Уявіть, що намагаєтесь проїхати Феррарі по руйнуючих дорогах. Незалежно від того, наскільки швидко був автомобіль, його повний потенціал витрачається без міцної основи для його підтримки. Ця аналогія підсумовує сьогоднішній підприємство AI Landscape. Підприємства часто одержимі блискучими новими моделями, такими як DeepSeek-R1 або OpenAI O1, нехтуючи важливою інфраструктури для отримання цінності від них. Замість того, щоб виключно зосередитись на тому, хто створює найсучасніші моделі, бізнесу потрібно почати інвестувати в надійну, гнучку та безпечну інфраструктуру, що дозволяє їм ефективно працювати з будь -якою моделлю AI, адаптуватися до технологічного прогресу та захищати їхні дані.
З випуском DeepSeek, дуже складною великою мовною моделлю (LLM) з суперечливим походженням, в даний час галузь охоплюється двома питаннями:
- DeepSeek справжній чи просто дим і дзеркала?
- Ми перевищили інвест у такі компанії, як OpenAI та NVIDIA?
Коментарі Twitter язика означають, що DeepSeek робить те, що найкраще робить китайські технології: “майже так само добре, але набагато дешевше”. Інші означають, що це здається занадто добре, щоб бути правдою. Через місяць після виходу ринок Nvidia знизив майже 600 мільярдів доларів, і Axios припускає, що це може бути подія на рівні вимирання для фірм венчурного капіталу. Основні голоси ставлять під сумнів, чи Зобов'язання проекту Stargate 500 мільярдів доларів Назустріч фізичній інвестиції в інфраструктуру AI необхідні, лише через 7 днів після його оголошення.
І сьогодні, alibaba просто оголосив модель Це стверджує, що перевершує DeepSeek!
Моделі AI – це лише одна частина рівняння. Це новий блискучий об’єкт, а не весь пакет для підприємств. Те, що не вистачає,-це інфраструктура AI.
Основоположна модель-це лише технологія-вона потребує здатного, AI-єдиного інструмента для перетворення на потужний бізнес-актив. У міру розвитку AI зі швидкістю блискавки, модель, яку ви приймаєте сьогодні, може бути застарілою завтра. Те, що дійсно потребує підприємств, – це не лише “найкраща” або “новітня” модель AI, але інструменти та інфраструктура, щоб легко адаптуватися до нових моделей та ефективно використовувати їх.
Незалежно від того, чи DeepSeek представляє руйнівну інновацію чи перебільшений ажіотаж – це не справжнє питання. Натомість організації повинні відкласти свій скептицизм і запитати себе, чи є у них правильна інфраструктура AI, щоб залишатися стійкими, оскільки моделі покращуються та змінюються. І чи можуть вони легко перемикатися між моделями, щоб досягти своїх бізнес -цілей, не переробляючи все?
Моделі проти інфраструктури та додатків
Щоб краще зрозуміти роль інфраструктури, розгляньте три компоненти використання AI:
- Моделі: Це ваші двигуни AI – модні моделі (LLM), як Chatgpt, Gemini та DeepSeek. Вони виконують такі завдання, як розуміння мови, класифікація даних, прогнози тощо.
- Інфраструктура: Це основа, на якій працюють моделі AI. Він включає інструменти, технології та керовані послуги, необхідні для інтеграції, управління та масштабування моделей, узгоджуючи їх з потребами бізнесу. Це, як правило, включає технологію, яка зосереджена на обчисленні, даних, оркестрації та інтеграції. Такі компанії, як Amazon та Google, надають інфраструктуру для запуску моделей та інструментів для інтеграції їх у технологічний стек підприємства.
- Випадки застосування/використання: Це програми, які кінцеві користувачі бачать, що використовують моделі AI для досягнення бізнес -результатів. Сотні пропозицій виходять на ринок від діючих, що клацають від AI, до існуючих додатків (тобто Adobe, Microsoft Office з Copilot.) Та їхніми особами AI (числові, глини, підписи).
Хоча моделі та додатки часто крадуть прожектор, інфраструктура тихо дозволяє все працювати разом і встановлює основу для того, як моделі та програми працюють у майбутньому. Це гарантує, що організації можуть перемикатися між моделями та розблокувати реальну цінність ШІ – без порушення банку або порушення операцій.
Чому інфраструктура AI-або є критичною місією
Кожен LLM перевершує різні завдання. Наприклад, чатгпт чудово підходить для розмовного ШІ, тоді як Med-Palm призначений для відповіді на медичні запитання. Пейзаж AI настільки гаряче оспорюється, що сьогоднішня топ-продуктивна модель може бути затьмарена дешевшим, кращим конкурентом завтра.
Без гнучкої інфраструктури компанії можуть опинитися зафіксованими в одній моделі, не в змозі перемикатися, не повністю відновлюючи свій технологічний стек. Це дорога та неефективна позиція, яка має бути. Інвестуючи в інфраструктуру, яка є модель-агностикою, підприємства можуть інтегрувати найкращі інструменти для їх потреб-будь то перехід від Chatgpt до DeepSeek, або приймає абсолютно нову модель, яка запускається в наступному місяці.
Модель AI, яка є передовою сьогодні, може застаріти протягом тижнів. Розглянемо вдосконалення апаратних програм, як GPU – бізнес не замінить всю їх обчислювальну систему на найновіший графічний процесор; Натомість вони забезпечать, що їх системи можуть легко адаптуватися до нових графічних процесорів. Моделі AI потребують такої ж адаптивності. Правильна інфраструктура гарантує, що підприємства можуть послідовно модернізувати або перемикати свої моделі, не переробляючи цілі робочі процеси.
