Įsivaizduokite, kad bandysite vairuoti „Ferrari“ griūvančiais keliais. Nesvarbu, koks greitas automobilis yra, visas jo potencialas iššvaistomas be tvirto pagrindo jį palaikyti. Ši analogija apibendrina šiandienos įmonės AI kraštovaizdį. Verslo įmonės dažnai apsėstos naujų blizgių modelių, tokių kaip „Deepseek-R1“ ar „Openai O1“, nepaisydamos iš jų vertės infrastruktūros svarbos. Užuot sutelkusios dėmesį tik į tai, kas kuria pažangiausius modelius, įmonės turi pradėti investuoti į tvirtą, lanksčią ir saugią infrastruktūrą, leidžiančią jiems efektyviai dirbti su bet kokiu AI modeliu, prisitaikyti prie technologinės pažangos ir apsaugoti jų duomenis.
Išleidus „Deepseek“, labai sudėtingą didelės kalbos modelį (LLM), turintį prieštaringai vertinamą kilmę, pramonė šiuo metu yra susijusi su dviem klausimais:
- Ar „Deepseee“ yra tikras, ar tiesiog dūmai ir veidrodžiai?
- Ar mes per daug investavome tokiose įmonėse kaip „Openai“ ir „Nvidia“?
„Twitter“ liežuvio liežuvio komentarai reiškia, kad „Deepseek“ daro tai, ką geriausiai daro kinų technologijos: „Beveik tokia gera, bet daug pigesnė“. Kiti reiškia, kad atrodo per gerai, kad būtų tiesa. Praėjus mėnesiui po išleidimo, „Nvidia“ rinka sumažėjo beveik 600 milijardų dolerių, o „Axios“ rodo, kad tai gali būti išnykimo lygio įvykis rizikos kapitalo įmonėms. Pagrindiniai balsai abejoja, ar projekto „Stargate“ 500 milijardų dolerių įsipareigojimas investuoti į fizinę AI infrastruktūrą reikia, praėjus vos 7 dienoms po jo pranešimo.
Ir šiandien „Alibaba“ ką tik paskelbė modelį, kuris teigia, kad pranoksta „Deepseek“!
PG modeliai yra tik viena lygties dalis. Tai yra blizgus naujas objektas, o ne visas paketas įmonėms. Tai, ko trūksta, yra gimtoji infrastruktūra.
Pagrindinis modelis yra tik technologija-ji turi būti pajėgi, o nevietinis įrankis virsta galingu verslo turtu. Kai AI vystosi žaibišku greičiu, modelis, kurį šiandien priimate, gali būti pasenęs rytoj. Tai, ko įmonėms iš tikrųjų reikia, yra ne tik „geriausias“ ar „naujausias“ PG modelis, bet ir įrankiai ir infrastruktūra, kad būtų galima sklandžiai prisitaikyti prie naujų modelių ir efektyviai juos naudoti.
Ar „Deepseek“ atspindi žlugdančias naujoves, ar perdėtai padidėjęs hype, nėra tikrasis klausimas. Vietoj to, organizacijos turėtų atidėti savo skepticizmą ir paklausti savęs, ar jos turi tinkamą AI infrastruktūrą, kad išliktų atspari, nes modeliai pagerėja ir keičiasi. Ir ar jie gali lengvai perjungti modelius, kad pasiektų savo verslo tikslus, ne viską pertvarkydami?
Modeliai prieš infrastruktūrą ir programas
Norėdami geriau suprasti infrastruktūros vaidmenį, apsvarstykite tris komponentus, susijusius su AI svertu:
- Modeliai: Tai yra jūsų AI varikliai – dideli kalbų modeliai (LLMS), pavyzdžiui, „ChatGPT“, „Dvyniai“ ir „Deepseek“. Jie atlieka tokias užduotis kaip kalbos supratimas, duomenų klasifikavimas, prognozės ir dar daugiau.
- Infrastruktūra: Tai yra pagrindas, kuriuo veikia AI modeliai. Tai apima įrankius, technologijas ir valdomas paslaugas, reikalingas integruoti, valdyti ir valdyti modelius, suderinant juos su verslo poreikiais. Paprastai tai apima technologiją, kurioje pagrindinis dėmesys skiriamas skaičiavimui, duomenims, orkestravimui ir integracijai. Tokios įmonės kaip „Amazon“ ir „Google“ teikia infrastruktūrą, skirtą paleisti modelius, ir įrankius, skirtus integruoti juos į įmonės technologijų kaminą.
