Generativní AI může změnit svět – ale pouze pokud datové infrastruktury držely krok

Navzdory rozruchu kolem Generative AI většina odborníků z oboru dosud neřešila jednu významnou otázku: Existuje infrastrukturní platforma, která může dlouhodobě podporovat tuto technologii a pokud ano, zda bude dostatečně udržitelná na to, aby podporovala radikální inovace, které slibuje Generativní AI?

Nástroje Generativní AI již získaly určitou pověst, a to díky své schopnosti psát dobře syntetizovaný text na kliknutí tlačítka – úkoly, které by jinak vyžadovaly hodiny, dny, týdny nebo měsíce ruční práce.

To je všechno dobře a dobré, ale bez řádné infrastruktury tyto nástroje jednoduše nemají škálovatelnost, aby skutečně změnily svět. Brzy překročí 76 miliard, astronomické provozní náklady Generativní AI jsou již svědčím o této skutečnosti, ale existují další faktory, které hrají roli.

Podniky potřebují soustředit se na vytváření a propojování správných nástrojů, aby je mohli udržitelně využít, a musí investovat do centralizované datové infrastruktury, která činí všechny relevantní údaje snadno přístupnými pro jejich LLM bez dedikovaných kanálů. S strategickým nasazením správných nástrojů budou moci dodávat obchodní hodnotu, kterou hledají, navzdory omezením kapacity, která datacentra目前 ukládají – teprve tehdy bude skutečná AI revoluce postupovat.

Známý vzorec

Podle nové zprávy od Capgemini Research Institute 74% výkonných ředitelů se domnívá, že přínosy Generativní AI převáží její obavy. Takový konsenzus již vedl k vysokým sazbám přijetí mezi podniky – asi 70% organizací v Asii a Tichomoří již buď vyjádřilo záměr investovat do těchto technologií, nebo již začalo zkoumat praktické použití.

Ale svět již prošel touto cestou. Vezměme si internet, který postupně získal pozornost, než překročil očekávání prostřednictvím mnoha pozoruhodných aplikací. Ale navzdory jeho působivým schopnostem se skutečně rozjel, až když jeho aplikace začaly dodávat hmotnou hodnotu podnikům ve velkém měřítku.

Pohled za ChatGPT

AI spadá do podobného cyklu. Podniky rychle přijaly tuto technologii, s odhadovanými 93% podniků, které již provádějí několik studií případů AI/ML. Ale navzdory vysoké míře přijetí mnoho podniků stále zápasí s nasazením – jasným znamením neslučitelné datové infrastruktury.

S řádnou infrastrukturou mohou společnosti hledět za povrchové úrovni poutavých schopností Generativní AI a využít její skutečný potenciál k transformaci svých obchodních krajin.

Skutečně, Generativní AI může pomoci napsat stručný text rychle a ve většině případů velmi efektivně, ale její potenciál jde mnohem dále. Od potenciálního objevu léků až po zdravotnické ošetření a optimalizaci dodavatelského řetězce – žádný z těchto průlomů není možný, pokud datacentra, která podporují a pohánějí aplikace AI, nejsou dostatečně robustní na to, aby zvládla svou zátěž.

Překonání bariéry škálovatelnosti

Generativní AI dosud nedodala významnou hodnotu podnikům, protože jí chybí škálovatelnost. To je způsobeno tím, že datacentra mají omezení kapacity – jejich infrastruktura nebyla původně navržena tak, aby podporovala masivní průzkum, orchestraci a ladění modelů, které velké jazykové modely (LLM) vyžadují pro efektivní běh více tréninkových cyklů.

Skutečná hodnota Generativní AI tedy závisí na tom, jak dobře podnik využije svá vlastní data, což lze zlepšit vytvořením robustní datové architektury. To lze dosáhnout propojením strukturovaných a nestrukturovaných zdrojů dat s LLM nebo zvýšením propustnosti stávajícího hardwaru.

Je nezbytné, aby společnosti, které chtějí trénovat své LLM na organizačních datech, mohly nejdříve konsolidovat tato data jednotným způsobem. V opačném případě data, která zůstanou v izolované struktuře, pravděpodobně vygenerují zkreslení v učebních schopnostech LLM.

Systém podpory

Generativní AI nevznikla z ničeho – byla ve vývoji po dlouhou dobu a její použití a potenciál budou dále růst v následujících desetiletích. Ale prozatím její obchodní aplikace narazily na zeď, která není škálovatelná.

Skutečností je, že tyto různé nástroje jsou pouze tak silné, jako je datové procesní infrastruktura, která je podporuje. Je proto kritické, aby obchodní lídři využili platformy, které mohou zpracovat petabajty dat, které tyto nástroje potřebují, aby skutečně dodaly na slibovanou hodnotu.