DeepSeek Distractions: Dlaczego infrastruktura rodzima dla AI, a nie modele, będzie definiować sukces przedsiębiorstw

Wyobraź sobie, że próbujesz prowadzić Ferrari na zrujnowanych drogach. Niezależnie od tego, jak szybki jest samochód, jego pełny potencjał jest marnowany bez solidnej podstawy, która mogłaby go wspierać. Ta analogia podsumowuje dzisiejszy krajobraz przedsiębiorstw AI. Przedsiębiorstwa często są zaabsorbowane nowymi modelami, takimi jak DeepSeek-R1 lub OpenAI o1, zaniedbując przy tym wagę infrastruktury w celu uzyskania wartości z nich. Zamiast skupiać się wyłącznie na tym, kto buduje najbardziej zaawansowane modele, przedsiębiorstwa powinny zacząć inwestować w solidną, elastyczną i bezpieczną infrastrukturę, która umożliwi im skuteczną pracę z dowolnym modelem AI, adaptację do postępu technologicznego oraz zabezpieczenie swoich danych.

Z wydaniem DeepSeek, wysoko zaawansowanego dużego modelu językowego (LLM) o kontrowersyjnym pochodzeniu, branża jest obecnie zdominowana przez dwa pytania:

• Czy DeepSeek jest prawdziwy, czy tylko dym i lustra?
• Czy za bardzo zainwestowaliśmy w firmy takie jak OpenAI i NVIDIA?

Komentarze na Twitterze sugerują, że DeepSeek robi to, co chińska technologia robi najlepiej: “prawie tak dobrze, ale znacznie taniej”. Inni sugerują, że wydaje się to zbyt dobre, aby było prawdą. Miesiąc po jego wydaniu, rynek NVIDIA (NVDA ) spadł o prawie 600 miliardów dolarów, a Axios sugeruje, że może to być wydarzenie na poziomie zagłady dla firm venture capital. Głosy wątpią, czy zobowiązanie projektu Stargate w wysokości 500 miliardów dolarów na inwestycje w infrastrukturę AI jest potrzebne, zaledwie 7 dni po jego ogłoszeniu.

A dzisiaj, Alibaba właśnie ogłosiła model, który ma przewyższać DeepSeek!

Modele AI są tylko jedną częścią równania. Są to nowe, błyszczące obiekty, a nie cały pakiet dla przedsiębiorstw. Czego brakuje, to infrastruktura rodzima dla AI.

Model podstawowy jest po prostu technologią – wymaga zdolnych, narzędzi rodzimych dla AI, aby przekształcić się w potężny aktyw biznesowy. Ponieważ AI ewoluuje z ogromną prędkością, model, który przyjmujesz dzisiaj, może być przestarzały jutro. Czego przedsiębiorstwa naprawdę potrzebują, to nie tylko “najlepszy” lub “najnowszy” model AI, ale narzędzia i infrastrukturę, aby bezproblemowo adaptować się do nowych modeli i używać ich skutecznie.

Czy DeepSeek reprezentuje innowacyjne rozwiązanie, czy przesadzoną sensację, nie jest to prawdziwe pytanie. Zamiast tego, organizacje powinny odłożyć swoje sceptycyzm na bok i zadać sobie pytanie, czy mają odpowiednią infrastrukturę AI, aby pozostać elastycznymi, gdy modele są ulepszane i zmieniane. Czy mogą łatwo przechodzić między modelami, aby osiągnąć swoje cele biznesowe bez przebudowywania wszystkiego?

Modele vs. Infrastruktura vs. Aplikacje

Aby lepiej zrozumieć rolę infrastruktury, rozważ trzy komponenty wykorzystania AI:

1. Modele: Są to twoje silniki AI – Duże Modele Językowe (LLM), takie jak ChatGPT, Gemini i DeepSeek. Wykonują one zadania, takie jak zrozumienie języka, klasyfikacja danych, przewidywania i wiele więcej.
2. Infrastruktura: Jest to podstawa, na której działają modele AI. Obejmuje ona narzędzia, technologie i usługi zarządzane, niezbędne do integracji, zarządzania i skalowania modeli, a także do ich wyrównania z potrzebami biznesowymi. Obejmuje to zwykle technologie, które koncentrują się na Obliczeniach, Danych, Orkiestracji i Integracji. Firmy takie jak Amazon i Google zapewniają infrastrukturę do uruchamiania modeli i narzędzi do ich integracji z tech stackiem przedsiębiorstwa.
3. Aplikacje/Przypadki użycia: Są to aplikacje, które końcowi użytkownicy widzą, a które wykorzystują modele AI, aby osiągnąć wynik biznesowy. Wchodzi na rynek wiele ofert od firm, które dodają AI do istniejących aplikacji (np. Adobe, Microsoft Office z Copilot) i ich rodzimych rywali (Numeric, Clay, Captions).

