Глубокие поиски отвлечений: почему инфраструктура, родная для ИИ, а не модели, определяет успех предприятия

Представьте, что вы пытаетесь ехать на Феррари по разбитым дорогам. Независимо от того, насколько быстро машина, ее полный потенциал тратится впустую без прочного фундамента, который поддерживает ее. Эта аналогия суммирует сегодняшний ландшафт ИИ для предприятий. Бизнес часто одержим новыми моделями, такими как DeepSeek-R1 или OpenAI o1, в то время как пренебрегает важностью инфраструктуры для получения ценности от них. Вместо того, чтобы сосредотачиваться исключительно на том, кто строит наиболее совершенные модели, бизнесу необходимо начать инвестировать в прочную, гибкую и безопасную инфраструктуру, которая позволяет им работать эффективно с любой моделью ИИ, адаптироваться к технологическим достижениям и защищать свои данные.

С выпуском DeepSeek, высокоразвитой большой языковой модели (LLM) с противоречивыми истоками, отрасль в настоящее время находится под влиянием двух вопросов:

• Является ли DeepSeek реальным или просто дымом и зеркалами?
• Переоценили ли мы компании, такие как OpenAI и NVIDIA?

Иронические комментарии в Twitter подразумевают, что DeepSeek делает то, что китайская технология делает лучше всего: “почти так же хорошо, но намного дешевле”. Другие подразумевают, что это кажется слишком хорошим, чтобы быть правдой. Через месяц после его выпуска рыночная стоимость NVIDIA (NVDA ) упала почти на 600 миллиардов долларов, и Axios предполагает, что это может быть событием уровня вымирания для венчурных компаний. Крупные голоса ставят под сомнение, нужен ли проект Stargate с его обязательством в 500 миллиардов долларов на физические инвестиции в инфраструктуру ИИ, всего через 7 дней после его объявления.

И сегодня Alibaba только что объявила о модели, которая, по их утверждениям, превосходит DeepSeek!

Модели ИИ являются только частью уравнения. Это блестящий новый объект, а не весь пакет для предприятий. То, что отсутствует, – это инфраструктура, родная для ИИ.

Основная модель – это просто технология – ей нужны способные, инструменты, родные для ИИ, чтобы превратиться в мощный бизнес-актив. Поскольку ИИ эволюционирует с молниеносной скоростью, модель, которую вы принимаете сегодня, может стать устаревшей завтра. То, что бизнесу действительно нужно, – это не только “лучшая” или “новейшая” модель ИИ, но и инструменты и инфраструктура, чтобы без проблем адаптироваться к новым моделям и использовать их эффективно.

Независимо от того, представляет ли DeepSeek инновационное нарушение или преувеличенный ажиотаж, не является настоящим вопросом. Вместо этого организации должны отложить свою скептицизм и спросить себя, имеют ли они правильную инфраструктуру ИИ, чтобы оставаться устойчивыми, пока модели улучшаются и меняются. И могут ли они легко переключаться между моделями, чтобы достичь своих бизнес-целей без перестройки всего?

Модели против инфраструктуры против приложений

Чтобы лучше понять роль инфраструктуры, рассмотрите три компонента использования ИИ:

1. Модели: Это ваши двигатели ИИ – большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, Gemini и DeepSeek. Они выполняют задачи, такие как понимание языка, классификация данных, прогнозы и многое другое.
2. Инфраструктура: Это основа, на которой работают модели ИИ. Она включает в себя инструменты, технологии и управляемые услуги, необходимые для интеграции, управления и масштабирования моделей, а также для согласования их с бизнес-потребностями. Это обычно включает технологии, ориентированные на вычисления, данные, оркестровку и интеграцию. Компании, такие как Amazon и Google, предоставляют инфраструктуру для запуска моделей и инструменты для интеграции их в технологический стек предприятия.
3. Приложения/случаи использования: Это приложения, которые конечные пользователи видят и которые используют модели ИИ для достижения бизнес-результатов. Сотни предложений входят на рынок от действующих лиц, которые добавляют ИИ к существующим приложениям (например, Adobe, Microsoft Office с Copilot), и их конкурентов, родных для ИИ (Numeric, Clay, Captions).

