За пределами облака: изучение преимуществ и проблем локального развертывания ИИ

Когда вы упоминаете ИИ, как для неспециалиста, так и для инженера ИИ, облако, вероятно, первое, что приходит на ум. Но почему, собственно? По большей части, это потому, что Google, OpenAI и Anthropic лидируют, но они не открывают исходный код своих моделей и они не предлагают местных вариантов. 

Конечно, у них есть корпоративные решения, но подумайте об этом — вы действительно хотите доверять свои данные третьим лицам? Если нет, то локальный ИИ — это, безусловно, лучшее решение, и именно этим мы сегодня и занимаемся. Итак, давайте займемся тонкостями объединения эффективности автоматизации с безопасностью локального развертывания. 

Будущее ИИ — локально

Мир ИИ одержим облаком. Оно изящное, масштабируемое и обещает бесконечное хранилище без необходимости громоздких серверов, гудящих в какой-то задней комнате. Облачные вычисления произвели революцию в том, как компании управляют данными, предоставление гибкого доступа к передовым вычислительным мощностям без высоких первоначальных затрат на инфраструктуру. 

Но вот в чем загвоздка: не каждая организация хочет — или должна — вскочить на подножку облачного поезда. Встречайте локальный ИИ, решение, которое возвращает себе актуальность в отраслях, где контроль, скорость и безопасность перевешивают привлекательность удобства.

Представьте себе, что вы запускаете мощные алгоритмы ИИ прямо в своей собственной инфраструктуре, без обходных путей через внешние серверы и без компромиссов в отношении конфиденциальности. Это основная привлекательность локального ИИ — он надежно передает ваши данные, производительность и принятие решений в ваши руки. Речь идет о создании экосистемы, специально разработанной для ваших уникальных требований, свободный от потенциальных уязвимостей удаленных центров обработки данных. 

Однако, как и в случае с любым технологическим решением, обещающим полный контроль, компромиссы реальны и их нельзя игнорировать. Существуют значительные финансовые, логистические и технические препятствия, и для их преодоления требуется четкое понимание как потенциальных выгод, так и присущих рисков.

Давайте копнем глубже. Почему некоторые компании изымают свои данные из уютных объятий облака и какова реальная стоимость содержания ИИ внутри компании?

Почему компании пересматривают подход, ориентированный на облако

Контроль — вот что значит игра. Для отраслей, где соответствие нормативным требованиям и конфиденциальность данных не подлежат обсуждению, идея отправки данных на сторонние серверы может стать решающим фактором. Финансовые учреждения, государственные учреждения и организации здравоохранения лидируют в этом вопросе. Наличие систем ИИ внутри компании означает более жесткий контроль над тем, кто и к чему имеет доступ и когдаКонфиденциальные данные клиентов, интеллектуальная собственность и конфиденциальная деловая информация остаются полностью под контролем вашей организации.

Нормативные среды, такие как GDPR в Европе, HIPAA в США или нормативные акты, специфичные для финансового сектора, часто требуют строгого контроля над тем, как и где хранятся и обрабатываются данные. По сравнению с аутсорсингом локальное решение предлагает более простой путь к соблюдению требований, поскольку данные никогда не покидают прямую сферу деятельности организации.

Мы также не можем забывать о финансовом аспекте.управление и оптимизация расходов на облако может быть кропотливым, особенно если трафик начинает расти как снежный ком. Наступает момент, когда это просто невозможно, и компании необходимо рассмотреть возможность использования местных LLM. 

Теперь, в то время как стартапы могут рассмотреть использование размещенных серверов GPU для простых развертываний

Но есть еще одна часто упускаемая из виду причина: скорость. Облако не всегда может обеспечить сверхнизкую задержку, необходимую для таких отраслей, как высокочастотная торговля, автономные автомобильные системы, или промышленный мониторинг в реальном времени. Когда счет идет на миллисекунды, даже самый быстрый облачный сервис может оказаться медлительным. 

Темная сторона локального ИИ

Вот где реальность кусается. Настройка локального ИИ — это не просто подключение нескольких серверов и нажатие «вперед». Требования к инфраструктуре жесткие. Для этого требуется мощное оборудование, такое как специализированные серверы, высокопроизводительные графические процессоры, огромные массивы хранения данных и сложное сетевое оборудование. Необходимо установить системы охлаждения, чтобы справиться со значительным теплом, выделяемым этим оборудованием, а потребление энергии может быть существенным. 

Все это приводит к высоким первоначальным капитальным затратам. Но не только финансовое бремя делает внедрение локального ИИ сложной задачей. 

Сложность управления такой системой требует узкоспециализированных знаний. В отличие от поставщиков облачных услуг, которые занимаются обслуживанием инфраструктуры, обновлениями безопасности и модернизацией системы, локальное решение требует специальной ИТ-команды с навыками, охватывающими обслуживание оборудования, кибербезопасность и управление моделями ИИ. Без нужных людей на месте ваша блестящая новая инфраструктура может быстро превратиться в обузу, создание узких мест вместо их устранения.

