Лідери думок
Відволікаючі фактори DeepSeek: чому власна інфраструктура штучного інтелекту, а не моделі, визначатиме успіх підприємства
Уявіть собі, що ви намагаєтеся їздити на Ferrari розваленими дорогами. Незалежно від того, наскільки швидкий автомобіль, його весь потенціал буде змарновано без міцної основи для його підтримки. Ця аналогія підсумовує сучасний корпоративний ландшафт ШІ. Підприємства часто одержимі новими блискучими моделями, такими як DeepSeek-R1 або OpenAI o1, нехтуючи при цьому важливістю інфраструктури для отримання від них цінності. Замість того, щоб зосереджуватися виключно на тому, хто створює найдосконаліші моделі, компаніям потрібно почати інвестувати в надійну, гнучку та безпечну інфраструктуру, яка дозволить їм ефективно працювати з будь-якою моделлю ШІ, адаптуватися до технологічних досягнень і захищати свої дані.
З випуском DeepSeek, надзвичайно складної великої мовної моделі (LLM) із суперечливим походженням, галузь наразі охопила два питання:
- DeepSeek справжній чи просто дим і дзеркала?
- Чи ми занадто інвестували в такі компанії, як OpenAI і NVIDIA?
Злобні коментарі в Twitter натякають на те, що DeepSeek робить те, що найкраще вміє китайська технологія: «майже так само добре, але значно дешевше». Інші припускають, що це здається занадто гарним, щоб бути правдою. Через місяць після випуску NVIDIA ринок впав майже на 600 мільярдів доларів, і Axios припускає, що це може бути подія на рівні вимирання для фірм венчурного капіталу. Основні голоси сумніваються, чи Зобов'язання проекту "Зоряні ворота" складати 500 мільярдів доларів потрібні інвестиції в інфраструктуру фізичного штучного інтелекту лише через 7 днів після оголошення.
І сьогодні Alibaba просто анонсувала модель який стверджує, що перевершує DeepSeek!
Моделі штучного інтелекту – це лише одна частина рівняння. Це блискучий новий об’єкт, а не весь пакет для підприємств. Чого не вистачає, так це рідної інфраструктури ШІ.
Базова модель — це просто технологія, для її перетворення на потужний бізнес-актив їй потрібен потужний інструментарій зі штучним інтелектом. Оскільки штучний інтелект розвивається з блискавичною швидкістю, модель, яку ви використовуєте сьогодні, завтра може виявитися застарілою. Компанії справді потрібні не лише «найкраща» чи «найновіша» модель штучного інтелекту, а інструменти та інфраструктура для плавної адаптації до нових моделей і ефективного їх використання.
Справжнє питання, чи є DeepSeek революційними інноваціями чи надмірним ажіотажем. Натомість організації повинні відкинути свій скептицизм і запитати себе, чи є у них відповідна інфраструктура штучного інтелекту, щоб залишатися стійкою, коли моделі вдосконалюються та змінюються. І чи можуть вони легко перемикатися між моделями для досягнення своїх бізнес-цілей без реінжинірингу всього?
Моделі проти інфраструктури проти програм
Щоб краще зрозуміти роль інфраструктури, розглянемо три компоненти використання ШІ:
- Моделі: Це ваші механізми ШІ — великі мовні моделі (LLM), такі як ChatGPT, Gemini та DeepSeek. Вони виконують такі завдання, як розуміння мови, класифікація даних, передбачення тощо.
- Інфраструктура: це основа, на якій працюють моделі ШІ. Він включає інструменти, технології та керовані служби, необхідні для інтеграції, керування та масштабування моделей, узгоджуючи їх із потребами бізнесу. Це, як правило, включає технології, які зосереджені на обчисленнях, даних, оркестровці та інтеграції. Такі компанії, як Amazon і Google, надають інфраструктуру для запуску моделей та інструменти для їх інтеграції в технологічний пакет підприємства.