Хотя модели и приложения часто привлекают внимание, инфраструктура тихо позволяет всем работать вместе без проблем и закладывает основу для того, как модели и приложения будут работать в будущем. Она обеспечивает возможность организациям переключаться между моделями и открывать реальную ценность ИИ – без разорения или нарушения операций.

Почему инфраструктура, родная для ИИ, является миссионно-kritической

Каждая LLM excels в разных задачах. Например, ChatGPT отлично подходит для разговорного ИИ, в то время как Med-PaLM предназначен для ответов на медицинские вопросы. Ландшафт ИИ так сильно оспаривается, что сегодняшняя лучшая модель может быть затмлена более дешевой, лучшей конкуренткой завтра.

Без гибкой инфраструктуры компании могут оказаться в ситуации, когда они заперты в одной модели и не могут переключиться без полной перестройки своего технологического стека. Это дорогостоящее и неэффективное положение. Инвестируя в инфраструктуру, которая является агностической к модели, бизнес может интегрировать лучшие инструменты для своих потребностей – будь то переход от ChatGPT к DeepSeek или принятие совершенно новой модели, которая запускается в следующем месяце.

Модель ИИ, которая является передовой сегодня, может стать устаревшей через несколько недель. Рассмотрим достижения в области аппаратного обеспечения, такие как GPU – бизнес не заменит всю свою вычислительную систему на новейший GPU; вместо этого они обеспечат, чтобы их системы могли адаптироваться к новым GPU без проблем. Модели ИИ требуют такой же адаптивности. Правильная инфраструктура обеспечивает, чтобы предприятия могли постоянно обновлять или переключать свои модели без перестройки всего рабочего процесса.

Большинство текущих инструментов предприятия не предназначены с учетом ИИ. Большинство инструментов для работы с данными – таких, как те, которые входят в традиционный стек аналитики – предназначены для код-интенсивной, ручной манипуляции данными. Добавление ИИ в существующие инструменты часто создает неэффективности и ограничивает потенциал совершенных моделей.

Инструменты, родные для ИИ, с другой стороны, предназначены для взаимодействия с моделями ИИ без проблем. Они упрощают процессы, снижают зависимость от технических пользователей и используют способность ИИ не только обрабатывать данные, но и извлекать действенные идеи. Решения, родные для ИИ, могут абстрагировать сложные данные и сделать их пригодными для ИИ для запросов или визуализации.

Основные столпы успеха инфраструктуры ИИ

Чтобы обеспечить будущее своего бизнеса, поставьте в приоритет эти основные элементы для инфраструктуры ИИ:

Слой абстракции данных

Подумайте об ИИ как о “супер-детке”. Он очень способен, но нуждается в четких границах и контролируемом доступе к вашим данным. Слой абстракции данных, родный для ИИ, действует как контролируемый шлюз, обеспечивая, чтобы ваши LLM только получали доступ к соответствующей информации и следовали правильным протоколам безопасности. Он также может обеспечить последовательный доступ к метаданным и контексту, независимо от того, какие модели вы используете.

Объяснимость и доверие

Выходные данные ИИ могут часто казаться черными ящиками – полезными, но трудными для доверия. Например, если ваша модель суммирует шесть месяцев жалоб клиентов, вам нужно понять, как этот вывод был достигнут, и какие конкретные данные проинформировали этот вывод.

Инфраструктура, родная для ИИ, должна включать инструменты, которые обеспечивают объяснимость и обоснование – позволяя людям отслеживать выходные данные модели обратно к их источникам и понять причину выходных данных. Это повышает доверие и обеспечивает повторяемые, последовательные результаты.