Более того, по мере развития систем ИИ необходимость в регулярных обновлениях становится неизбежной. Чтобы оставаться на шаг впереди, необходимо часто обновлять оборудование, что увеличивает долгосрочные расходы и сложность эксплуатации. Для многих организаций техническая и финансовая нагрузка достаточна, чтобы сделать масштабируемость и гибкость облака гораздо более привлекательными.

Гибридная модель: практичная золотая середина?

Не каждая компания хочет полностью погружаться в облако или локально. Если все, что вы используете, это LLM для интеллектуального извлечения данных и анализ, то отдельный сервер может оказаться излишним. Вот где в игру вступают гибридные решения, совмещающие лучшие аспекты обоих миров. Конфиденциальные рабочие нагрузки остаются внутри компании, защищенные собственными мерами безопасности компании, в то время как масштабируемые, некритические задачи выполняются в облаке, используя его гибкость и вычислительную мощность.

Давайте Возьмем в качестве примера производственный сектор., не так ли? Мониторинг процессов в реальном времени и профилактическое обслуживание часто опираются на локальный ИИ для реагирования с малой задержкой, гарантируя мгновенное принятие решений для предотвращения дорогостоящих отказов оборудования. 

Между тем, масштабный анализ данных, например, просмотр оперативных данных за несколько месяцев для оптимизации рабочих процессов— все еще может произойти в облаке, где возможности хранения и обработки данных практически не ограничены.

Эта гибридная стратегия позволяет компаниям сбалансировать производительность с масштабируемостью. Она также помогает снизить затраты, сохраняя дорогостоящие, высокоприоритетные операции на локальных ресурсах, позволяя менее критичным рабочим нагрузкам извлекать выгоду из экономической эффективности облачных вычислений. 

Суть в том, что—если ваша команда хочет использовать инструменты перефразирования, позвольте им и сэкономьте ресурсы для важной обработки данных. Кроме того, поскольку технологии ИИ продолжают развиваться, гибридные модели смогут предложить гибкость для масштабирования в соответствии с меняющимися потребностями бизнеса.

Реальные доказательства: отрасли, в которых локальный ИИ показывает себя с лучшей стороны

Не нужно далеко ходить, чтобы найти примеры успешных историй локального ИИ. Некоторые отрасли обнаружили, что преимущества локального ИИ идеально соответствуют их операционным и нормативным потребностям:

Финансовые

Если задуматься, финансы — это самая логичная цель и в то же время лучший кандидат для использования локального ИИ. Банкам и торговым фирмам нужна не только скорость, но и абсолютная безопасность. Подумайте об этом — системы обнаружения мошенничества в реальном времени должны мгновенно обрабатывать огромные объемы данных о транзакциях, отмечая подозрительную активность в течение миллисекунд. 

Аналогично, алгоритмическая торговля и торговые залы в целом полагаться на сверхбыструю обработку, чтобы использовать ускользающие рыночные возможности. Мониторинг соответствия гарантирует, что финансовые учреждения выполняют правовые обязательства, а с помощью локального ИИ эти учреждения могут уверенно управлять конфиденциальными данными без участия третьих лиц.

Здравоохранение

Конфиденциальность данных пациентов не подлежит обсуждению. Больницы и другие Медицинские учреждения используют локальный ИИ и предиктивную аналитику на медицинских изображениях для упрощения диагностики и прогнозирования результатов лечения пациентов. 

Преимущество? Данные никогда не покидают серверы организации, что обеспечивает соблюдение строгих законов о конфиденциальности, таких как HIPAA. В таких областях, как геномные исследования, локальный ИИ может быстро обрабатывать огромные наборы данных, не подвергая конфиденциальную информацию внешним рискам.

E-commerce

Нам не нужно мыслить в таком великодушном масштабе. Компании электронной коммерции гораздо менее сложны, но все еще должны проверить много флажков. Даже за пределами соблюдение правил PCI, им следует быть осторожными в отношении того, как и почему они обрабатывают свои данные. 

Многие согласятся, что ни одна отрасль не является лучшим кандидатом для использования ИИ, особенно когда дело доходит до управления потоками данных, динамическое ценообразование и поддержка клиентов. Эти данные, в то же время, раскрывают множество привычек и являются главной целью для жадных до денег и внимания хакеров. 

Итак, стоит ли использовать локальный ИИ?

Это зависит от ваших приоритетов. Если ваша организация ценит контроль данных, безопасность, и сверхнизкая задержка превыше всего, инвестиции в локальную инфраструктуру могут принести значительные долгосрочные выгоды. Отрасли со строгими требованиями соответствия или те, которые полагаются на процессы принятия решений в реальном времени, могут получить наибольшую выгоду от этого подхода.

Однако если масштабируемость и экономическая эффективность стоят выше в вашем списке приоритетов, то сохранение облака — или принятие гибридного решения — может быть более разумным шагом. Способность облака масштабироваться по требованию и его сравнительно низкие первоначальные затраты делают его более привлекательным вариантом для компаний с непостоянными рабочими нагрузками или бюджетными ограничениями.

В конце концов, реальный вывод заключается не в выборе сторон. Речь идет о признании того, что ИИ — это не универсальное решение. Будущее принадлежит компаниям, которые могут сочетать гибкость, производительность и контроль для удовлетворения своих конкретных потребностей — будь то в облаке, локально или где-то посередине.