Podczas gdy modele i aplikacje często kradną show, infrastruktura cicho umożliwia, aby wszystko działało razem gładko i ustanawia podstawę dla tego, jak modele i aplikacje będą działać w przyszłości. Zapewnia, że organizacje mogą przechodzić między modelami i odblokować prawdziwą wartość AI – bez łamania banku lub zakłócania operacji.

Dlaczego infrastruktura rodzima dla AI jest misją-krytyczna

Każdy LLM wyróżnia się w różnych zadaniach. Na przykład, ChatGPT jest idealny dla AI konwersacyjnego, podczas gdy Med-PaLM jest zaprojektowany do odpowiedzi na pytania medyczne. Krajobraz AI jest tak gorąco kontestowany, że dzisiejszy najlepszy model może być zaćmiony przez tańszego, lepszego konkurenta jutro.

Bez elastycznej infrastruktury, firmy mogą znaleźć się w sytuacji, w której są zablokowane w jednym modelu, niezdolne do przejścia bez całkowitej przebudowy swojego tech stacku. To jest kosztowna i niewydajna pozycja. Inwestując w infrastrukturę, która jest agnostyczna względem modelu, biznesy mogą zintegrować najlepsze narzędzia do swoich potrzeb – czy to przechodząc z ChatGPT do DeepSeek, czy przyjmując całkowicie nowy model, który zostanie wydany w przyszłym miesiącu.

Model AI, który jest na szczycie dzisiaj, może stać się przestarzały w ciągu kilku tygodni. Rozważ postępy w sprzęcie, takie jak GPU – firmy nie zastępują całego systemu komputerowego nowym GPU; zamiast tego, upewniają się, że ich systemy mogą dostosować się do nowszych GPU bezproblemowo. Modele AI wymagają tej samej elastyczności. Prawidłowa infrastruktura zapewnia, że przedsiębiorstwa mogą stale ulepszać lub zmieniać swoje modele bez przebudowywania całych workflow.

Większość obecnych narzędzi przedsiębiorstw nie jest zaprojektowana z myślą o AI. Większość narzędzi do danych – takich jak te, które są częścią tradycyjnego stacku analitycznego – są zaprojektowane do kodowania, ręcznej manipulacji danymi. Wprowadzanie AI do tych istniejących narzędzi często tworzy niewydajności i ogranicza potencjał zaawansowanych modeli.

Narzędzia rodzime dla AI, z drugiej strony, są zaprojektowane w celu bezproblemowej interakcji z modelami AI. Uproszczają procesy, redukują zależność od użytkowników technicznych i wykorzystują możliwość AI do nie tylko przetwarzania danych, ale także wyciągania działających wniosków. Rozwiązania rodzime dla AI mogą abstrahować złożone dane i uczynić je użytecznymi dla AI do celów zapytań lub wizualizacji.

Kluczowe filary sukcesu infrastruktury AI

Aby zapewnić swojej firmie przyszłość, należy nadać priorytet tym podstawowym elementom infrastruktury AI:

Warstwa abstrakcji danych

Wyobraź sobie AI jako “super-potężne dziecko”. Jest bardzo zdolne, ale potrzebuje wyraźnych granic i kontrolowanego dostępu do Twoich danych. Warstwa abstrakcji danych rodzimych dla AI działa jako kontrolowana brama, zapewniając, że Twoje LLM mają dostęp tylko do odpowiednich informacji i przestrzegają odpowiednich protokołów bezpieczeństwa. Może również umożliwić spójny dostęp do metadanych i kontekstu, niezależnie od modelu, który jest używany.

Wyjaśnialność i zaufanie

Wyniki AI mogą często wydawać się czarne skrzynki – użyteczne, ale trudne do zaufania. Na przykład, jeśli Twój model podsumowuje sześć miesięcy skarg klientów, musisz zrozumieć nie tylko, jak ten wniosek został osiągnięty, ale także, które konkretnie dane poinformowały o tym wniosku.

