Глибокі пошуки відволікань: чому інфраструктура, рідна для штучного інтелекту, а не моделі, визначатиме успіх підприємств

П уявіть, що ви намагаєтесь керувати Ferrari на розбитих дорогах. Незалежно від того, наскільки швидко рухається машина, її повний потенціал марно витрачений без солідної основи, яка б підтримувала її. Ця аналогія підводить підсумок сучасного корпоративного ландшафту штучного інтелекту. Бізнес часто занадто переймається новими моделями, такими як DeepSeek-R1 або OpenAI o1, ігноруючи важливість інфраструктури для отримання цінності від них. Замість того, щоб зосереджуватися лише на тому, хто будує найрозвітліші моделі, бізнес повинен почати інвестувати в потужну, гнучку та безпечну інфраструктуру, яка дозволить їм ефективно працювати з будь-якою моделлю штучного інтелекту, адаптуватися до технологічних досягнень і захищати свої дані.

З виходом DeepSeek, високорозвиненої великомасштабної мови моделі (LLM) з суперечливими походженнями, галузь зараз захоплена двома питаннями:

• Чи є DeepSeek справжнім чи просто димом і дзеркалами?
• Чи надмірно інвестували ми в компанії, такі як OpenAI і NVIDIA?

Відверті коментарі в Twitter натякають, що DeepSeek робить те, що китайська технологія робить найкраще: “几乎 так само добре, але значно дешевше”. Інші припускають, що це здається занадто хорошим, щоб бути правдою. Місяць після її виходу ринок NVIDIA (NVDA ) впав майже на $600 млрд, і Axios вважає, що це може бути подія рівня вимирання для венчурних капіталістичних фірм. Важливі голоси ставлять під сумнів, чи потрібно Проект Stargate з його зобов’язанням у $500 млрд щодо фізичної інфраструктури штучного інтелекту, лише через 7 днів після його оголошення.

І сьогодні Alibaba лише що оголосила про модель, яка, як стверджується, перевершує DeepSeek!

Моделі штучного інтелекту становлять лише одну частину рівняції. Це блискуча новинка, а не весь пакет для підприємств. Що відсутнє, так це інфраструктура, рідна для штучного інтелекту.

Базова модель є просто технологією – їй потрібні потужні інструменти, рідні для штучного інтелекту, щоб перетворитися на потужний бізнес-актив. Оскільки штучний інтелект розвивається зі швидкістю блискавки, модель, яку ви приймаєте сьогодні, може стати застарілою завтра. Що підприємствам realmente потрібно, так це не тільки “найкраща” або “новітня” модель штучного інтелекту, а інструменти та інфраструктуру для безперешкодної адаптації до нових моделей і їх ефективного використання.

Чи представляє DeepSeek інноваційний прорив чи перебільшене шумиху, не є справжнім питанням. Замість цього організації повинні відклади свою скептичність і запитати себе, чи мають вони правильну інфраструктуру штучного інтелекту, щоб залишатися стійкими, коли моделі покращуються і змінюються. І чи можуть вони легко перемикатися між моделями, щоб досягти своїх бізнес-цілей без перепроектування всього?

Моделі проти інфраструктури проти застосунків

Щоб краще зрозуміти роль інфраструктури, розгляньте три компоненти використання штучного інтелекту:

1. Моделі: Це ваші двигуни штучного інтелекту – великомасштабні мови моделі (LLM), такі як ChatGPT, Gemini і DeepSeek. Вони виконують завдання, такі як розуміння мови, класифікація даних, прогнози та інше.
2. Інфраструктура: Це основа, на якій працюють моделі штучного інтелекту. Вона включає інструменти, технології та керовані послуги, необхідні для інтеграції, управління та масштабування моделей, а також їх узгодження з бізнес-потребами. Це зазвичай включає технології, що зосереджені на обчисленнях, даних, оркестрації та інтеграції. Компанії, такі як Amazon і Google, забезпечують інфраструктуру для запуску моделей і інструментів для їх інтеграції в технологічний стек підприємства.
3. Застосунки/використання: Це застосунки, які бачать кінцеві користувачі, які використовують моделі штучного інтелекту для досягнення бізнес-результату. Сотні пропозицій входять на ринок від інкубаторів, які прикріплюють штучний інтелект до існуючих застосунків (наприклад, Adobe, Microsoft Office з Copilot), і їхніх конкурентів, рідних для штучного інтелекту (Numeric, Clay, Captions).

