Nezávislé platformy AI jako strategická alternativa pro evropské společnosti

Nezávislé platformy AI ve srovnání s alternativy

Výběr správné platformy pro vývoj a provoz aplikací umělé inteligence (AI) je strategické rozhodnutí s důsledek daleko k vypouštění. Společnosti čelí výběru mezi nabídkami velkých hyperscales, zcela interně vyvinutými řešeními a tzv. Nezávislými platformami AI. Aby bylo možné učinit dobře zajištěné rozhodnutí, je nezbytné jasné vymezení těchto přístupů.

Vhodné pro:

• AI integrace nezávislé platformy AI pro všechny společnosti pro všechny společnosti pro všechny společnosti

Charakterizace nezávislých platforem AI (včetně konceptů svrchovaných/soukromých AI)

Nezávislé platformy AI jsou obvykle poskytovány poskytovateli, kteří působí mimo dominantní ekosystém Hyperscaler, jako jsou Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure a Google Cloud Platform (GCP). Jejich zaměření se často zaměřuje na poskytování specifických dovedností pro rozvoj, nasazení a správu modelů KI a Machine Learning (ML), přičemž aspekty, jako je řízení dat, přizpůsobivost nebo vertikální průmyslová integrace, lze více zdůraznit. Tyto platformy však mohou být provozovány na soukromé cloudové infrastruktuře, na místě nebo v některých případech také na infrastruktuře hyperscalerů, ale nabízejí zřetelnou správu a kontrolní vrstvu.

Ústředním konceptem, který je obzvláště důležitý v evropském kontextu a je často spojen s nezávislými platformami, je „svrchovanou AI“. Tento termín zdůrazňuje potřebu ovládat data a technologie. Arvato Systems například rozlišuje mezi „veřejnou AI“ (srovnatelné s hyperscal přístupy, které potenciálně používají uživatelský vstup pro školení) a „suverénní AI“. Svrchovaný AI může být dále diferencován:

• Samostatně určená suverénní AI: Jedná se o povinná řešení, která mohou být provozována na hyperscal infrastruktuře, ale zaručenými limity dat EU („hranice dat EU“) nebo při čistém provozu EU. Často staví na veřejných modelech velkých jazyků (LLM), které jsou jemně vyladěny pro konkrétní účely („jemně doladěné“). Tento přístup hledá kompromis mezi dovednostmi moderní AI a nezbytnou kontrolou nad údaji.
• Self -Dopsuffices Suvereign AI: Tato úroveň představuje maximální kontrolu. Modely AI jsou provozovány lokálně, bez závislostí na třetích stranách a jsou vyškoleny na základě svých vlastních údajů. Často jsou vysoce specializovány na určitý úkol. Tato samostatnost maximalizuje kontrolu, ale může být potenciálně na úkor obecného výkonu nebo šířky použitelnosti.

Na rozdíl od hyperscalerů, které se zaměřují na šířku, portfolia horizontálních služeb, nezávislé platformy se častěji zaměřují na konkrétní výklenky, nabízejí specializované nástroje, vertikální řešení nebo polohu výslovně prostřednictvím charakteristik, jako je ochrana dat a kontrola dat, jako hlavní přínosy. LocalMind například výslovně inzeruje s možností provozování asistentů AI na jejich vlastních serverech. Použití nebo povolení soukromého cloudového nasazení je běžnou funkcí, která poskytuje organizacím plnou kontrolu nad ukládáním a zpracováním dat.

Diferenciace hyperscalerových platforem (AWS, Azure, Google Cloud)

Hyperscalery jsou velcí poskytovatelé cloudu, kteří jsou majiteli a provozovateli masivních celosvětově distribuovaných datových center. Nabízejí vysoce škálovatelné, standardizované zdroje cloud computingu jako infrastrukturu as-a-a-service (IAAS), platformu-as-a-service (PAAS) a software-as-a-service (SaaS), včetně rozsáhlých služeb pro AI a ML. Mezi nejvýznamnější zástupce patří AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, ale také IBM Cloud a Alibaba Cloud.

