Vụ Nổ Lớn Của Trí Tuệ Nhân Tạo Tiếp Tục Diễn Ra Vào Năm 2025: Những Gì Tổ Chức Nên Dự Kiến Trong Năm Nay

Với sự dự báo rằng trí tuệ nhân tạo sẽ tiếp tục bùng nổ vào năm 2025, công nghệ đang phát triển không ngừng này mang lại cả cơ hội chưa từng có và thách thức phức tạp cho các tổ chức trên toàn thế giới. Để giúp các tổ chức và chuyên gia ngày nay tận dụng tối đa giá trị từ trí tuệ nhân tạo vào năm 2025, tôi đã chia sẻ suy nghĩ và xu hướng trí tuệ nhân tạo dự kiến cho năm nay.

Các Tổ Chức Phải Lập Kế Hoạch Chiến Lược Cho Chi Phí Của Trí Tuệ Nhân Tạo

Thế giới vẫn đang hào hứng về tiềm năng của trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, chi phí cho sự đổi mới của trí tuệ nhân tạo là một chỉ số mà các tổ chức phải lập kế hoạch. Ví dụ, trí tuệ nhân tạo cần card đồ họa (GPU), nhưng nhiều nhà cung cấp dịch vụ đám mây (CSP) có nhiều triển khai GPU N-1, N-2 hoặc cũ hơn, không được xây dựng dành riêng cho các công việc của trí tuệ nhân tạo. Ngoài ra, card đồ họa trên đám mây có thể rất tốn kém khi mở rộng quy mô và dễ dàng được bật cho các nhà phát triển khi dự án phát triển/tăng trưởng (tăng thêm chi phí); thêm vào đó, mua card đồ họa (nếu có thể mua do khan hiếm) để sử dụng trên cơ sở vật chất cũng có thể là một đề xuất rất tốn kém với từng chip có giá lên tới hàng chục nghìn đô la. Do đó, các hệ thống máy chủ được xây dựng cho các công việc trí tuệ nhân tạo đòi hỏi đang trở nên tốn kém hoặc nằm ngoài tầm với của nhiều tổ chức có ngân sách hoạt động (OpEx) bị giới hạn. Vào năm 2025, khách hàng doanh nghiệp phải thiết lập lại chi phí trí tuệ nhân tạo và tái đồng bộ hóa mức độ ngân sách phát triển trí tuệ nhân tạo. Với nhiều bộ phận riêng biệt hiện đang tự chủ động xây dựng các công cụ trí tuệ nhân tạo của riêng họ, các công ty có thể vô tình chi tiêu hàng nghìn đô la mỗi tháng cho các sử dụng nhỏ hoặc riêng biệt của GPU trên đám mây và yêu cầu các trường hợp tính toán trí tuệ nhân tạo, tất cả đều cộng dồn (đặc biệt nếu người dùng để các trường hợp này chạy).

Các Mô Hình Mở Will Khuyến Khích Sự Dân Chủ Hóa Của Một Số Trường Hợp Sử Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo

Vào năm 2025, sẽ có áp lực lớn đối với các tổ chức để chứng minh ROI từ các dự án trí tuệ nhân tạo và ngân sách liên quan. Với chi phí tận dụng các công cụ mã thấp hoặc không cần mã do các nhà cung cấp giải pháp nổi tiếng (ISV) cung cấp để xây dựng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo, các công ty sẽ tiếp tục tìm kiếm các mô hình mở có thể được tinh chỉnh hiệu quả hơn là đào tạo và xây dựng từ đầu. Việc tinh chỉnh các mô hình mở một cách hiệu quả sử dụng các tài nguyên trí tuệ nhân tạo có sẵn (người, ngân sách và/hoặc năng lực tính toán), giúp giải thích tại sao hiện có hơn 900.000 mô hình (và đang tăng) có sẵn để tải xuống tại Hugging Face alone. Tuy nhiên, khi các doanh nghiệp tham gia vào các mô hình mở, điều quan trọng là phải đảm bảo an ninh và kiểm soát việc sử dụng phần mềm, khuôn khổ, thư viện và công cụ mở trong toàn tổ chức. Thỏa thuận gần đây của Lenovo với Anaconda là một ví dụ tuyệt vời về sự hỗ trợ này, nơi danh mục máy trạm Lenovo được hỗ trợ bởi Intel và Anaconda Navigator giúp đơn giản hóa các luồng công việc khoa học dữ liệu.

