Оскільки підприємства, особливо малі та середні ІТ-відділи, прагнуть запровадити ШІ у свою діяльність, вони стикаються зі складним ринком, що розвивається. Хоча обіцянки штучного інтелекту захоплюють, ландшафт сповнений невизначеності. Загальнодоступні чат-боти штучного інтелекту широко доступні, але викликають серйозні занепокоєння щодо суверенітету та безпеки даних. Провайдери SaaS швидко інтегрують штучний інтелект, щодня з’являються нові рішення для навчання моделей, висновків і обробки даних. Серед цих варіантів приватна інфраструктура «голого металу» на основі Apple Silicon пропонує переконливу альтернативу невизначеності спільних служб і параметрів загальнодоступної хмари, а також пропонує значне енергоспоживання традиційним графічним процесорам.
Дані чіткі, ШІ на підприємствах зростає, а Apple Silicon готова стати лідером
А Звіт McKinsey за серпень 2023 року«Стан штучного інтелекту у 2023 році: рік прориву Generative AI» показує, що багато організацій все ще знаходяться на ранніх стадіях інтеграції ШІ та управління ним. У той час як 14-30% респондентів у різних галузях регулярно використовують генеративні інструменти ШІ, лише близько 6% стверджують, що їхні організації мають високу ефективність у сфері ШІ. Основні організації мають проблеми зі стратегією, талантами та управлінням даними, тоді як високопродуктивні організації ШІ стикаються з проблемами щодо моделей, талантів і масштабування.
Ключовий висновок зі звіту McKinsey полягає в тому, що значна частина галузі шукає вказівок щодо ефективного використання штучного інтелекту в професійному середовищі. Розробка індивідуальних пропозицій для задоволення цієї потреби може значно розширити охоплення ринку. Крім того, у звіті встановлено, що талант є постійною проблемою, і 20% респондентів назвали його основною перешкодою. Найняти інженерів ML/AI і спеціалістів із обробки даних особливо складно, але організації досягають більшого успіху, наймаючи загальних розробників. Це означає, що замість створення спеціального відділу штучного інтелекту для тестування стратегій штучного інтелекту та оцінки їхньої потенційної цінності може бути достатньо бізнес-аналітика та міжфункціональної команди ІТ.
Вирішення основних проблем
Однією з найактуальніших проблем є безпека даних. Завдяки загальнодоступним чат-ботам зі штучним інтелектом працівники можуть ненавмисно ділитися інформацією про компанію, що потенційно може призвести до витоку даних і втрати контролю. Зараз багато компаній шукають власні приватні рішення штучного інтелекту, щоб забезпечити відповідальне використання цих технологій без ризику розкриття даних.
Крім того, хоча функції SaaS AI можуть бути корисними, вони часто мають приховані договірні складності. Багато рішень використовують дані компанії для подальшого навчання моделей, що може поставити під загрозу суверенітет даних. Навіть якщо дані не використовуються безпосередньо для навчання, спільна інфраструктура для кількох клієнтів створює ризик змішування даних і можливого витоку. Для підприємств, які працюють з конфіденційною інформацією, ці ризики просто занадто високі.
Крім того, існує помилкова думка, що використання штучного інтелекту вимагає або великого досвіду в галузі обробки даних, або значних інвестицій в обчислювальні ресурси. Ця складність може стати перешкодою для невеликих ІТ-команд, які хочуть почати роботу зі ШІ.
Вибираючи приватні, чисті рішення Apple Silicon, компанії можуть уникнути цих пасток. Уніфікована архітектура пам'яті Apple Silicon і інтегрована Нейронний двигун забезпечте високу продуктивність для робочих навантажень штучного інтелекту, включно із завданнями логічного висновку, без потреби у великих знаннях або надмірних витратах на апаратне забезпечення. Він також пропонує передбачувані витрати та енергоефективність, що дозволяє компаніям впроваджувати рішення штучного інтелекту з більшим контролем і впевненістю у своїй інфраструктурі.
Ціннісна пропозиція та варіанти використання інфраструктури штучного інтелекту на базі Apple Silicon
Apple Silicon тихо з’явилася як переважний стек технологій для роботи систем штучного інтелекту, оскільки він може бути ефективнішим, ніж спеціальний графічний процесор і обладнання з підтримкою x86, у кількох ключових сферах. Його виняткова продуктивність для завдань штучного інтелекту пояснюється інноваційною уніфікованою архітектурою пам’яті. Ця архітектура дозволяє графічному процесору, центральному процесору та пам’яті отримувати доступ до одного пулу пам’яті, значно зменшуючи затримку та підвищуючи ефективність обробки великих наборів даних, що є критично важливим для робочих навантажень ШІ. Наприклад, чіп M2 Ultra від Mac Studio підтримує до 192 ГБ уніфікованої пам’яті з пропускною здатністю 800 ГБ/с, що робить його ідеальним для легкого запуску великих наборів даних і складніших моделей ШІ.
Крім того, інтегрований 32-ядерний нейронний механізм в Apple Silicon розроблений для спеціальних операцій ШІ. Розвантажуючи складні завдання штучного інтелекту з процесора та графічного процесора, цей механізм прискорює час висновку, дозволяючи системі швидше виконувати робочі навантаження.
Окрім продуктивності, Apple Silicon також відомий своїми енергоефективність. Він забезпечує стабільно високу продуктивність без високого енергоспоживання та виділення тепла, які зазвичай пов’язані з традиційними процесорами та графічними процесорами. Така ефективність робить його економічно ефективним рішенням для компаній, які прагнуть інтегрувати штучний інтелект, не перевантажуючи свою інфраструктуру.
Рішення на базі Apple Silicon легко інтегруються в існуючі бізнес-операції, дозволяючи командам використовувати штучний інтелект, не потребуючи великих технічних знань. Ці рішення працюють із спільнотами з відкритим кодом і використовують унікальні API Apple для спрощення процесу інтеграції, роблячи ШІ доступним як для розробників, так і для компаній. Створюючи перші чернетки документів, аналізуючи тенденції клієнтів або надаючи клієнтам послуги в режимі реального часу за допомогою чат-ботів, керованих штучним інтелектом, інфраструктура Apple Silicon дозволяє командам використовувати весь потенціал ШІ без шкоди для безпеки даних.
Дивлячись на дорогу попереду
Оскільки революція штучного інтелекту продовжує розгортатися, підприємства повинні ретельно проаналізувати свій вибір інфраструктури. Приватні готові рішення на базі Apple Silicon вирішують критичні проблеми щодо конфіденційності даних, передбачуваності витрат і узгодженості продуктивності, забезпечуючи безпечне та надійне середовище для завдань штучного інтелекту. Для компаній, які прагнуть розібратися в складнощах штучного інтелекту, ці рішення пропонують переконливе та перспективне рішення.