- Програми/випадки використання: це програми, які бачать кінцеві користувачі, які використовують моделі ШІ для досягнення бізнес-результату. Сотні пропозицій виходять на ринок від провідних операторів, які використовують штучний інтелект до існуючих програм (тобто Adobe, Microsoft Office із Copilot.) та їхніх конкурентів на основі штучного інтелекту (Numeric, Clay, Captions).
У той час як моделі та додатки часто привертають увагу, інфраструктура непомітно забезпечує безперебійну роботу всього й закладає основу для роботи моделей і додатків у майбутньому. Це гарантує, що організації можуть перемикатися між моделями та розкривати справжню цінність штучного інтелекту, не збиваючи грошей і не порушуючи операцій.
Чому власна інфраструктура ШІ є критично важливою
Кожен LLM відмінно справляється з різними завданнями. Наприклад, ChatGPT чудово підходить для розмовного штучного інтелекту, тоді як Med-PaLM призначений для відповідей на медичні запитання. Ландшафт штучного інтелекту настільки гострий, що сьогоднішня найефективніша модель може бути затьмарена дешевшим і кращим конкурентом завтра.
Без гнучкої інфраструктури компанії можуть опинитися замкненими в одній моделі, не маючи змоги перейти без повної перебудови свого технологічного стеку. Це дорога та неефективна ситуація. Інвестуючи в інфраструктуру, яка не залежить від моделі, компанії можуть інтегрувати найкращі інструменти для своїх потреб — чи то перехід від ChatGPT до DeepSeek, чи то впровадження абсолютно нової моделі, яка буде запущена наступного місяця.
Модель штучного інтелекту, яка сьогодні є передовою, може застаріти за кілька тижнів. Подумайте про вдосконалення апаратного забезпечення, як-от графічні процесори — підприємства не замінять всю свою обчислювальну систему на найновіший графічний процесор; натомість вони гарантують, що їхні системи можуть легко адаптуватися до новіших графічних процесорів. Моделі AI вимагають такої ж адаптивності. Належна інфраструктура гарантує, що підприємства можуть постійно оновлювати або змінювати свої моделі без реінжинірингу всього робочого процесу.
Значна частина поточного корпоративного інструментарію створена не з урахуванням ШІ. Більшість інструментів для обробки даних, як-от ті, що є частиною традиційного стеку аналітики, розроблено для обробки даних вручну, що містить багато коду. Модернізація ШІ в ці існуючі інструменти часто створює неефективність і обмежує потенціал передових моделей.
З іншого боку, власні інструменти штучного інтелекту створені спеціально для бездоганної взаємодії з моделями штучного інтелекту. Вони спрощують процеси, зменшують залежність від технічних користувачів і використовують здатність штучного інтелекту не просто обробляти дані, а й отримувати корисну інформацію. Власні рішення на основі штучного інтелекту можуть абстрагувати складні дані та зробити їх придатними для використання ШІ для запитів або візуалізації.
Основні принципи успіху інфраструктури ШІ
Щоб підготувати свій бізнес до майбутнього, визначте пріоритетність цих базових елементів інфраструктури ШІ:
Рівень абстракції даних
Думайте про штучний інтелект як про «надпотужного малюка». Він дуже потужний, але потребує чітких меж і керованого доступу до ваших даних. Рівень абстракції даних на основі штучного інтелекту діє як контрольований шлюз, гарантуючи, що ваші LLM отримають лише відповідну інформацію та дотримуються належних протоколів безпеки. Він також може забезпечити послідовний доступ до метаданих і контексту незалежно від того, які моделі ви використовуєте.
Зрозумілість і довіра
Результати штучного інтелекту часто нагадують чорні ящики — корисні, але важко довіряти. Наприклад, якщо ваша модель підсумовує скарги клієнтів за шість місяців, вам потрібно зрозуміти не лише те, як було зроблено цей висновок, але й які конкретні дані вплинули на цей підсумок.
