Wybuch AI w 2025 roku: Co organizacje powinny przewidzieć w tym roku

Przewiduje się, że AI będzie nadal rosło w siłę w 2025 roku, a ta nieustannie ewoluująca technologia stanowi zarówno bezprecedensowe możliwości, jak i złożone wyzwania dla organizacji na całym świecie. Aby pomóc dzisiejszym organizacjom i profesjonalistom wyciągnąć najwięcej wartości z AI w 2025 roku, podzieliłem się swoimi myślami i przewidywaniami dotyczącymi trendów AI na ten rok.

Organizacje muszą strategicznie planować koszty AI

Świat nadal jest zachwycony potencjałem AI. Jednak koszt innowacji AI jest miarą, którą organizacje muszą uwzględnić w swoich planach. Na przykład, AI wymaga kart graficznych, jednak wiele dostawców usług chmury mają większe wdrożenia starszych kart graficznych, które nie zostały zaprojektowane wyłącznie dla obciążeń AI. Ponadto, karty graficzne w chmurze mogą być bardzo drogie w skali i łatwo włączane dla deweloperów, gdy projekty rosną (co generuje dodatkowe koszty); dodatkowo, kupowanie kart graficznych (jeśli jest to możliwe ze względu na ich rzadkość) do użycia na miejscu może być również bardzo drogim przedsięwzięciem, przy czym poszczególne chipy kosztują bardzo dużo, często kilka dziesiątków tysięcy dolarów. W związku z tym, systemy serwerowe zaprojektowane dla wymagających obciążeń AI stają się zbyt drogie lub niedostępne dla wielu organizacji z ograniczonymi budżetami operacyjnymi. W 2025 roku, klienci przedsiębiorstw muszą dostosować swoje koszty AI i zsynchronizować poziomy budżetu rozwoju AI. Ze względu na to, że wiele wydzielonych departamentów rozpoczyna teraz własne inicjatywy i tworzy własne narzędzia AI, firmy mogą nieświadomie wydawać tysiące dolarów miesięcznie na małe lub wydzielone użycie chmurowych kart graficznych i ich wymóg komputera AI, co wszystko się sumuje (szczególnie jeśli użytkownicy pozostawiają te instancje włączone).

Modele open-source będą promować demokratyzację kilku przypadków użycia AI

W 2025 roku, będzie ogromne ciśnienie na organizacje, aby udowodnić zwrot z inwestycji w projekty AI i związane z nimi budżety. Z pomocą narzędzi niskiego kodu lub bez kodu dostarczonych przez popularnych dostawców oprogramowania, aby tworzyć aplikacje AI, firmy będą nadal szukać modeli open-source, które można łatwiej dostosować, zamiast tworzyć je od podstaw. Dostosowywanie modeli open-source wykorzystuje bardziej efektywnie dostępne zasoby AI (ludzie, budżet i/lub moc obliczeniowa), co pomaga wyjaśnić, dlaczego obecnie istnieje ponad 900 000 (i rośnie) modeli dostępnych do pobrania w Hugging Face. Jednak gdy przedsiębiorstwa rozpoczynają modele open-source, będzie krytyczne, aby zabezpieczyć i kontrolować użycie oprogramowania open-source, framework, bibliotek i narzędzi w całej organizacji. Niedawne porozumienie Lenovo z Anaconda jest doskonałym przykładem tego wsparcia, gdzie portfolio stacji roboczych Lenovo zasilanych przez Intel i Anaconda Navigator pomaga uproszczać przepływy pracy związane z nauką danych.

Zgodność AI staje się standardową praktyką

Zmiany w polityce AI spowodują, że obliczenia AI będą bliżej źródła danych firmy i bardziej na miejscu (szczególnie w fazach rozwoju AI projektu lub przepływu pracy). Ponieważ AI staje się bliżej rdzenia wielu firm, przejdzie z odrębnego, równoległego lub specjalnego strumienia do strumienia w linii z wieloma podstawowymi funkcjami biznesowymi. Upewnienie się, że AI jest zgodne i odpowiedzialne, jest prawdziwym celem dzisiaj, więc w 2025 roku stanie się bardziej standardową praktyką i częścią podstawowych bloków budowlanych dla projektów AI w przedsiębiorstwach. W Lenovo mamy Komitet ds. Odpowiedzialnego AI, składający się z zróżnicowanej grupy pracowników, którzy zapewniają, że rozwiązania i produkty spełniają standardy bezpieczeństwa, etyki, prywatności i przejrzystości. Ta grupa przegląda użycie AI i wdrożenie na podstawie ryzyka, stosując polityki bezpieczeństwa w sposób ciągły, aby wyraźnie dopasować do postawy wobec ryzyka i zgodności z przepisami. Podejście komitetu jest wszechstronne i obejmuje wszystkie wymiary AI, zapewniając kompletną zgodność i ogólne zmniejszenie ryzyka.

Stacje robocze stają się wydajnymi narzędziami AI w biurze i poza nim

Używanie stacji roboczych jako bardziej wydajnych urządzeń krawędziowych i departamentalnych AI jest już na wzrost. Na przykład, portfolio stacji roboczych Lenovo, zasilanych przez AMD, pomaga profesjonalistom z branży medialnej i rozrywkowej przekroczyć lukę między oczekiwaniami a zasobami potrzebnymi do dostarczania treści wizualnych o najwyższej jakości. Dzięki ich niewielkim wymiarom i śladom, niskim wymaganiom akustycznym, standardowym wymaganiom zasilania i użyciu systemów operacyjnych klienta, mogą być łatwo wdrożone jako rozwiązania AI inferencyjne, tam gdzie tradycyjne serwery nie mieszczą się. Inny przypadek użycia to standardowe przepływy pracy branżowe, w których zaawansowana analityka danych z AI może dostarczyć prawdziwą wartość biznesową i jest bardzo widoczna dla wyższych menedżerów starających się zrobić różnicę. Inne przypadki użycia to mniejsze, specyficzne dla domeny narzędzia AI tworzone przez osoby dla ich własnego użycia. Te narzędzia oszczędzające wydajność mogą stać się supermocami AI i mogą obejmować wszystko, od MS Copilot, Prywatnych Chatbotów po Osobistych Asystentów AI.

Maksymalizacja potencjału AI w 2025 roku

AI jest jedną z najszybciej rozwijających się ewolucji technologicznych naszej ery, przenikając do każdej branży jako technologia transformacyjna, która zwiększy wydajność we wszystkich obszarach – umożliwiając szybsze i bardziej wartościowe wyniki biznesowe.

AI, w tym maszynowe i głębokie uczenie oraz generatywne AI z LLM, wymaga ogromnej mocy obliczeniowej, aby zbudować i utrzymać inteligencję potrzebną do nieprzerwanych doświadczeń AI klienta. W związku z tym, organizacje powinny upewnić się, że wykorzystują wysoko wydajne i bezpieczne rozwiązania komputera stacjonarnego i mobilnego, aby zrewolucjonizować i poprawić przepływy pracy profesjonalistów AI i naukowców danych.