Jejich hlavním rysem je obrovská horizontální škálovatelnost a velmi široké portfolio integrovaných služeb. Hrají ústřední roli v mnoha strategiích digitální transformace, protože mohou poskytovat flexibilní a bezpečnou infrastrukturu. V oblasti AI nabízejí Hyperscales obvykle strojové učení jako a-a-service (MLAA). To zahrnuje přístup založený na cloudu k ukládání dat, výpočetní kapacitu, algoritmy a rozhraní bez nutnosti místních instalací. Nabídka často zahrnuje předběžné modely, nástroje pro modely (např. Azure AI, Google Vertex AI, AWS SageMaker) a nezbytnou infrastrukturu pro nasazení.

Základní funkcí je hluboká integrace služeb AI do širšího ekosystému Hyperscaler (Compute, Storage, Networking, Databases). Tato integrace může nabídnout výhody prostřednictvím plynulosti, ale zároveň přináší riziko silné závislosti poskytovatele („Lock-in dodavatele“). Kritický bod rozlišení se týká využití údajů: Existují zvážení, že k zlepšení vašich vlastních služeb by mohly použít hyperscalské údaje o zákaznících - nebo alespoň metadata a vzorce využití. Svrchované a nezávislé platformy často výslovně řeší tyto obavy. Microsoft například naznačuje, že nepoužívá data zákazníků bez souhlasu pro školení základních modelů, ale pro mnoho uživatelů stále existuje nejistota.

Srovnání s interně vyvinutými řešeními (in-house)

Interně vyvinutá řešení jsou plně přizpůsobené platformy AI, které jsou postaveny a spravovány interními týmy IT nebo datových věd samotné organizace. Teoreticky nabízejí maximální kontrolu nad každým aspektem platformy, podobně jako koncept sebepřístupného suverénního AI.

Výzvy tohoto přístupu jsou však významné. Vyžaduje významné investice do specializovaného personálu (vědci z údajů, ML inženýři, odborníci na infrastrukturu), dlouhé doby rozvoje a neustálé úsilí o údržbu a další rozvoj. Vývoj a škálování může být pomalé, což představuje riziko, že zaostává za rychlou inovaci v oblasti AI. Pokud neexistují žádné účinky na extrémní měřítko nebo velmi specifické požadavky, tento přístup často vede k vyššímu celkovému provoznímu nákladům (celkové náklady na vlastnictví, TCO) ve srovnání s používáním externích platforem. Existuje také riziko rozvoje řešení, která nejsou rychle konkurenceschopná nebo zastaralá.

Hranice mezi těmito typy platforem se mohou rozmazat. „Nezávislou“ platformu může být jistě provozována na infrastruktuře hyperscaleru, ale nabízí nezávislou přidanou hodnotu prostřednictvím specifických kontrolních mechanismů, funkcí nebo abstrakcí dodržování předpisů. LocalMind například umožňuje provoz na vašich vlastních serverech, ale také použití proprietárních modelů, což znamená přístup cloudu. Rozhodující rozdíl je často nejen ve fyzickém umístění hardwaru, ale spíše v řídicí vrstvě (plán řízení), modelu správy dat (WHO řídí data a jejich použití?) A vztah s poskytovatelem. Platforma může být funkčně nezávislá, i když běží na AWS, Azure nebo GCP infrastrukturu, pokud izoluje uživatele od přímého hyperscaler-block-in, je izolována a nabízí jedinečné funkce kontroly, přizpůsobení nebo dodržování předpisů. Jádrem rozdílu je, kdo poskytuje služby Platform Platform Services, které platí pokyny pro správu dat a jak velká flexibilita existuje mimo standardizované nabídky Hyperscal.

Porovnání typů platformy AI

Tento tabulkový přehled slouží jako základ pro podrobnou analýzu výhod a nevýhod různých přístupů v následujících částech. Ilustruje základní rozdíly v kontrole, flexibilitě, škálovatelnosti a potenciálních závislostech.

