主要内容
Rackspace在其最新博客中，指出企业AI部署面临数据混乱、所有权模糊、治理缺失及模型生产后成本高等核心瓶颈，重点聚焦服务交付、安全运营与云现代化三大领域。
其安全业务的RAIDER（Rackspace高级智能检测与事件研究）系统是典型案例：该自定义后端平台整合威胁情报与检测工程工作流，通过AI安全引擎（RAISE）和大语言模型自动生成符合MITRE ATT&CK框架的检测规则，将检测开发时间缩短超50%，显著提升平均检测与响应时间。
AI代理技术被用于优化复杂工程流程。在VMware环境AWS迁移项目中，AI代理承担数据密集型分析与重复性任务，同时保留架构决策、治理和业务判断的人类主导权，避免资深工程师被迁移项目边缘化，确保运维流程（Day 2 Operations）落地。
在AI支持的运维中，Rackspace将监控转向预测性分析，通过机器人和自动化脚本处理常规事件，结合遥测数据与历史模式推荐修复方案。这一AIOps实践与托管服务结合，降低了运营流程的人力成本，同时强调需工业化AI所需的基础设施选择（训练/微调/推理）和轻量推理本地化部署。
Rackspace指出AI部署的四大障碍，其中数据碎片化与不一致性最为突出，建议优先投资整合与数据管理。其近短期计划包括AI辅助安全工程、代理支持的现代化及AI增强服务管理，长期聚焦私有云AI趋势。值得关注的是，该公司强调AI效率需建立在身份、数据访问与监督机制完善的基础上，这一观点与微软Copilot的系统协调理念形成呼应。