- Programos/naudojimo atvejai: Tai yra programos, kurias galutiniai vartotojai mato, kad naudoja AI modelius verslo rezultatams pasiekti. Į rinką patenka šimtai pasiūlymų, pradedant nuo rinkos dalyvių, užsukančių į AI iki esamų programų (ty „Adobe“, „Microsoft Office“ su kopilotu.) Ir jų AI-Native Challengers (skaitiniai, molio, antraštės).
Nors modeliai ir programos dažnai vagia akiratį, infrastruktūra tyliai leidžia viskam sklandžiai veikti kartu ir nustato pagrindą, kaip modeliai ir programos veikia ateityje. Tai užtikrina, kad organizacijos gali perjungti modelius ir atrakinti tikrąją AI vertę, nesulaužydama banko ar sutrikdydama operacijas.
Kodėl nevietinė infrastruktūra yra svarbi misija
Kiekvienas LLM išsiskiria skirtingomis užduotimis. Pavyzdžiui, „ChatGPT“ puikiai tinka pokalbiui AI, o „Med-Palm“ yra skirtas atsakyti į medicininius klausimus. AI kraštovaizdis yra taip karštai ginčijamas, kad šiandienos geriausio modelio modelį rytoj galėtų užtemdyti pigesnis, geresnis konkurentas.
Be lanksčios infrastruktūros, įmonės gali būti įsitvirtinusios į vieną modelį, negalėdamos perjungti visiškai neatstatydamos savo technikos kamino. Tai yra brangi ir neveiksminga pozicija. Investuojant į modelio agnostikos infrastruktūrą, įmonės gali integruoti geriausius jų poreikių įrankius-nesvarbu, ar tai pereina iš „ChatGPT“ į „Deepsee“, arba priimti visiškai naują modelį, kuris bus pradėtas kitą mėnesį.
Šiandien pažangiausias PG modelis per kelias savaites gali pasenęs. Apsvarstykite aparatinės įrangos pažangą, tokią kaip GPU – verslas nepakeistų visos jų skaičiavimo sistemos naujausiam GPU; Vietoj to, jie užtikrintų, kad jų sistemos galėtų sklandžiai prisitaikyti prie naujesnių GPU. PG modeliams reikalingas tas pats pritaikomumas. Tinkama infrastruktūra užtikrina, kad įmonės gali nuosekliai atnaujinti ar pakeisti savo modelius, nekreipdami dėmesio į visas darbo eigas.
Didžioji dalis dabartinių įmonių įrankių nėra sukurta atsižvelgiant į PG. Daugelis duomenų įrankių, pavyzdžiui, tų, kurie yra tradicinės analizės krūvos dalis, yra skirti manipuliavimui kodais. Įtraukus AI į šias esamas įrankis, dažnai sukuria neveiksmingumą ir riboja pažangių modelių potencialą.
Kita vertus, AI-Native Tools yra skirtos sklandžiai sąveikauti su AI modeliais. Jie supaprastina procesus, sumažina priklausomybę nuo techninių vartotojų ir panaudoja AI sugebėjimą ne tik apdoroti duomenis, bet ir išgauti veiksmingus įžvalgas. AI-Native Solutions gali abstraktus sudėtingus duomenis ir juos naudoti naudojant AI užklausų ar vizualizacijos tikslais.
Pagrindiniai AI infrastruktūros sėkmės ramsčiai
Norėdami ateityje atsparinti savo verslą, prioritetuokite šiuos pagrindinius AI infrastruktūros elementus:
Duomenų abstrakcijos sluoksnis
Pagalvokite apie AI kaip „ypač maitinamą mažylio“. Tai labai pajėgus, tačiau reikia aiškių ribų ir prieigos prie jūsų duomenų. AI gimtoji duomenų abstrakcijos sluoksnis veikia kaip kontroliuojamas šliuzas, užtikrinantis, kad jūsų LLMS pasiektų tik atitinkamą informaciją ir laikytųsi tinkamų saugos protokolų. Tai taip pat gali suteikti nuoseklią prieigą prie metaduomenų ir konteksto, nesvarbu, kokius modelius naudojate.
Paaiškinimas ir pasitikėjimas
PG išėjimai dažnai gali jaustis kaip juodos dėžutės – naudingos, tačiau sunkiai pasitiki. Pvz., Jei jūsų modelis apibendrina šešių mėnesių klientų skundus, turite suprasti ne tik tai, kaip buvo padaryta ši išvada, bet ir tai, kokie konkretūs duomenų taškai informavo šią santrauką.