Porovnání typů platforem AI ukazuje rozdíly mezi nezávislými platformami AI, hyperscaler Platformy AI, jako jsou AWS, Azure a GCP, jakož i interně vyvinuté řešení. Nezávislé platformy AI jsou většinou poskytovány specializovanými poskytovateli, často malými a středními a středními podniky nebo výklenkovými hráči, zatímco platformy Hyperscaler používají globální poskytovatele cloudové infrastruktury a pocházejí z organizace vyvinuté interně. V infrastruktuře se nezávislé platformy spoléhají na on-premise, soukromé cloudové nebo hybridní přístupy, z nichž některé zahrnují hyperscal infrastruktury. Hyperscalery používají globální veřejná cloud computingová centra, zatímco interně vyvinutá řešení jsou založena na jejich vlastních datových centrech nebo soukromém cloudu. Pokud jde o kontrolu dat, nezávislé platformy často nabízejí vysokou orientaci zákazníků a zaměření na datovou suverenitu, zatímco hyperscales nabízejí potenciálně omezenou kontrolu v závislosti na pokynech poskytovatele. Interně vyvinutá řešení umožňují úplnou interní kontrolu dat. Nezávislé platformy jsou v modelu škálovatelnosti proměnlivé: On-Premises vyžaduje plánování, hostované modely jsou často elastické. Hyperscalery nabízejí vysoce kvalitní elasticitu s modely Pay-As-You-Go, zatímco interně vyvinutá řešení jsou závislá na jejich vlastní infrastruktuře. Šířka služeb je často specializovaná a zaměřuje se na nezávislé platformy, ale s hyperscalery však velmi široká s komplexním ekosystémem. Interně vyvinutá řešení jsou přizpůsobena konkrétním potřebám. Adaptační potenciál je vysoký pro nezávislé platformy, často přátelské s otevřeným zdrojovým zdrojem, zatímco hyperscalery nabízejí standardizované konfigurace v určitých limitech. Interně vyvinutá řešení umožňují teoreticky maximální adaptační potenciál. Nákladové modely se liší: Nezávislé platformy se často spoléhají na licence nebo modely předplatného se směsí CAPEX a OPEX, zatímco Hyperscaler primárně používá Opex založené na pay-as-you-go. Interně vyvinutá řešení vyžadují investice do vývoje a provozu s vysokým obsahem CAPEX a OPEX. Zaměření na dodržování předpisů GDPR a EU je často vysoké pro nezávislé platformy a hlavní slib, zatímco hyperscales na něj stále více reagují, ale to může být složitější kvůli americkému krytí. V případě řešení vyvinutých interně to záleží na vnitřní implementaci. Riziko uzamčení dodavatele je však pro nezávislé platformy nižší než u hyperscalerů. Hyperscalery mají vysoké riziko jejich integrace ekosystému. Interně vyvinutá řešení mají nízké riziko blokování prodejců, ale existuje možnost blokování technologií.

Výhoda v datové suverenitě a dodržování předpisů v evropském kontextu

Pro společnosti, které pracují v Evropě, jsou ochrana údajů a dodržování regulačních požadavků, jako je obecná nařízení o ochraně údajů (GDPR) a nadcházející zákon EU AI, ústředními požadavky. Nezávislé platformy AI mohou v této oblasti nabídnout významné výhody.

Zlepšení ochrany údajů a zabezpečení dat

Důležitou výhodou nezávislých platforem, zejména pro soukromé nebo nasazené nasazení, je podrobná kontrola nad umístěním a zpracování dat. To umožňuje společnostem řešit požadavky lokalizace dat přímo z předpisů specifických pro GDPR nebo průmysl. V soukromém cloudovém prostředí si organizace udržuje plnou kontrolu nad tím, kde jsou vaše data uložena a jak jsou zpracovávána.