Хоча моделі і застосунки часто викрадають увагу, інфраструктура тихо забезпечує безперешкодну роботу всього і закладає основу для того, як моделі і застосунки працюють у майбутньому. Вона забезпечує можливість підприємствам перемикатися між моделями і розблоковувати справжню цінність штучного інтелекту – без розорення чи порушення операцій.

Чому інфраструктура, рідна для штучного інтелекту, є місією-критичною

Кожна LLM excels у різних завданнях. Наприклад, ChatGPT є чудовим для розмовного штучного інтелекту, тоді як Med-PaLM призначений для відповідей на медичні питання. Ландшафт штучного інтелекту настільки гостро змагальний, що сьогодні найкраща модель могла бути затінена дешевшим і кращим конкурентом завтра.

Без гнучкої інфраструктури компанії можуть знайти себе заблокованими в одній моделі, не 能 перемикатися без повного перепроектування свого технологічного стеку. Це дороге і неефективне положення. Інвестуючи в інфраструктуру, яка не залежить від моделі, підприємства можуть інтегрувати найкращі інструменти для своїх потреб – чи то переходячи від ChatGPT до DeepSeek, чи приймаючи зовсім нову модель, яка запускається наступного місяця.

Модель штучного інтелекту, яка є передовою сьогодні, може стати застарілою за кілька тижнів. Розгляньте досягнення в галузі апаратного забезпечення, наприклад GPU – підприємства не замінять свій весь комп’ютерний систем на новітній GPU; замість цього вони забезпечать, щоб їхні системи могли адаптуватися до нових GPU безперешкодно. Моделі штучного інтелекту вимагають такої самої гнучкості. Правильна інфраструктура забезпечує можливість підприємствам постійно оновлювати або перемикатися свої моделі без перепроектування всього робочого процесу.

Більшість поточного корпоративного інструментарію не створена з урахуванням штучного інтелекту. Більшість інструментів даних – таких, які входять до традиційного аналітичного стеку – призначені для кодової, ручної маніпуляції даними. Адаптація штучного інтелекту до існуючих інструментів часто створює неефективності і обмежує потенціал передових моделей.

Інструменти, рідні для штучного інтелекту, з іншого боку, створені для взаємодії з моделями штучного інтелекту безперешкодно. Вони спрощують процеси, зменшують залежність від технічних користувачів і використовують можливість штучного інтелекту не тільки обробляти дані, а й витягувати дієві висновки. Рішення, рідні для штучного інтелекту, можуть абстрагувати складні дані і зробити їх придатними для використання штучним інтелектом для запитів або візуалізації цілей.

Ключові елементи успіху інфраструктури штучного інтелекту

Щоб забезпечити майбутнє свого бізнесу, поставте на перше місце ці основні елементи інфраструктури штучного інтелекту:

Шар абстракції даних

П уявіть штучний інтелект як “надздатного дитини”. Він дуже здатний, але потребує чітких меж і керованого доступу до ваших даних. Шар абстракції даних, рідний для штучного інтелекту, діє як контрольований шлюз, забезпечуючи, щоб ваші LLM тільки отримували доступ до відповідної інформації і слідували належним протоколам безпеки. Він також може забезпечити послідовний доступ до метаданих і контексту незалежно від моделі, яку ви використовуєте.

Пояснюваність і довіра

Вихідні дані штучного інтелекту часто можуть здаватися чорними скриньками – корисними, але важкими для довіри. Наприклад, якщо ваша модель підсумовує шість місяців скарг клієнтів, вам потрібно зрозуміти не тільки, як було досягнуто цей висновок, а й які конкретні дані інформували цей висновок.

