Eksplozja AI Trwa w 2025 Roku: Co Organizacje Powinny Oczekiwać w Tym Roku

Zgodnie z prognozami, AI będzie nadal się rozwijać w 2025 roku, a ta ciągle ewoluująca technologia przedstawia zarówno bezprecedensowe możliwości, jak i złożone wyzwania dla organizacji na całym świecie. Aby pomóc dzisiejszym organizacjom i profesjonalistom zabezpieczyć maksymalną wartość 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 miernikiem, który organizacje muszą uwzględnić w swoich planach. Na przykład, AI wymaga procesorów GPU, jednak wiele dostawców usług w chmurze (CSP) ma większe wdrożenia starszych procesorów GPU, które nie zostały zaprojektowane wyłącznie dla obciążeń AI. Ponadto, procesory GPU w chmurze mogą być zbyt drogie w dużym stopniu i mogą być łatwo włączane dla deweloperów, gdy projekty rosną lub są skalowane (co generuje dodatkowe wydatki); dodatkowo, kupowanie procesorów GPU (jeśli jest to możliwe ze względu na ich niedostępność) do użycia wewnętrznego może być bardzo drogim przedsięwzięciem, przy czym poszczególne układy scalone mogą kosztować kilkanaście 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 (OpEx). W 2025 roku, klienci przedsiębiorstw muszą dostosować swoje koszty AI i zsynchronizować poziomy budżetu rozwoju AI. Ze względu na to, że wiele wydziałów w organizacjach zaczyna tworzyć własne narzędzia AI, firmy mogą nieświadomie wydawać tysiące dolarów miesięcznie na małe lub wydzielone użycie chmurowych procesorów GPU i ich wymóg komputera AI, co wszystko się sumuje (szczególnie jeśli użytkownicy pozostawiają te instancje uruchomione).

Modele Open-Source Przyczynią Się do Demokratyzacji Wielu Przypadków Użycia AI

W 2025 roku, będzie ogromne ciśnienie na organizacje, aby udowodnić zwrot z inwestycji w projekty AI i związanych z nimi budżetów. Z uwzględnieniem kosztów korzystania z narzędzi niskiego kodu lub bez kodu dostarczonych przez popularnych ISV do tworzenia aplikacji AI, firmy będą nadal szukać modeli open-source, które są łatwiejsze do dostosowania niż tworzenie ich od podstaw. Dostosowanie modeli open-source jest bardziej efektywne w wykorzystaniu dostępnych zasobów AI (ludzi, budżetu i/lub mocy obliczeniowej), co pomaga wyjaśnić, dlaczego obecnie istnieje ponad 900 000 (i rośnie) modeli dostępnych do pobrania w Hugging Face. Jednak gdy przedsiębiorstwa zdecydują się na modele open-source, będzie krytyczne, aby zabezpieczyć i kontrolować użycie oprogramowania open-source, ram, bibliotek i narzędzi w całej organizacji. Umowa Lenovo z Anaconda jest doskonałym przykładem tego wsparcia, gdzie portfolio stacji roboczych Lenovo z procesorami Intel oraz Anaconda Navigator pomaga uproszczyć przepływy pracy związaną z nauką danych.

Zgodność AI Staje Się Standardową Praktyką

Zmiany w polityce AI spowodują, że obliczenia AI będą bliżej źródła danych firmy i bardziej wewnętrzne (szczególnie w fazach rozwoju AI w projekcie lub przepływie pracy). Ponieważ AI staje się coraz bliżej rdzenia wielu firm, przejdzie z osobnej, równoległej lub specjalnej gałęzi do gałęzi w linii z wieloma podstawowymi funkcjami biznesowymi. Upewnienie się, że AI jest zgodne i odpowiedzialne, jest rzeczywistym 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 i wdrożenie AI na podstawie ryzyka, stosując polityki bezpieczeństwa w sposób ciągły, aby dostosować się do postawy wobec ryzyka i zgodności z przepisami. Podejście komitetu jest wszechstronne i rozważa wszystkie wymiary AI, zapewniając kompleksową zgodność i ogólne zmniejszenie ryzyka.

Stacje Robocze Wychodzą Na Początek Jako Wydajne Narzędzia AI W Biurze i Poza Nim

Używanie stacji roboczych jako bardziej wydajnych urządzeń krawędziowych i wydziałowych opartych na AI jest już coraz bardziej powszechne. Na przykład, portfolio stacji roboczych Lenovo, zasilanych przez AMD, pomaga profesjonalistom z branży medialnej i rozrywkowej zamykać lukę między oczekiwaniami a zasobami potrzebnymi do dostarczania najwyższej jakości treści wizualnych. Dzięki ich niewielkiemu rozmiarowi i śladowi, niskim parametrym akustycznym, standardowym wymaganiom mocy i użyciu systemów operacyjnych klienta, mogą być łatwo wdrożone jako rozwiązania inferencyjne AI 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 kierownictwa starającego się zrobić różnicę. Inne przypadki użycia to mniejsze, specyficzne dla domeny narzędzia AI tworzone przez osoby dla ich własnego użycia. Te oszczędności efektywności mogą stać się supermocami AI i mogą obejmować wszystko, od MS Copilot, prywatnych czatbotów do osobistych asystentów AI.

Maksymalizacja Potencjału AI w 2025 Roku

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

AI, w tym maszynowe i głębokie uczenie oraz generatywne AI z LLM, wymaga ogromnej mocy obliczeniowej do budowy i utrzymania inteligencji potrzebnej do nieprzerwanych doświadczeń AI dla klientów. W związku z tym, organizacje powinny upewnić się, że wykorzystują wysokowydajne i bezpieczne rozwiązania komputera stacjonarnego i mobilnego, aby rewolucjonizować i poprawiać przepływy pracy profesjonalistów AI i naukowców.