Soukromá nebo specializovaná prostředí navíc umožňuje implementaci bezpečnostních konfigurací, které jsou přizpůsobeny specifickým potřebám a rizikovým profilům společnosti. Mohou ve výchozím nastavení překročit obecná bezpečnostní opatření, která jsou nabízena ve veřejném cloudovém prostředí. I když hyperscales, jako je Microsoft, zdůrazňují, že se zohledňují zabezpečení a ochrana dat „pod návrhem“, soukromé prostředí přirozeně nabízí přímější možnosti řízení a konfigurace. Nezávislé platformy mohou také nabídnout konkrétní bezpečnostní prvky, které jsou zaměřeny na evropské standardy, jako jsou rozšířené funkce správy.

Omezení expozice dat velkým, potenciálně potenciálně založeným technologickým skupinám založeným na EU snižuje povrchovou plochu pro možná zranění na ochranu údajů, neoprávněné přístup nebo neúmyslně pokračující údaje poskytovatele platformy. Použití mezinárodních datových center, která nemusí splňovat bezpečnostní standardy požadované právními předpisy o ochraně údajů, představuje riziko, které je sníženo kontrolovaným prostředím.

Plnění požadavků GDPR a evropských předpisů

Nezávislé nebo suverénní platformy AI mohou být navrženy takovým způsobem, aby ze své podstaty podporovaly základní principy GDPR:

• Minimalizace dat (čl. 5 odst. 1 Lit. C GDPR): V kontrolovaném prostředí je snazší zajistit a audit se, že se používají pouze osobní údaje potřebné pro účely zpracování.
• Procentní vazba (čl. 5 odst. 1 Lit. B GDPR): Vymáhání konkrétních účelů zpracování a prevence zneužití je snazší zajistit.
• Transparentnost (čl. 5 odst. 1 Lit. A, čl. 13, 14 GDPR): Ačkoli sledovatelnost algoritmů AI („vysvětlitelná AI“) zůstává obecnou výzvou, kontrola nad platformou usnadňuje dokumentaci dat a logiku zpracování. To je nezbytné pro splnění informačních závazků vůči dotčeným a pro audity. Postižení musí být jasně a pochopitelně informováni o tom, jak jsou jejich data zpracovávána.
• Integrita a důvěrnost (čl. 5 odst. 1 Lit. F GDPR): Implementace vhodných technických a organizačních opatření (TOMS) pro ochranu zabezpečení dat lze kontrolovat přímo.
• Postižená práva (kapitola III GDPR): Provádění práv, jako jsou informace, oprava a vymazání („právo na zapomenutí“), lze zjednodušit přímou kontrolou nad údaji.

S pohledem na zákon EU AI, který klade požadavky založené na riziko pro systémy AI, jsou platformy výhodné, které nabízejí transparentnost, kontrolu a auditovatelné procesy. To platí zejména pro použití vysoce rizikových systémů ACI, jak jsou definovány v oblastech, jako je vzdělávání, zaměstnanost, kritická infrastruktura nebo vymáhání práva. Nezávislé platformy by mohly konkrétně vyvinout nebo nabízet funkce na podporu dodržování zákonů AI.

Dalším nezbytným bodem je vyhýbání se přenosu problematického přenosu údajů do třetích zemí. Použití platforem, které jsou hostovány v EU nebo provozují v areálu, obchází potřebu složitých právních konstruktů (jako jsou standardní ustanovení o smlouvě nebo usnesení přiměřenosti) pro přenos osobních údajů do zemí bez přiměřené úrovně ochrany údajů, jako jsou USA. Navzdory předpisům, jako je rámec pro ochranu osobních údajů EU-USA, zůstává to přetrvávající výzvou při používání globálních hyperscal služeb.

Mechanismy pro zajištění dodržování předpisů

Nezávislé platformy nabízejí různé mechanismy pro podporu dodržování předpisů o ochraně údajů:

