کشورهای در حال ظهور با آمادگی پایین قرار می‌گیرد. این کشور از پتانسیل نیروی انسانی و تحقیقاتی برخوردار است، اما با چالش‌هایی مانند محدودیت دسترسی به سخت‌افزارهای پیشرفته، داده‌های با کیفیت، ابزارهای بین‌المللی و سرمایه‌گذاری کافی مواجه است. تحریم‌ها و زیرساخت‌های دیجیتال ضعیف، مانع از توسعه سریع اکوسیستم هوش مصنوعی در ایران شده‌اند.
در هسته این اکوسیستم، زیرساخت‌های سخت‌افزاری قرار دارند. پردازنده‌های قدرتمند، به ویژه GPUها و TPUها، قلب تپنده محاسبات یادگیری ماشین هستند و امکان پردازش حجم عظیمی از داده‌ها را در زمان مناسب فراهم می‌کنند. مراکز داده پیشرفته، به عنوان محل استقرار این سخت‌افزارها، باید از ظرفیت و قابلیت اطمینان بالایی برخوردار باشند تا پاسخگوی نیازهای فزاینده محاسباتی باشند. همچنین، سیستم‌های ذخیره‌سازی پرسرعت و شبکه‌های ارتباطی پهن‌باند، نقش حیاتی در دسترسی و انتقال داده‌ها دارند.
در کنار سخت‌افزار، زیرساخت‌های نرم‌افزاری قرار دارند که ابزارهای لازم برای توسعه، آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌کنند. فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین مانند TensorFlow و PyTorch، پلتفرم‌های توسعه هوش مصنوعی، ابزارهای پردازش و تحلیل داده‌ها و کتابخانه‌های تخصصی، همگی در کنار یکدیگر، فرایند توسعه را تسهیل کرده و امکان نوآوری را تسریع می‌بخشند.
اما هیچ‌یک از این موارد بدون زیرساخت‌های داده معنایی ندارند. داده، به عنوان سوخت هوش مصنوعی، نیازمند جمع‌آوری، ذخیره و مدیریت دقیق است. پایگاه‌های داده بزرگ، سیستم‌های مدیریت داده و ابزارهای پردازش داده‌های حجیم، همگی در خدمت این هدف هستند و امکان بهره‌برداری مؤثر از داده‌ها را برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کنند.
فراتر از سخت‌افزار، نرم‌افزار و داده، زیرساخت‌های انسانی نیز از اهمیت بالایی برخوردارند. دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین، برنامه‌نویسان و پژوهشگران هوش مصنوعی، همگی نقش حیاتی در پیشبرد این حوزه ایفا می‌کنند. این متخصصان نه تنها دانش فنی لازم را برای توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند دارند، بلکه قادر به درک مسائل پیچیده و یافتن راه‌حل‌های نوآورانه هستند.
با این حال، توسعه زیرساخت‌های هوش مصنوعی با چالش‌هایی نیز همراه است. هزینه‌های بالای راه‌اندازی و نگهداری، کمبود نیروی انسانی متخصص، محدودیت‌های تحریمی و دسترسی به فناوری و نیاز به به‌روزرسانی مداوم، همگی موانعی هستند که باید با برنامه‌ریزی دقیق و سیاست‌گذاری مناسب بر آن‌ها غلبه کرد.
در نهایت، موفقیت در حوزه هوش مصنوعی نیازمند توجه همه‌جانبه به تمام ابعاد زیرساختی است. کشورها و سازمان‌هایی که قصد دارند در این عرصه پیشتاز باشند، باید رویکردی جامع و یکپارچه را برای توسعه زیرساخت‌های سخت‌افزاری، نرم‌افزاری، داده‌ای و انسانی اتخاذ کنند. این رویکرد نه تنها به پیشرفت در حوزه هوش مصنوعی منجر می‌شود، بلکه می‌تواند زمینه‌ساز تحولات اقتصادی و اجتماعی گسترده‌تری نیز باشد.