Інфраструктура, рідна для штучного інтелекту, повинна включати інструменти, які забезпечують пояснюваність і обґрунтованість – дозволяючи людям відстежувати вихідні дані моделі до їх джерел і зрозуміти причину виходу. Це підвищує довіру і забезпечує повторювані, послідовні результати.

Семантичний шар

Семантичний шар організовує дані так, щоб люди і штучний інтелект могли взаємодіяти з ними інтуїтивно. Він абстрагує технічну складність сирих даних і представляє значимі бізнес-дані як контекст для LLM, відповідаючи на бізнес-питання. Добре підтриманий семантичний шар може суттєво зменшити галюцинації LLM.

Наприклад, застосунок LLM з потужним семантичним шаром міг би не тільки аналізувати ваш рівень відходу клієнтів, а й пояснювати, чому клієнти залишають, засновані на позначених настроях у відгуках клієнтів.

Гнучкість і швидкість

Ваша інфраструктура повинна забезпечувати швидкість – дозволяючи організаціям перемикатися між моделями або інструментами на основі еволюційних потреб. Платформи з модульними архітектурами або трубопроводами можуть забезпечити цю швидкість. Такі інструменти дозволяють підприємствам тестувати і розгортати кілька моделей одночасно, а потім масштабувати рішення, які демонструють найкращий ROI.

Шари управління для підзвітності штучного інтелекту

Управління штучним інтелектом є хребтом відповідального використання штучного інтелекту. Підприємства потребують потужних шарів управління, щоб забезпечити, щоб моделі використовувалися етично, безпечно і в межах регуляторних напрямків. Управління штучним інтелектом керує трьома речами.

• Контроль доступу: Хто може використовувати модель і які дані вона може отримувати?
• Прозорість: Як генеруються виходи і чи можна рекомендації штучного інтелекту аудітувати?
• Мінімізація ризику: Запобігання тому, щоб штучний інтелект приймав неавторизовані рішення або використовував чутливі дані неправильно.

П уявіть сценарій, в якому відкрита модель, така як DeepSeek, отримує доступ до бібліотек документів SharePoint . Без управління в місці DeepSeek може відповідати на питання, які можуть включати чутливі дані компанії, потенційно призводячи до катастрофічних порушень або помилкових аналізів, які пошкоджують бізнес. Шари управління зменшують цей ризик, забезпечуючи, щоб штучний інтелект розгортався стратегічно і безпечно по всій організації.

Чому інфраструктура особливо критична зараз

Давайте переглянемо DeepSeek. Хоча його довгостроковий вплив залишається невизначеним, ясно, що глобальна конкуренція штучного інтелекту розігрівается. Компанії, що діють в цьому просторі, вже не можуть дозволити собі покладатися на припущення, що одна країна, постачальник або технологія збереже домінування назавжди.

Без потужної інфраструктури:

• Бізнес знаходиться під більшим ризиком бути заблокованим з застарілими або неефективними моделями.
• Перемикання між інструментами стає тривалим і дорогим процесом.
• Команди не мають можливості аудиту, довіри і зрозуміти виходи систем штучного інтелекту явно.

Інфраструктура не тільки полегшує прийняття штучного інтелекту – вона розблоковує весь його потенціал.

Будуйте дороги, а не купуйте двигуни

Моделі, такі як DeepSeek, ChatGPT або Gemini, можуть привертати увагу, але вони становлять лише одну частину великої головоломки штучного інтелекту. Справжній успіх підприємства в цій ері залежить від потужної, майбутньої інфраструктури штучного інтелекту, яка дозволяє гнучкість і масштабованість.

Не відволікайтеся на “Ferrari” моделей штучного інтелекту. Зосередьтеся на будівництві “доріг” – інфраструктури, щоб забезпечити, щоб ваша компанія процвітала зараз і в майбутньому.

Щоб почати використовувати штучний інтелект з гнучкою, масштабованою інфраструктурою, адаптованою до вашого бізнесу, час діяти. Залишайтеся попереду кривої і забезпечуйте, щоб ваша організація була готова до всього, що може принести ландшафт штучного інтелекту наступним.