Семантический слой

Семантический слой организует данные так, чтобы и люди, и ИИ могли взаимодействовать с ними интуитивно. Он абстрагирует техническую сложность сырых данных и представляет осмысленную бизнес-информацию как контекст для LLM, отвечая на бизнес-вопросы. Хорошо питаемый семантический слой может значительно снизить галлюцинации LLM.

Например, приложение LLM с мощным семантическим слоем могло бы не только проанализировать вашу скорость отказа клиентов, но и объяснить, почему клиенты уходят, на основе помеченного настроения в обзорах клиентов.

Гибкость и ловкость

Ваша инфраструктура должна обеспечить гибкость – позволяя организациям переключаться между моделями или инструментами на основе эволюционирующих потребностей. Платформы с модульными архитектурами или конвейерами могут обеспечить эту гибкость. Такие инструменты позволяют бизнесу тестировать и развертывать несколько моделей одновременно, а затем масштабировать решения, которые демонстрируют лучшую отдачу от инвестиций.

Слои управления для подотчетности ИИ

Управление ИИ является основой ответственного использования ИИ. Предприятиям нужны прочные слои управления, чтобы обеспечить, что модели используются этично, безопасно и в рамках нормативных руководств. Управление ИИ управляет тремя вещами.

• Контроль доступа: Кто может использовать модель и какие данные она может получить доступ?
• Прозрачность: Как генерируются выходные данные и могут ли рекомендации ИИ быть проанализированы?
• Смягчение риска: Предотвращение того, чтобы ИИ принимал неавторизованные решения или использовал конфиденциальные данные неправильно.

Представьте сценарий, в котором открытая модель, такая как DeepSeek, получает доступ к библиотекам документов SharePoint. Без управления в месте DeepSeek может ответить на вопросы, которые могут включать конфиденциальные данные компании, потенциально приводя к катастрофическим нарушениям или неправильному анализу, который наносит вред бизнесу. Слои управления снижают этот риск, обеспечивая, что ИИ развертывается стратегически и безопасно по всей организации.

Почему инфраструктура особенно критична сейчас

Давайте вернемся к DeepSeek. Хотя его долгосрочное влияние остается неопределенным, ясно, что глобальное соревнование в области ИИ разгорается. Компании, работающие в этой области, больше не могут полагаться на предположения, что одна страна, поставщик или технология будет поддерживать доминирование навсегда.

Без прочной инфраструктуры:

• Бизнес находится в большем риске быть застрявшим с устаревшими или неэффективными моделями.
• Переход между инструментами становится длительным и дорогим процессом.
• Команды не имеют возможности проанализировать, доверять и понять выходные данные систем ИИ четко.

Инфраструктура не только облегчает принятие ИИ – она открывает его полный потенциал.

Стройте дороги вместо покупки двигателей

Модели, такие как DeepSeek, ChatGPT или Gemini, могут привлекать заголовки, но они являются только частью большей головоломки ИИ. Настоящий успех предприятия в этой эпохе зависит от прочной, будущей инфраструктуры ИИ, которая позволяет адаптивности и масштабируемости.

Не отвлекайтесь на “Феррари” моделей ИИ. Сосредоточьтесь на построении “дорог” – инфраструктуры – чтобы обеспечить, что ваша компания процветает сейчас и в будущем.

Чтобы начать использовать ИИ с гибкой, масштабируемой инфраструктурой, адаптированной к вашему бизнесу, пришло время действовать. Оставайтесь впереди кривой и обеспечивайте, чтобы ваша организация была готова к тому, что ландшафт ИИ принесет дальше.

s. Сосредоточьтесь на построении “дорог” – инфраструктуры – чтобы обеспечить, что ваша компания процветает сейчас и в будущем. Чтобы начать использовать ИИ с гибкой, масштабируемой инфраструктурой, адаптированной к вашему бизнесу, пришло время действовать. Оставайтесь впереди кривой и обеспечивайте, чтобы ваша организация была готова к тому, что ландшафт ИИ принесет дальше.