Значна частина поточного інструменту Enterprise не побудована з урахуванням AI. Більшість інструментів даних-як ті, що є частиною традиційного стека аналітики,-розроблені для важких кодів, ручних маніпулювання даними. Модернація ШІ в ці існуючі інструменти часто створює неефективність і обмежує потенціал вдосконалених моделей.
З іншого боку, інструменти AI-Donivate, з іншого боку, побудовані за призначенням безперешкодно взаємодіяти з моделями AI. Вони спрощують процеси, зменшують залежність від технічних користувачів та використовують здатність AI не просто обробляти дані, а витягувати діючі розуміння. AI-Reseal Solutions може абстрагувати складні дані та зробити їх корисними за допомогою AI для запитів або візуалізації.
Основні стовпи успіху інфраструктури AI
До майбутнього вашого бізнесу, пріоритетність цих основоположних елементів для інфраструктури AI:
Шар абстракції даних
Подумайте про AI як про “надпотужного малюка”. Він дуже здатний, але потребує чітких меж та керується доступом до ваших даних. Шорт абстракції даних, що стосуються AI, діє як контрольований шлюз, забезпечуючи лише доступ до відповідної інформації та дотримуйтесь належних протоколів безпеки. Це також може забезпечити постійний доступ до метаданих та контексту, незалежно від того, які моделі ви використовуєте.
Пояснення та довіра
Виходи AI часто можуть відчувати себе чорними коробками – використовуються, але важко довіряти. Наприклад, якщо ваша модель узагальнює шість місяців скарг клієнтів, вам потрібно зрозуміти не тільки, як було досягнуто цього висновку, але й те, що конкретні точки даних повідомляли про це резюме.
Інфраструктура, що стосується AI, повинна включати інструменти, що забезпечують пояснення та міркування-дозволяючи людям простежити модельні виходи назад до своїх джерел та зрозуміти причину результатів. Це підвищує довіру та забезпечує повторювані, послідовні результати.
Семантичний шар
семантичний шар Організовує дані, щоб і люди, і AI могли інтуїтивно взаємодіяти з ним. Він абстрагує технічну складність необроблених даних та представляє змістовну ділову інформацію як контекст до LLMS, відповідаючи на питання бізнесу. Добре живистий семантичний шар може значно зменшити галюцинації LLM. .
Наприклад, програма LLM з потужним семантичним шаром може не лише проаналізувати ставку вашого клієнта, але й пояснити, чому клієнти виїжджають, виходячи з позначених настроїв у відгуках клієнтів.
Гнучкість та спритність
Ваша інфраструктура повинна забезпечити спритність – з урахуванням організацій перемикати моделі або інструменти на основі потреб, що розвиваються. Платформи з модульними архітектурою або трубопроводами можуть забезпечити цю спритність. Такі інструменти дозволяють підприємствам одночасно тестувати та розгортати кілька моделей, а потім масштабувати рішення, що демонструють найкращу рентабельність інвестицій.
Шари управління для AI підзвітності
AI Управління – це основа відповідальний ШІ використання. Підприємства потребують надійних шарів управління, щоб забезпечити використання моделей етично, надійно та в межах регуляторних рекомендацій. AI Управління керує трьома речами.
- Контроль доступу: Хто може використовувати модель та до яких даних вона може отримати доступ?
- Прозорість: Як генеруються результати та чи можна аудити рекомендації AI?
- Пом'якшення ризику: Запобігання АІ приймати несанкціоновані рішення або неправильно використовувати конфіденційні дані.
Уявіть собі сценарій, коли модель з відкритим кодом, як DeepSeek, надається доступ до бібліотек документів SharePoint. Без урядових органів, DeepSeek може відповісти на запитання, які можуть включати чутливі дані компанії, потенційно призводить до катастрофічних порушень або дезінформованих аналізів, які шкодять бізнесу. Шари управління знижують цей ризик, забезпечуючи, щоб AI розгортається стратегічно та надійно в організації.
Чому інфраструктура зараз особливо критична
Давайте переглянемо DeepSeek. Незважаючи на те, що його довгостроковий вплив залишається невизначеним, зрозуміло, що глобальна конкуренція AI нагрівається. Компанії, що працюють у цьому просторі, вже не можуть дозволити собі покладатися на припущення, що одна країна, постачальник чи технології назавжди збережуть домінування.
Без надійної інфраструктури:
- Підприємства піддаються більшому ризику застрягання зі застарілими або неефективними моделями.
- Перехід між інструментами стає трудомістким, дорогим процесом.
- Команди не мають можливості чітко аудит, довіряти та розуміти результати систем AI.
Інфраструктура не просто полегшує прийняття ШІ – він розблокує повний потенціал AI.
Будуйте дороги замість купівлі двигунів
Такі моделі, як DeepSeek, Chatgpt або Gemini, можуть захопити заголовки, але вони є лише одним шматочком більшої головоломки AI. Справжній успіх підприємства в цю епоху залежить від сильної, захищеної майбутньою інфраструктурою ШІ, що дозволяє пристосовано та масштабованість.
Не відволікайтеся на “Ferraris” моделей AI. Зосередьтеся на будівництві «доріг» – інфраструктури – щоб забезпечити процвітання вашої компанії зараз і в майбутньому.
Щоб почати використовувати AI з гнучкою, масштабованою інфраструктурою, пристосованою до вашого бізнесу, настав час діяти. Тримайтеся попереду кривої і переконайтеся, що ваша організація готується до того, що приносить далі ландшафт AI.
