Cabaran infrastruktur utama mengehadkan potensi AI

Patrick Lastennet, pengarah pemasaran dan perniagaan di syarikat hartanah digital Interxion, melihat pada halangan untuk mempercepatkan inovasi AI. Ia percaya bahawa adalah penting untuk membangunkan strategi infrastruktur yang kukuh untuk penggunaan AI dari awal.

Permintaan orang ramai untuk kecerdasan buatan semakin meningkat. Perniagaan dalam setiap industri sedang meneroka cara menggunakan kecerdasan buatan untuk mempercepatkan inovasi dan memberikan kelebihan daya saing yang kuat. Walau bagaimanapun, mereka bentuk infrastruktur AI adalah rumit dan memberangsangkan, dan akibatnya, 76% perniagaan percaya infrastruktur adalah penghalang kepada kejayaan AI.

Walau bagaimanapun, ini bukan alasan untuk memperlahankan kemajuan. Memandangkan lebih banyak syarikat sedang giat mengejar, atau sekurang-kurangnya ketinggalan, AI, mereka yang menunggu hanya akan semakin ketinggalan.

Tinjauan baru-baru ini terhadap pembuat keputusan IT di lapan negara Eropah mendapati hampir dua pertiga daripada perusahaan (62%) sedang menggunakan atau menguji AI, dengan 17% lagi merancang untuk menggunakan AI pada 2020.

Responden menyatakan bahawa banyak halangan infrastruktur mengehadkan penggunaan AI berskala besar, daripada kekurangan sumber, seperti pembiayaan, kakitangan dan infrastruktur fizikal, kepada strategi korporat yang tidak jelas yang tidak mengambil kira AI.

Oleh kerana penggunaan AI ialah proses binaan yang perlahan untuk banyak perusahaan, jurang teknologi yang besar akan terbentuk antara perusahaan yang sudah dalam fasa penggunaan dan perusahaan yang belum mula merancang. Perniagaan yang tidak mahu melabur dalam AI akan terlepas peluang untuk memperoleh kelebihan daya saing.

Itulah sebabnya sangat penting untuk mempunyai strategi infrastruktur yang kukuh untuk penggunaan AI dari awal. Berikut adalah beberapa soalan untuk dipertimbangkan.

Halangan Kejayaan

Selalunya, syarikat yang menerajui R&D AI utama tidak mempunyai pelaburan permulaan yang ketara daripada jabatan IT mereka. Akibatnya, pasukan malangnya mencipta infrastruktur AI—AI bayangan yang dicipta di bawah radar IT, yang merupakan satu cabaran untuk beroperasi dengan jayanya dan akhirnya tidak berkesan. Perusahaan boleh mengelakkan bayangan AI dengan membangunkan strategi infrastruktur yang dioptimumkan khusus untuk AI.

Kaji selidik itu menekankan bahawa kos yang tidak boleh diukur adalah isu utama (21%). Daripada keperluan untuk pelaburan baharu dalam orang dan peralatan, kepada kos yang tidak dijangka pada jalan berliku antara reka bentuk dan penggunaan AI, kepada inovasi pantas dan peralihan dalam keperluan teknologi, pelaburan AI boleh menjadi besar dan sukar untuk diramalkan. Selain itu, pemutusan dalaman antara pembangunan IT dan AI boleh menyebabkan ROI yang rendah jika perniagaan gagal menggunakan teknologi tersebut.

Kekurangan kakitangan pakar dalaman juga merupakan cabaran yang ketara. Perusahaan selalunya perlu mengupah pembangun profesional, yang boleh memakan kos yang tinggi dan mengambil masa untuk pekerja baharu mempelajari perniagaan untuk memenuhi reka bentuk AI dan matlamat organisasi.

Peralatan IT yang tidak mencukupi juga menghalang perniagaan daripada membayangkan bagaimana AI boleh disepadukan ke dalam operasi mereka. Menurut tinjauan itu, banyak perusahaan bimbang bahawa infrastruktur semasa mereka tidak dioptimumkan untuk menyokong AI dan pusat data mencapai kapasiti.

Halangan kepada fasa strategi secara amnya serupa merentas industri, tetapi keputusan infrastruktur tertentu mungkin berbeza mengikut industri. Keperluan undang-undang atau pematuhan, seperti GDPR, serta jenis data dan aliran kerja yang terlibat, akan memberi kesan kepada keputusan infrastruktur AI.

