Взрыв ИИ Продолжается в 2025 Году: Что Организациям Стоит Предвидеть в Этом Году

С учетом того, что ИИ, как ожидается, продолжит свой взрыв в 2025 году, эта постоянно эволюционирующая технология представляет как беспрецедентные возможности, так и сложные проблемы для организаций во всем мире. Чтобы помочь сегодняшним организациям и профессионалам получить максимальную пользу от ИИ в 2025 году, я поделился своими мыслями и прогнозируемыми тенденциями ИИ на этот год.

Организациям Необходимо Стратегически Планировать Стоимость ИИ

Мир продолжает быть в восторге от потенциала ИИ. Однако стоимость инноваций ИИ является метрикой, которую организациям необходимо планировать. Например, ИИ требует GPU, но многие CSP имеют более крупные развертывания N-1, N-2 или более старых GPU, которые не были построены исключительно для рабочих нагрузок ИИ. Кроме того, облачные GPU могут быть дорогостоящими в масштабе и легко включаться для разработчиков по мере роста/масштабирования проектов (больше расходов); кроме того, покупка GPU (если их можно приобрести из-за дефицита) для использования на месте также может быть очень дорогой задачей, поскольку отдельные чипы стоят десятки тысяч долларов. В результате серверные системы, построенные для требовательных рабочих нагрузок ИИ, становятся дорогостоящими или недоступными для многих организаций с ограниченными операционными расходами (OpEx) бюджетами. В 2025 году предприятиям необходимо выровнять свои затраты на ИИ и синхронизировать уровни бюджета разработки ИИ. Поскольку многие изолированные отделы сейчас берут инициативу и строят свои собственные инструменты ИИ, компании могут непреднамеренно тратить тысячи долларов в месяц на небольшие или изолированные использования облачных GPU и их требование к экземплярам вычислений ИИ, что все складывается (особенно если пользователи оставляют эти экземпляры запущенными).

Открытые Модели Будут Содействовать Демократизации Нескольких Случаев Использования ИИ

В 2025 году будет огромное давление на организации, чтобы доказать ROI от проектов ИИ и связанных с ними бюджетов. С учетом стоимости низкокодовых или безкодовых инструментов, предоставляемых популярными ISV для построения приложений ИИ, компании будут продолжать искать открытые модели, которые более легко настраиваются, чем обучаются и строятся с нуля. Настройка открытых моделей более эффективно использует доступные ресурсы ИИ (люди, бюджет и/или вычислительная мощность), что объясняет, почему в настоящее время существует более 900 000+ (и растущее) моделей, доступных для скачивания в Hugging Face. Однако, когда предприятия начинают использовать открытые модели, будет крайне важно обеспечить безопасность и контроль использования открытого программного обеспечения, фреймворков, библиотек и инструментов на протяжении всей организации. Соглашение Lenovo с Anaconda является отличным примером этой поддержки, где портфель рабочих станций Lenovo, оснащенных Intel, и Anaconda Navigator помогают оптимизировать рабочие процессы数据-науки.

Соответствие ИИ Становится Стандартной Практикой

Сдвиги в политике ИИ приведут к тому, что вычисления ИИ будут ближе к источнику данных компании, и больше на месте (особенно для фаз разработки ИИ проекта или рабочего процесса). Поскольку ИИ становится ближе к ядру многих бизнесов, он будет переходить от отдельного параллельного или специального рабочего потока к тому, который находится в линии с многими основными бизнес-функциями. Обеспечение того, чтобы ИИ был соответствующим и ответственным, является реальной целью сегодня, поэтому, когда мы вступаем в 2025 год, это станет более стандартной практикой и будет частью фундаментальных строительных блоков для проектов ИИ в предприятии. В Lenovo у нас есть Комитет по ответственным ИИ, состоящий из разнообразной группы сотрудников, которые обеспечивают соответствие решений и продуктов стандартам безопасности, этики, конфиденциальности и прозрачности. Эта группа проверяет использование и реализацию ИИ на основе риска, применяя политики безопасности последовательно, чтобы соответствовать стойке риска и нормативному соответствию. Комплексный подход комитета решает все измерения ИИ, обеспечивая полное соответствие и общее снижение риска.

Рабочие Станции Появляются в Качестве Эффективных Инструментов ИИ Внутри и Вне Офиса

Использование рабочих станций в качестве более мощных краевых и отделальных приборов ИИ уже увеличивается. Например, портфель рабочих станций Lenovo, оснащенных AMD, помогает профессионалам в области медиа и развлечений мостить разрыв между ожиданиями и ресурсами, необходимыми для предоставления контента с самым высоким уровнем визуального качества. Благодаря их небольшому размеру и следу, низкому уровню шума, стандартным требованиям к питанию и использованию клиентских операционных систем, они могут быть легко развернуты в качестве решений для вывода ИИ, где традиционные серверы могут не подходить. Другой случай использования – в стандартных отраслевых рабочих процессах, где данные аналитика, усиленные ИИ, могут предоставить реальную бизнес-ценность и очень близки к взглядам руководителей, пытающихся сделать разницу. Другие случаи использования – это более мелкие инструменты ИИ, созданные отдельными лицами для собственного использования. Эти инструменты экономии могут стать сверхспособностями ИИ и могут включать все, от MS Copilot до частных чат-ботов и личных помощников ИИ.

Раскрытие Полного Потенциала ИИ в 2025 Году

ИИ является одной из самых быстрорастущих технологических эволюций нашей эпохи, проникающей в каждую отрасль как трансформационная технология, которая повысит эффективность для всех – обеспечивая более быстрые и ценные бизнес-результаты.

ИИ, включая машинное обучение и глубокое обучение, а также генеративный ИИ с большими языковыми моделями, требует огромной вычислительной мощности для построения и поддержания интеллекта, необходимого для безшовного опыта ИИ для клиентов. Поэтому организации должны обеспечить, чтобы они использовали высокопроизводительные и безопасные настольные и мобильные вычислительные решения, чтобы революционизировать и улучшить рабочие процессы профессионалов ИИ и ученых-данных.