Sổ tay AI Edge mới: Tại sao mô hình đào tạo là thách thức của ngày hôm qua

Chúng ta đang chứng kiến ​​sự mở rộng liên tục của trí tuệ nhân tạo khi nó mở rộng từ môi trường điện toán đám mây sang môi trường điện toán biên. Với thị trường điện toán biên toàn cầu dự kiến ​​sẽ đạt 350 tỷ USD vào năm 2027, các tổ chức đang nhanh chóng chuyển đổi từ tập trung vào đào tạo mô hình sang giải quyết các thách thức phức tạp của việc triển khai. Sự chuyển dịch này hướng tới điện toán biên, học tập liên bang và suy luận phân tán đang định hình lại cách AI mang lại giá trị trong các ứng dụng thực tế.

Sự phát triển của cơ sở hạ tầng AI

Thị trường đào tạo AI đang trải qua sự tăng trưởng chưa từng có, với thị trường trí tuệ nhân tạo toàn cầu dự kiến ​​sẽ đạt 407 tỷ USD vào năm 2027. Mặc dù sự tăng trưởng này cho đến nay vẫn tập trung vào các môi trường đám mây tập trung với các tài nguyên điện toán gộp, nhưng một mô hình rõ ràng đã xuất hiện: sự chuyển đổi thực sự đang diễn ra trong suy luận AI – nơi các mô hình được đào tạo áp dụng kiến ​​thức của chúng vào các tình huống thực tế.

Tuy nhiên, khi các tổ chức vượt qua giai đoạn đào tạo, trọng tâm đã chuyển sang nơi và cách triển khai các mô hình này. Suy luận AI tại biên đang nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn cho các trường hợp sử dụng cụ thể, được thúc đẩy bởi các nhu cầu thực tế. Trong khi đào tạo đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể và thường diễn ra trong môi trường đám mây hoặc trung tâm dữ liệu, suy luận lại nhạy cảm với độ trễ, do đó, nó có thể chạy càng gần nơi dữ liệu bắt nguồn thì càng có thể đưa ra các quyết định nhanh chóng. Đây chính là lúc điện toán biên phát huy tác dụng.

Tại sao AI Edge lại quan trọng

Sự chuyển dịch sang triển khai AI biên đang cách mạng hóa cách các tổ chức triển khai các giải pháp trí tuệ nhân tạo. Với các dự đoán cho thấy rằng hơn 75% dữ liệu do doanh nghiệp tạo ra Dự kiến ​​đến năm 2027, việc chuyển đổi này sẽ được tạo và xử lý bên ngoài các trung tâm dữ liệu truyền thống, mang lại nhiều lợi thế quan trọng. Độ trễ thấp cho phép ra quyết định theo thời gian thực mà không bị gián đoạn giao tiếp đám mây. Hơn nữa, việc triển khai biên tăng cường bảo vệ quyền riêng tư bằng cách xử lý dữ liệu nhạy cảm cục bộ mà không cần rời khỏi cơ sở của tổ chức. Tác động của sự chuyển đổi này còn vượt xa những cân nhắc kỹ thuật nêu trên.

Ứng dụng và trường hợp sử dụng trong ngành

Sản xuất, dự kiến ​​chiếm hơn 35% thị trường AI biên đến năm 2030, sẽ trở thành công ty tiên phong trong việc áp dụng AI biên. Trong lĩnh vực này, điện toán biên cho phép giám sát thiết bị theo thời gian thực và tối ưu hóa quy trình, giảm đáng kể thời gian chết và cải thiện hiệu quả hoạt động. Bảo trì dự đoán do AI hỗ trợ tại biên cho phép các nhà sản xuất xác định các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng gây ra sự cố tốn kém. Tương tự như đối với ngành vận tải, các nhà khai thác đường sắt cũng đã chứng kiến ​​thành công với AI biên, giúp tăng doanh thu bằng cách xác định các cơ hội vận tải trung bình và ngắn hạn hiệu quả hơn và các giải pháp trao đổi.

Các ứng dụng thị giác máy tính đặc biệt thể hiện tính linh hoạt của việc triển khai AI biên. Hiện tại, chỉ có 20% video doanh nghiệp được xử lý tự động ở biên, nhưng dự kiến ​​sẽ đạt 80% bởi 2030Sự thay đổi mạnh mẽ này đã thể hiện rõ trong các ứng dụng thực tế, từ nhận dạng biển số xe tại tiệm rửa xe đến phát hiện PPE trong nhà máy và nhận dạng khuôn mặt trong an ninh giao thông.

Ngành tiện ích trình bày các trường hợp sử dụng hấp dẫn khác. Điện toán biên hỗ trợ quản lý thông minh theo thời gian thực các cơ sở hạ tầng quan trọng như mạng lưới điện, nước và khí đốt. Cơ quan Năng lượng Quốc tế tin rằng đầu tư vào lưới điện thông minh cần phải tăng gấp đôi vào năm 2030 để đạt được các mục tiêu về khí hậu của thế giới, trong đó AI biên đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý các nguồn năng lượng phân tán và tối ưu hóa hoạt động của lưới điện.