Власна інфраструктура штучного інтелекту повинна містити інструменти, які забезпечують пояснення та міркування, дозволяючи людям відстежувати вихідні дані моделі назад до їх джерел і розуміти причину вихідних даних. Це підвищує довіру та забезпечує повторювані стабільні результати.
Семантичний рівень
A семантичний шар організовує дані так, щоб і люди, і ШІ могли з ними взаємодіяти інтуїтивно. Він абстрагує технічну складність необроблених даних і представляє значущу бізнес-інформацію як контекст для LLM, відповідаючи на бізнес-питання. Добре підживлений семантичний шар може значно зменшити галюцинації LLM. .
Наприклад, програма LLM із потужним семантичним рівнем могла б не лише проаналізувати рівень відтоку клієнтів, але й пояснити, чому клієнти йдуть, на основі позначених тегами настроїв у відгуках клієнтів.
Гнучкість і спритність
Ваша інфраструктура має забезпечувати гнучкість, дозволяючи організаціям змінювати моделі чи інструменти на основі мінливих потреб. Платформи з модульною архітектурою або конвеєрами можуть забезпечити таку гнучкість. Такі інструменти дозволяють компаніям тестувати та розгортати декілька моделей одночасно, а потім масштабувати рішення, які демонструють найкращу рентабельність інвестицій.
Рівні управління для підзвітності AI
Управління ШІ є основою відповідальний ШІ використовувати. Підприємствам потрібні надійні рівні управління, щоб гарантувати, що моделі використовуються етично, безпечно та в межах нормативних вказівок. Управління ШІ керує трьома речами.
- Контроль доступу: Хто може використовувати модель і до яких даних вона має доступ?
- прозорість: Як генеруються результати та чи можна перевірити рекомендації ШІ?
- Пом'якшення ризиків: Запобігання штучному інтелекту приймати неавторизовані рішення або використовувати конфіденційні дані неналежним чином.
Уявіть собі сценарій, у якому модель з відкритим кодом, як-от DeepSeek, отримує доступ до бібліотек документів SharePoint. Без управління DeepSeek може відповідати на запитання, які можуть включати конфіденційні дані компанії, що потенційно може призвести до катастрофічних порушень або дезінформованого аналізу, який завдасть шкоди бізнесу. Рівні управління зменшують цей ризик, забезпечуючи стратегічне та безпечне розгортання ШІ в усій організації.
Чому інфраструктура зараз особливо критична
Давайте знову розглянемо DeepSeek. Хоча його довгостроковий вплив залишається невизначеним, очевидно, що глобальна конкуренція у сфері штучного інтелекту загострюється. Компанії, що працюють у цій сфері, більше не можуть дозволити собі покладатися на припущення, що одна країна, постачальник чи технологія зберігатимуть домінування вічно.
Без надійної інфраструктури:
- Підприємства мають більший ризик застрягти на застарілих або неефективних моделях.
- Перехід між інструментами стає трудомістким і дорогим процесом.
- Командам бракує здатності перевіряти, довіряти та чітко розуміти результати систем ШІ.
Інфраструктура не тільки полегшує впровадження штучного інтелекту, але й розкриває його повний потенціал.
Будуйте дороги замість того, щоб купувати двигуни
Такі моделі, як DeepSeek, ChatGPT або Gemini, можуть захопити заголовки, але вони є лише частиною головоломки ШІ. Справжній успіх підприємства в цю епоху залежить від потужної, перспективної інфраструктури штучного інтелекту, яка забезпечує адаптивність і масштабованість.
Не відволікайтеся на «Феррарі» моделей AI. Зосередьтеся на будівництві «дорог» — інфраструктури — щоб ваша компанія процвітала зараз і в майбутньому.
Щоб почати використовувати ШІ за допомогою гнучкої, масштабованої інфраструктури, адаптованої до вашого бізнесу, настав час діяти. Будьте на випередження та переконайтеся, що ваша організація буде готова до будь-якого розвитку подій ШІ.