Tuân Thủ Trí Tuệ Nhân Tạo Trở Thành Thực Hành Tiêu Chuẩn

Sự thay đổi trong chính sách trí tuệ nhân tạo sẽ thấy việc tính toán trí tuệ nhân tạo di chuyển gần hơn với nguồn dữ liệu của công ty, và nhiều hơn trên cơ sở vật chất (đặc biệt là cho các giai đoạn phát triển trí tuệ nhân tạo của một dự án hoặc luồng công việc). Khi trí tuệ nhân tạo trở nên gần gũi hơn với cốt lõi của nhiều doanh nghiệp, nó sẽ di chuyển từ một luồng công việc riêng biệt hoặc đặc biệt sang một dòng công việc phù hợp với nhiều chức năng kinh doanh cốt lõi. Đảm bảo trí tuệ nhân tạo tuân thủ và có trách nhiệm là một mục tiêu thực sự ngày nay, vì vậy khi chúng ta bước vào năm 2025, nó sẽ trở thành một thực hành tiêu chuẩn và trở thành một phần của các khối xây dựng cơ bản cho các dự án trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp. Tại Lenovo, chúng tôi có một Uy Ban Trí Tuệ Nhân Tạo Có Trách Nhiệm, bao gồm một nhóm đa dạng các nhân viên đảm bảo các giải pháp và sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn an ninh, đạo đức, quyền riêng tư và minh bạch. Nhóm này xem xét việc sử dụng và triển khai trí tuệ nhân tạo dựa trên rủi ro, áp dụng các chính sách an ninh một cách nhất quán để phù hợp với quan điểm rủi ro và tuân thủ quy định. Phương pháp tiếp cận toàn diện của ủy ban giải quyết tất cả các chiều của trí tuệ nhân tạo, đảm bảo tuân thủ toàn diện và giảm thiểu rủi ro tổng thể.

Các Trạm Làm Việc Xuất Hiện Là Công Cụ Trí Tuệ Nhân Tạo Hiệu Quả Trong Và Ngoài Văn Phòng

Sử dụng các trạm làm việc như các thiết bị cạnh và dựa trên bộ phận mạnh mẽ hơn cho các công việc trí tuệ nhân tạo đang tăng lên. Ví dụ, danh mục trạm làm việc của Lenovo, được hỗ trợ bởi AMD, giúp các chuyên gia truyền thông và giải trí vượt qua khoảng cách giữa kỳ vọng và tài nguyên cần thiết để cung cấp nội dung hình ảnh có độ trung thực cao nhất. Nhờ kích thước nhỏ gọn và diện tích nhỏ, tiếng ồn thấp, yêu cầu điện tiêu chuẩn và sử dụng hệ điều hành khách, chúng có thể được triển khai dễ dàng như các giải pháp suy luận trí tuệ nhân tạo ở những nơi các máy chủ truyền thống có thể không phù hợp. Một trường hợp sử dụng khác là trong các luồng công việc ngành công nghiệp tiêu chuẩn, nơi phân tích dữ liệu được tăng cường bởi trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp giá trị kinh doanh thực sự và rất rõ ràng với các giám đốc điều hành cấp cao đang cố gắng tạo ra sự khác biệt. Các trường hợp sử dụng khác là các công cụ trí tuệ nhân tạo cụ thể về lĩnh vực được tạo bởi các cá nhân cho sử dụng riêng của họ. Những công cụ tiết kiệm hiệu quả này có thể trở thành siêu năng lực trí tuệ nhân tạo và có thể bao gồm mọi thứ từ MS Copilot, Trợ lý trò chuyện riêng tư đến Trợ lý trí tuệ nhân tạo cá nhân.

Tối Ưu Hóa Tiềm Năng Của Trí Tuệ Nhân Tạo Vào Năm 2025

Trí tuệ nhân tạo là một trong những sự tiến hóa công nghệ nhanh nhất của thời đại chúng ta, xâm nhập vào mọi ngành công nghiệp như một công nghệ chuyển đổi sẽ tăng cường hiệu quả cho tất cả – cho phép kết quả kinh doanh nhanh hơn và có giá trị hơn.

Trí tuệ nhân tạo, bao gồm máy học và học sâu và trí tuệ nhân tạo tạo sinh với LLM, đòi hỏi năng lực tính toán khổng lồ để xây dựng và duy trì trí tuệ cần thiết cho các trải nghiệm trí tuệ nhân tạo liền mạch của khách hàng. Do đó, các tổ chức nên đảm bảo rằng họ tận dụng các giải pháp tính toán để bàn và di động hiệu suất cao và bảo mật để cách mạng hóa và nâng cao các luồng công việc của các chuyên gia trí tuệ nhân tạo và nhà khoa học dữ liệu.