Infrastruktura rodzima dla AI musi zawierać narzędzia, które zapewniają wyjaśnialność i uzasadnienie – pozwalające ludziom śledzić wyniki modelu do ich źródeł i zrozumieć powód wyników. To zwiększa zaufanie i zapewnia powtarzalne, spójne wyniki.

Warstwa semantyczna

Warstwa semantyczna organizuje dane, aby zarówno ludzie, jak i AI mogli z nimi współpracować intuicyjnie. Abstrahuje techniczną złożoność surowych danych i prezentuje znaczące informacje biznesowe jako kontekst dla LLM, odpowiadając na pytania biznesowe. Dobrze odżywiona warstwa semantyczna może znacznie zmniejszyć halucynacje LLM.

Na przykład, aplikacja LLM z potężną warstwą semantyczną mogłaby nie tylko analizować wskaźnik odejść klientów, ale także wyjaśnić, dlaczego klienci odchodzą, na podstawie otagowanych sentymentów w recenzjach klientów.

Elastyczność i zwinność

Twoja infrastruktura musi umożliwić zwinność – pozwalając organizacjom na przejście między modelami lub narzędziami w zależności od ewoluujących potrzeb. Platformy z modułową architekturą lub potokami mogą zapewnić tę zwinność. Takie narzędzia pozwalają firmom testować i wdrażać wiele modeli jednocześnie, a następnie skalować rozwiązania, które demonstrują najlepszy ROI.

Warstwy zarządzania dla odpowiedzialności AI

Zarządzanie AI jest backbonem odpowiedzialnego użycia AI. Przedsiębiorstwa potrzebują solidnych warstw zarządzania, aby zapewnić, że modele są używane etycznie, bezpiecznie i zgodnie z wytycznymi regulacyjnymi. Zarządzanie AI zarządza trzema rzeczami.

• Kontrola dostępu: Kto może używać modelu i jakie dane może on uzyskać?
• Przejrzystość: Jak są generowane dane wyjściowe i czy zalecenia AI mogą być audytowane?
• Łagodzenie ryzyka: Zapobieganie nieautoryzowanym decyzjom AI lub niewłaściwemu użyciu wrażliwych danych.

Wyobraź sobie sytuację, w której model open-source, taki jak DeepSeek, jest udostępniony bibliotece dokumentów SharePoint. Bez warstw zarządzania, DeepSeek może odpowiedzieć na pytania, które mogą zawierać wrażliwe dane firmy, potencjalnie prowadząc do katastrofalnych naruszeń lub mylących analiz, które szkodzą firmie. Warstwy zarządzania redukują to ryzyko, zapewniając, że AI jest wdrożony strategicznie i bezpiecznie w całej organizacji.

Dlaczego infrastruktura jest szczególnie krytyczna teraz

Pozwólmy wrócić do DeepSeek. Chociaż jego długoterminowy wpływ pozostaje niepewny, jest jasne, że globalna konkurencja AI jest coraz bardziej zacięta. Firmy działające w tym sektorze nie mogą już polegać na założeniu, że jeden kraj, dostawca lub technologia utrzyma dominację na zawsze.

Bez solidnej infrastruktury:

• Przedsiębiorstwa są bardziej narażone na ryzyko pozostania z przestarzałymi lub niewydajnymi modelami.
• Przechodzenie między narzędziami staje się czasochłonnym i kosztownym procesem.
• Zespoły nie mają możliwości audytu, zaufania i zrozumienia wyników systemów AI w sposób klarowny.

Infrastruktura nie tylko ułatwia przyjęcie AI – odblokowuje jego pełny potencjał.

Buduj drogi zamiast kupować silniki

Modele takie jak DeepSeek, ChatGPT lub Gemini mogą dominować nagłówki, ale są tylko jednym elementem większej układanki AI. Prawdziwy sukces przedsiębiorstw w tym okresie zależy od solidnej, przyszłościowej infrastruktury AI, która umożliwia adaptację i skalowalność.

Nie daj się zwieść “Ferrari” modelom AI. Skoncentruj się na budowaniu “dróg” – infrastruktury – aby zapewnić, że Twoja firma prosperuje teraz i w przyszłości.

Aby zacząć wykorzystywać AI z elastyczną, skalowalną infrastrukturą dostosowaną do Twojego biznesu, jest czas, aby działać. Pozostań przed kursem i upewnij się, że Twoja organizacja jest przygotowana na to, co krajobraz AI przyniesie następnie.