AI-gimtoji infrastruktūra turi apimti įrankius, kurie užtikrina paaiškinamumą ir samprotavimus-leidžiant žmonėms atsekti modelio išvestis atgal į savo šaltinius ir suprasti išvestų priežastį. Tai padidina pasitikėjimą ir užtikrina pakartojamus, nuoseklius rezultatus.
Semantinis sluoksnis
Semantinis sluoksnis organizuoja duomenis, kad tiek žmonės, tiek AI galėtų intuityviai sąveikauti. Tai išsiaiškina neapdorotų duomenų techninį sudėtingumą ir pateikia prasmingą verslo informaciją kaip kontekstą LLM, atsakant į verslo klausimus. Gerai maitinamas semantinis sluoksnis gali žymiai sumažinti LLM haliucinacijas. .
Pavyzdžiui, LLM programa su galingu semantiniu sluoksniu galėtų ne tik išanalizuoti jūsų klientų kumštelio rodiklį, bet ir paaiškinti, kodėl klientai išvyksta, remdamiesi pažymėtomis nuotaikomis klientų apžvalgose.
Lankstumas ir judrumas
Jūsų infrastruktūra turi sudaryti sąlygas judrumui – leisti organizacijoms pakeisti modelius ar įrankius, pagrįstus besikeičiančiais poreikiais. Šią judrumą gali suteikti platformos su modulinėmis architektūromis ar vamzdynais. Tokios priemonės leidžia įmonėms vienu metu išbandyti ir diegti kelis modelius ir tada išplėsti sprendimus, kurie parodo geriausią IG.
AI atskaitomybės valdymo sluoksniai
PG valdymas yra atsakingo AI naudojimo pagrindas. Įmonėms reikia patikimų valdymo sluoksnių, kad būtų užtikrinta, jog modeliai naudojami etiškai, saugiai ir laikantis reguliavimo gairių. PG valdymas tvarko tris dalykus.
- Prieigos valdikliai: Kas gali naudoti modelį ir kokius duomenis jis gali pasiekti?
- Skaidrumas: Kaip generuojami išėjimai ir ar AI rekomendacijos gali būti patikrintos?
- Rizikos mažinimas: Užkirsti kelią AI priimti neteisėtus sprendimus ar netinkamai naudoti neskelbtinus duomenis.
Įsivaizduokite scenarijų, kai tokiam atviro kodo modeliui kaip „Deepseek“ suteikiama prieiga prie „SharePoint“ dokumentų bibliotekų. Neturėdamas valdymo, „Deepseek“ gali atsakyti į klausimus, kuriuose galėtų būti jautrūs įmonės duomenys, kurie gali sukelti katastrofiškus pažeidimus ar klaidingai informuotą analizę, kuri sugadina verslą. Valdymo sluoksniai sumažina šią riziką, užtikrindami, kad AI būtų dislokuota strategiškai ir saugiai visoje organizacijoje.
Kodėl infrastruktūra dabar yra ypač kritiška
Peržiūrėkime „Deepseek“. Nors ilgalaikis jo poveikis išlieka neaiškus, akivaizdu, kad pasaulinė AI konkurencija kyla. Šioje erdvėje veikiančios įmonės nebegali sau leisti pasikliauti prielaidomis, kad viena šalis, pardavėjas ar technologijos amžinai išlaikys dominavimą.
Be tvirtos infrastruktūros:
- Verslui gresia didesnė rizika įstrigti pasenusiais ar neveiksmingais modeliais.
- Perėjimas tarp įrankių tampa daug laiko reikalaujančiu, brangiu procesu.
- Komandoms trūksta galimybės aiškiai tikrinti, pasitikėti ir aiškiai suprasti AI sistemų rezultatus.
Infrastruktūra ne tik palengvina AI priėmimą – tai atrenka visą AI potencialą.
Statykite kelius, o ne pirkdami variklius
Tokie modeliai kaip „Deepseek“, „ChatGPT“ ar „Dvyniai“ gali patraukti antraštes, tačiau jie yra tik vienas gabalas iš didesnio AI galvosūkio. Tikroji įmonės sėkmė šioje epochoje priklauso nuo stiprios, ateityje atsparios AI infrastruktūros, leidžiančios pritaikyti ir mastelį.
Nesiblaškykite dėl AI modelių „ferraris“. Sutelkite dėmesį į „kelių“ – infrastruktūros kūrimą, kad jūsų įmonė klestės dabar ir ateityje.
Norėdami pradėti naudotis AI naudodami lanksčią, keičiamą infrastruktūrą, pritaikytą jūsų verslui, laikas veikti. Nebūkite priekyje kreivės ir įsitikinkite, kad jūsų organizacija yra pasirengusi viskam, ką toliau pateiks AI kraštovaizdis.