Kajian mendapati bahawa 39% daripada perusahaan merentas industri menggunakan awan awam utama - majoriti daripadanya adalah pengeluar yang mencari fleksibiliti dan kelajuan. Sementara itu, 29% responden memilih penyelesaian dalaman yang disokong oleh perunding - biasanya syarikat kewangan, tenaga dan penjagaan kesihatan yang ingin mengekalkan data maklumat pengenalan peribadi (PII) mereka di bawah keselamatan yang ketat dan di bawah kawalan yang lebih baik.

Elemen Infrastruktur AI yang Berjaya

Memandangkan banyak perniagaan bermula dari awal, adalah penting untuk mempunyai strategi yang jelas dari awal kerana reka bentuk semula kemudiannya boleh memakan masa, wang dan sumber. Untuk berjaya mendayakan AI pada skala, perniagaan perlu meneliti beberapa aspek.

Pertama sekali, perusahaan perlu dapat memastikan bahawa mereka mempunyai infrastruktur yang betul untuk menyokong pemerolehan dan pengumpulan data yang diperlukan untuk set data yang disediakan untuk beban kerja AI. Khususnya, perhatian mesti diberikan kepada keberkesanan dan kos pengumpulan data daripada peranti tepi atau awan tempat inferens AI dijalankan. Sebaik-baiknya, ini perlu dilaksanakan di berbilang wilayah di seluruh dunia, sambil memanfaatkan sambungan berkelajuan tinggi dan memastikan ketersediaan tinggi. Ini bermakna perusahaan memerlukan infrastruktur yang disokong oleh fabrik rangkaian yang menyampaikan:

Kedekatan dengan data AI: 5G dan nod teras talian tetap dalam pusat data perusahaan akan datang daripada peranti lapangan, pejabat dan AI data daripada kemudahan pembuatan dibawa ke pusat data serantau yang saling berkaitan untuk diproses sepanjang seni bina berbilang nod.

Akses Awan Terus: Menyediakan akses berprestasi tinggi kepada persekitaran hiperskala awan untuk menyokong penggunaan hibrid latihan AI atau beban kerja inferens.

Skala Geografi: Dengan meletakkan infrastruktur mereka di berbilang pusat data yang terletak di kawasan geografi strategik, perusahaan boleh mencapai pemerolehan data kos rendah dan kerja AI berprestasi tinggi di peringkat global Muatan dihantar.

Apabila perusahaan mempertimbangkan untuk melatih model AI/pembelajaran mendalam, mereka mesti mempertimbangkan rakan kongsi pusat data yang boleh menampung kuasa dan teknologi penyejukan yang diperlukan untuk menyokong pengkomputeran dipercepatkan GPU dalam jangka panjang, yang memerlukan:

Ketumpatan rak tinggi: Untuk menyokong beban kerja AI, perusahaan memerlukan lebih banyak kuasa pengkomputeran daripada setiap rak di pusat data mereka. Ini bermakna ketumpatan kuasa yang lebih tinggi. Malah, kebanyakan perusahaan perlu sekurang-kurangnya tiga kali ganda kepadatan maksimum mereka untuk menyokong beban kerja AI dan bersedia untuk tahap yang lebih tinggi pada masa hadapan.

Volume dan Skala: Kunci untuk memanfaatkan faedah AI ialah pelaksanaan secara berskala. Keupayaan untuk berjalan pada perkakasan berskala besar (GPU) membolehkan kesan pengkomputeran berskala besar.

Laluan ke Kecerdasan Buatan Realistik

Kebanyakan pusat data perusahaan tempatan tidak dapat mengendalikan skala data ini. Sementara itu, awan awam menawarkan laluan yang paling sedikit tentangan, tetapi tidak selalunya persekitaran terbaik untuk melatih model AI pada skala atau menggunakan model tersebut ke dalam pengeluaran kerana kos tinggi atau isu kependaman.

Jadi apakah pendekatan terbaik untuk perusahaan yang ingin mereka bentuk infrastruktur untuk menyokong beban kerja AI Dengan mengkaji cara perusahaan yang sudah mendapat nilai daripada AI memilih untuk menggunakan infrastruktur mereka, pengajaran penting boleh dipelajari.

Perusahaan berskala besar seperti Google, Amazon, Facebook dan Microsoft telah berjaya menggunakan AI pada skala menggunakan infrastruktur teras dan kelebihan mereka sendiri, selalunya digunakan dalam pusat data yang sangat bersambung dan berkualiti tinggi. Mereka banyak menggunakan colocation di seluruh dunia kerana mereka tahu ia boleh menyokong skala, ketumpatan dan ketersambungan yang mereka perlukan.

Dengan memanfaatkan pengetahuan dan pengalaman para pemimpin AI ini, perniagaan akan dapat mencorak nasib mereka sendiri dalam AI.

Atas ialah kandungan terperinci Cabaran infrastruktur utama mengehadkan potensi AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!