З прогнозуванням AI продовжити свій вибух у 2025 році, технологія, що постійно розвивається, представляє як безпрецедентні можливості, так і складні виклики для організацій у всьому світі. Щоб допомогти сьогоднішнім організаціям та професіоналам забезпечити найбільшу цінність від AI у 2025 році, я поділився своїми думками і передбачив тенденції AI на цей рік.
Організації повинні стратегічно планувати вартість ШІ
Світ продовжує бути в захваті від потенціалу ШІ. Однак вартість інновацій AI – це метрика, яку повинні планувати організації. Наприклад, AI потребує графічних процесорів, проте багато CSP мають більші розгортання N-1, N-2 або старших GPU, які не були побудовані виключно для навантажень AI. Також хмарні графічні процесори можуть бути забороненими в масштабах і легко увімкнутись для розробників, коли проекти зростають/масштабують (більше витрат); Крім того, купівля графічних процесорів (якщо він може придбати через дефіцит) для використання на премії також може бути дуже дорогою пропозицією з окремими мікросхемами, що коштують, що добре коштують десятки тисяч доларів. Як результат, серверні системи, побудовані для вимогливих навантажень AI, стають заборонними або недоступними для багатьох із обмеженими бюджетом на експлуатаційні витрати (OPEX). У 2025 році клієнти підприємств повинні вирівняти свої витрати на ШІ та повторно синхронізовані рівні бюджету розвитку ШІ. Оскільки так багато SULED відділів беруть на себе ініціативу та створюють власні інструменти AI, компанії можуть ненавмисно витрачати тисячі на місяць на невеликі або замулене використання хмарних графічних процесорів та їх вимоги до обчислювальних екземплярів AI, які всі монтуються (особливо якщо користувачі залишають ці випадки, що працюють).
Моделі з відкритим кодом сприятимуть демократизації декількох випадків використання ШІ
У 2025 році організацій буде мати величезний тиск, щоб довести рентабельність інвестицій з проектів AI та пов’язаних з ними бюджетів. З використанням низького коду або Немає інструментів коду Забезпечені популярними ISV для створення додатків AI, компанії продовжуватимуть шукати моделі з відкритим кодом, які легше налаштовані, а не тренуються та будують з нуля. Тонко налаштовані моделі з відкритим кодом більш ефективно використовують доступні ресурси AI (люди, бюджет та/або обчислювальна потужність), допомагаючи пояснити, чому в даний час є понад 900 тис.+ (І вирощування) моделі, доступні для завантаження при обіймі обличчя лише. Однак, коли підприємства приступають до Моделі з відкритим кодомбуде вирішальним для забезпечення та поліції використання програмного забезпечення з відкритим кодом, рамки, бібліотек та інструментів у своїх організаціях. Нещодавня угода Lenovo з Anaconda є чудовим прикладом цієї підтримки, де портфель робочих станцій Lenovo, що працює на Intel, та Anaconda Navigator допомагають впорядкувати робочі процеси на науки даних.
Відповідність AI стає стандартною практикою
Зміни в політиці AI побачать, що обчислення ШІ наближається до джерела даних компанії, а більше локальних (особливо для етапів розвитку ШІ проекту або робочого процесу). Коли AI стає ближче до основи багатьох підприємств, він перейде від окремого паралельного або спеціального робочого потоку до цього відповідно до багатьох основних бізнес -функцій. Переконайтесь, що AI є відповідним і відповідальним є справжньою метою сьогодні, тому, коли ми вирушаємо в 2025 рік, це стане більше стандартною практикою та становитиме частину фундаментальних будівельних блоків для проектів ШІ на підприємстві. У Lenovo у нас є Відповідальний комітет AIщо складається з різноманітної групи працівників, які забезпечують рішення та продукти, відповідають стандартам безпеки, етики, конфіденційності та прозорості. Ця група розглядає використання та впровадження AI на основі ризику, застосовуючи політику безпеки послідовно для узгодження з позицією ризику та дотримання регуляторних норм. Інклюзивний підхід Комітету стосується всіх вимірів ШІ, що забезпечує комплексну відповідність та загальне зниження ризику.
Робочі станції з’являються як ефективні інструменти AI в офісі та поза ним
Використання робочих станцій як більш потужних переваг та відомчих приладів AI вже збільшується. Наприклад, портфель робочих станцій Lenovo, що працює на базі AMD, допомагає фахівцям ЗМІ та розваг подолати розрив між очікуваннями та ресурсами, необхідними для забезпечення візуального контенту з найвищою точністю. Завдяки їх невеликому форм-фактору та сліду, низькій акустиці, стандартним вимогам до потужності та використанню операційних систем на основі клієнтів, їх можна легко розгорнути як рішення AI, де традиційні сервери можуть не відповідати. Інший випадок використання полягає в стандартних галузевих робочих процесах, де покращена аналітика даних AI може забезпечити реальну цінність бізнесу і є дуже лінією зору для C Suite Execs, намагаючись змінити значення. Інші випадки використання – це менші інструменти AI, специфічні домену, створюються особами для власного використання. Ці інструменти для економії ефективності можуть стати наддержавами AI і можуть включати все, від MS Copilot, приватних чатів до особистих помічників AI.
Максимізуйте потенціал AI у 2025 році
AI-це одна з найбільш швидко зростаючих технологічних еволюцій нашої епохи, що вривається в кожну галузь як трансформаційну технологію, яка підвищить ефективність для всіх-що сприяє швидшим та цінним результатам бізнесу.
AI, включаючи машину та глибоке навчання та генеративне AI з LLM, вимагає величезної обчислювальної сили для побудови та підтримки інтелекту, необхідного для безперебійного досвіду AI. Як результат, організації повинні гарантувати, що вони використовують високоефективні та безпечні робочі та мобільні обчислювальні рішення для революції та покращення робочих процесів професіоналів та вчених даних.
