Вибухові зміни в галузі штучного інтелекту тривають у 2025 році: чого мають чекати організації цього року

Передбачається, що штучний інтелект продовжить свій стрімкий розвиток у 2025 році, і ця динамічна технологія представляє як безпрецедентні можливості, так і складні виклики для організацій усьому світі. Щоб допомогти сучасним організаціям і професіоналам отримати最大ну вигоду від штучного інтелекту у 2025 році, я поділився своїми думками та очікуваними трендами штучного інтелекту на цей рік.

Організації повинні стратегічно планувати витрати на штучний інтелект

Світ продовжує бути у захваті від потенціалу штучного інтелекту. Однак вартість інновацій штучного інтелекту є показником, який організації повинні враховувати. Наприклад, штучний інтелект потребує графічних процесорів, однак багато постачальників послуг мають більші розгортання графічних процесорів попередніх поколінь, які не були створені виключно для завдань штучного інтелекту. Крім того, графічні процесори у хмарі можуть бути дуже дорогими у масштабі та легко увімкнутися для розробників під час зростання/масштабування проектів (це додаткові витрати); також покупка графічних процесорів (якщо вдається їх придбати через нестачу) для використання на місці також може бути дуже дорогою пропозицією, при цьому окремі чипи можуть коштувати десятки тисяч доларів. Як результат, серверні системи, побудовані для вимогливих завдань штучного інтелекту, стають недоступними або недосяжними для багатьох організацій з обмеженими операційними бюджетами. У 2025 році клієнти підприємств повинні вирівняти свої витрати на штучний інтелект та синхронізувати рівні бюджету розвитку штучного інтелекту. Через те, що багато відділів тепер беруть ініціативу та створюють自己的 інструменти штучного інтелекту, компанії можуть ненавмисно витрачати тисячі доларів щомісяця на використання графічних процесорів у хмарі та їхнє вимога до екземплярів обчислень штучного інтелекту, що все підсумовується (особливо якщо користувачі залишають ці екземпляри увімкненими).

Відкриті моделі сприяють демократизації кількох випадків використання штучного інтелекту

У 2025 році на організації буде чинитися величезний тиск, щоб довести ефективність інвестицій у проекти штучного інтелекту та відповідні бюджети. З допомогою низькокодових або безкодових інструментів, наданих популярними постачальниками програмного забезпечення для створення додатків штучного інтелекту, компанії будуть继续 шукати відкриті моделі, які можна більш ефективно налаштувати, ніж тренувати та створювати з нуля. Налаштування відкритих моделей більш ефективно використовує наявні ресурси штучного інтелекту (люди, бюджет та/або обчислювальна потужність), що пояснює, чому на сайті Hugging Face зараз доступно понад 900 тисяч (і зростає) моделей для завантаження. Однак, коли підприємства звертаються до відкритих моделей, буде критично важливо забезпечити безпеку та нагляд за використанням відкритого програмного забезпечення, фреймворків, бібліотек та інструментів у всій організації. Нещодавня угода Lenovo з Anaconda є чудовим прикладом такої підтримки, де портфоліо робочих станцій Lenovo, оснащених процесорами Intel, та Anaconda Navigator допомагають оптимізувати робочі процеси даних наук.

Збереження відповідності вимогам штучного інтелекту стає стандартною практикою

Зміни у політиці штучного інтелекту призведуть до того, що обчислення штучного інтелекту будуть виконуватися ближче до джерела даних компанії, і більше на місці (особливо для фаз розробки проекту або робочого процесу штучного інтелекту). Коли штучний інтелект стає ближче до ядра багатьох бізнесів, він перейде від окремої паралельної або спеціальної робочої потоку до того, який знаходиться в ряді з багатьма основними бізнес-функціями. Забезпечення того, щоб штучний інтелект був відповідним та відповідальним, є реальною метою сьогодні, тому у 2025 році це стане більш стандартною практикою та складовою частиною фундаментальних будівельних блоків для проектів штучного інтелекту в підприємствах. У Lenovo ми маємо Комітет із відповідального штучного інтелекту, до складу якого входять різноманітні співробітники, які забезпечують, щоб рішення та продукти відповідали стандартам безпеки, етики, конфіденційності та прозорості. Ця група розглядає використання штучного інтелекту та його реалізацію на основі ризику, застосовуючи політику безпеки послідовно для відповідності позиції щодо ризику та нормативної відповідності. Інклюзивний підхід групи охоплює всі виміри штучного інтелекту, забезпечуючи комплексну відповідність та загальне зниження ризику.

Робочі станції стають ефективними інструментами штучного інтелекту в офісі та поза ним

Використання робочих станцій як потужних країв та відділових апаратів штучного інтелекту вже зростає. Наприклад, портфоліо робочих станцій Lenovo, оснащених процесорами AMD, допомагає фахівцям у сфері медіа та розваг створювати високоякісний візуальний контент. Завдяки їхньому компактному розміру, низькому рівні шуму, стандартним вимогам до потужності та використанню клієнтських операційних систем, їх можна легко розгорнути як рішення для висновків штучного інтелекту, де традиційні сервери можуть не підходити. Інший випадок використання – у стандартних галузевих робочих процесах, де покращені дані аналітики з допомогою штучного інтелекту можуть доставити реальну бізнес-цінність і є дуже важливими для керівників компанії, які намагаються зробити різницю. Інші випадки використання – це менші спеціалізовані інструменти штучного інтелекту, створені окремими особами для власного використання. Ці інструменти можуть стати суперздатними інструментами штучного інтелекту та можуть включати все, від MS Copilot до приватних чат-ботів та особистих помічників штучного інтелекту.

Максимальне використання потенціалу штучного інтелекту у 2025 році

Штучний інтелект є однією з найшвидших технологічних еволюцій нашої епохи, що проникає у кожну галузь як трансформаційна технологія, яка підвищить ефективність для всіх – забезпечуючи швидші та більш цінні бізнес-результати.

Штучний інтелект, включаючи машинне навчання та глибоке навчання та генеративний штучний інтелект з великими мовними моделями, вимагає величезної обчислювальної потужності для створення та підтримки інтелекту, необхідного для безшовного досвіду штучного інтелекту для клієнтів. Як результат, організації повинні забезпечити використання високопродуктивних та безпечних настільних та мобільних обчислювальних рішень для революціонування та покращення робочих процесів фахівців штучного інтелекту та вчених-даних.