Những thách thức và cân nhắc

Trong khi điện toán đám mây mang lại khả năng mở rộng gần như không giới hạn, việc triển khai điện toán biên lại gặp phải những hạn chế riêng về thiết bị và tài nguyên khả dụng. Nhiều doanh nghiệp vẫn đang nỗ lực tìm hiểu đầy đủ các yêu cầu và hàm ý của điện toán biên.

Các tổ chức ngày càng mở rộng quy trình xử lý AI của mình ra biên để giải quyết một số thách thức quan trọng vốn có trong suy luận dựa trên đám mây. Mối quan tâm về chủ quyền dữ liệu, yêu cầu bảo mật và hạn chế kết nối mạng thường khiến suy luận đám mây trở nên không thực tế đối với các ứng dụng nhạy cảm hoặc quan trọng về thời gian. Các cân nhắc về kinh tế cũng hấp dẫn không kém - việc loại bỏ việc truyền dữ liệu liên tục giữa môi trường đám mây và biên giúp giảm đáng kể chi phí vận hành, khiến quy trình xử lý cục bộ trở thành một lựa chọn hấp dẫn hơn.

Khi thị trường phát triển, chúng tôi kỳ vọng sẽ thấy sự xuất hiện của các nền tảng toàn diện giúp đơn giản hóa việc triển khai và quản lý tài nguyên biên, tương tự như cách các nền tảng đám mây đã hợp lý hóa điện toán tập trung.

Chiến lược thực hiện

Các tổ chức muốn áp dụng AI biên nên bắt đầu bằng việc phân tích kỹ lưỡng các thách thức và trường hợp sử dụng cụ thể của họ. Người ra quyết định cần phát triển các chiến lược toàn diện cho cả việc triển khai và quản lý lâu dài các giải pháp AI biên. Điều này bao gồm việc hiểu các nhu cầu riêng biệt của các mạng phân tán và nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và cách chúng phù hợp với các mục tiêu kinh doanh rộng hơn.

Nhu cầu về kỹ sư MLOps tiếp tục tăng nhanh khi các tổ chức nhận ra vai trò quan trọng của những chuyên gia này trong việc thu hẹp khoảng cách giữa phát triển mô hình và triển khai hoạt động. Khi các yêu cầu về cơ sở hạ tầng AI phát triển và các ứng dụng mới trở nên khả thi, nhu cầu về các chuyên gia có thể triển khai và duy trì thành công các hệ thống học máy ở quy mô lớn ngày càng trở nên cấp thiết.

Các cân nhắc về bảo mật trong môi trường biên (edge) đặc biệt quan trọng khi các tổ chức phân phối quy trình xử lý AI của mình trên nhiều địa điểm. Các tổ chức nắm vững những thách thức triển khai này ngay hôm nay đang định vị mình để dẫn đầu trong nền kinh tế do AI thúc đẩy của tương lai.

Con đường phía trước

Bối cảnh AI doanh nghiệp đang trải qua một sự chuyển đổi đáng kể, chuyển trọng tâm từ đào tạo sang suy luận, với trọng tâm ngày càng tăng vào việc triển khai bền vững, tối ưu hóa chi phí và tăng cường bảo mật. Khi việc áp dụng cơ sở hạ tầng biên ngày càng tăng tốc, chúng ta đang chứng kiến ​​sức mạnh của điện toán biên đang định hình lại cách các doanh nghiệp xử lý dữ liệu, triển khai AI và xây dựng các ứng dụng thế hệ tiếp theo.

Kỷ nguyên AI biên giới gợi nhớ đến những ngày đầu của Internet, khi khả năng dường như vô hạn. Ngày nay, chúng ta cũng đang đứng trước một ranh giới tương tự, chứng kiến ​​suy luận phân tán trở thành chuẩn mực mới và cho phép những đổi mới mà chúng ta mới chỉ bắt đầu hình dung. Sự chuyển đổi này dự kiến ​​sẽ có tác động kinh tế to lớn – AI được dự đoán sẽ đóng góp 15.7 $ nghìn tỷ vào nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030, trong đó AI biên đóng vai trò quan trọng trong sự tăng trưởng này.

Tương lai của AI không chỉ nằm ở việc xây dựng các mô hình thông minh hơn mà còn ở việc triển khai chúng một cách thông minh để chúng có thể tạo ra nhiều giá trị nhất. Khi chúng ta tiến về phía trước, khả năng triển khai và quản lý AI biên hiệu quả sẽ trở thành yếu tố khác biệt chính cho các tổ chức thành công trong nền kinh tế do AI thúc đẩy.