人工智能的发展，在当前的舆论环境下，无疑是走上了快车道。社会各界都将目光投向这个具有无限潜力的生产工具，期待着它能够为当前低迷的环境诸如新的活力。虽然人工智能技术处于高速发展的状态中，但我们的基础设施建设是否支持这样的增速呢？接下来，就让我们了解下哪些设施的发展会制约人工智能的发展。

算力：人工智能不论在训练还是实际应用时，都需要进行大量的数据处理。这些流程都需要庞大的算力支持，它极大影响着人工智能在应用层面的可行性。

储存：人工智能的训练与输出都会产生大量数据，对储存空间有着旺盛的需求。储存能力的限制，会影响数据收集的速度与管理难度。

云平台：云平台所提供的便捷性，能够有效缓解人工智能在算力与储存上的要求，降低相关的运行成本。另外，云平台的数据库能够加速不同模型的开发，对推动行业发展起着重要作用。

数据安全：在信息攻击频繁的当下，对数据存储、传输的安全性有了更高的要求。人工智能在运行时不可避免地会对敏感数据进行采集，如果不能保证信息安全，将会极大限制住这项技术的发展。

合规性：当前，不过国家与地区对于人工智能的发展持有截然不同的态度，因此暂时未能形成较为统一管理框架。这方面的缺失，将导致人工智能在运行时可能会涉及法律、道德等多方面的问题。

兼容性：模型的能力受限于训练数据，当前的模型普遍兼容性较差，在功能迁移上有着诸多限制。

对于大多数人而言，我们所接触的人工智能，大多只是在工作与生活中扮演“举例”与“搜索”的角色，效率提升有限。期待随着技术的发展，人工智能能够为我们带来更多生活与工作上的智能体验。