• Soukromé nasazení Cloud / on-Premises: Toto je nejpřímější způsob, jak zajistit datovou suverenitu a kontrolu. Organizace si zachovává fyzickou nebo logickou kontrolu nad infrastrukturou.
• Lokalizace dat / hranice EU: Někteří poskytovatelé smluvně zaručují, že data budou zpracovávána pouze v rámci hranic EU nebo konkrétních zemí, i když základní infrastruktura pochází z hyperscaleru. Například Microsoft Azure nabízí umístění evropských serverů.
• Nástroje pro anonymizaci a pseudonymizaci: Platformy mohou nabízet integrované funkce pro anonymizaci nebo pseudonymizaci dat, než protékají do procesů AI. To může snížit rozsah GDPR. Dalším přístupem je federované učení, ve kterém jsou modely vyškoleny místně bez surových dat opouštějících zařízení.
• Soulad podle návrhu / soukromí podle návrhu: Platformy lze navrhnout od nuly, které zohledňují zásady ochrany údajů („soukromí podle návrhu“) a nabízejí výchozí nastavení údajů („Ochrana soukromí“). To může být podporováno automatizovaným filtrováním dat, podrobnými protokoly auditu pro sledování činností zpracování dat, kontroly granulárního přístupu a nástroje pro správu dat a správu souhlasu.
• Certifikace: Oficiální certifikace podle čl. 42 GDPR může zabírat dodržování standardů ochrany údajů transparentně a sloužit jako konkurenční výhoda. Takové certifikáty mohou požadovat poskytovatelé platformy nebo snadněji získat uživatelé na kontrolovaných platformách. V souladu s čl. Můžete usnadnit důkaz o dodržování vašich povinností. 28 GDPR, zejména pro procesory. V této souvislosti jsou také relevantní stanovené standardy, jako je ISO 27001.

Schopnost dosáhnout nejen dodržování předpisů, ale také jej prokázat, vyvíjí z čistě potřeby k strategické výhodě na evropském trhu. Ochrana údajů a důvěryhodná AI jsou zásadní pro důvěru zákazníků, partnerů a veřejnosti. Nezávislé platformy, které konkrétně reagují na evropské regulační požadavky a nabízejí jasné cesty dodržování předpisů (např. Prostřednictvím zaručených lokalizace dat, transparentních kroků zpracování, integrované kontrolní mechanismy), společnosti umožňují rizikům dodržování předpisů minimalizovat a budovat důvěru. Můžete tedy pomoci transformovat dodržování předpisů z čistého nákladového faktoru na strategické aktivum, zejména v citlivých průmyslových odvětvích nebo při zpracování kritických dat. Výběr platformy, která zjednodušuje dodržování předpisů a prokazatelně zajišťuje, je strategické rozhodnutí, které potenciálně snižuje celkové náklady na dodržování předpisů ve srovnání s komplexní navigací v globálním hyperscálním prostředí, aby bylo dosaženo stejné úrovně bezpečnosti a detekovatelnosti.

Xpert.Digital má hluboké znalosti z různých odvětví. To nám umožňuje vyvíjet strategie šité na míru, které jsou přesně přizpůsobeny požadavkům a výzvám vašeho konkrétního segmentu trhu. Neustálou analýzou tržních trendů a sledováním vývoje v oboru můžeme jednat s prozíravostí a nabízet inovativní řešení. Kombinací zkušeností a znalostí vytváříme přidanou hodnotu a poskytujeme našim zákazníkům rozhodující konkurenční výhodu.

Více o tom zde:

• Využijte 5x odborných znalostí Xpert.Digital v jednom balíčku – již od 500 EUR měsíčně

Flexibilita, přizpůsobení a kontrola

Kromě aspektů datové suverenity nabízejí nezávislé platformy AI často vyšší úroveň flexibility, přizpůsobivosti a kontroly ve srovnání se standardizovanými nabídkami hyperscaleru nebo potenciálně náročného zdroje interního vývoje.

Řešení AI na míru: nad rámec standardizovaných nabídek

Nezávislé platformy mohou nabídnout větší rozsah při konfiguraci vývojového prostředí, integraci konkrétních nástrojů třetích stran nebo úpravu pracovních procesů, než je tomu u často standardizovaných služeb PaaS a SaaS. Zatímco některé modulární systémy, jak jsou pozorovány v oblasti webových stránek AI Bubilder, upřednostňují rychlost na úkor přizpůsobivosti, jiná nezávislá řešení je poskytnout uživatelům větší kontrolu.

Tato flexibilita umožňuje hlubší přizpůsobení požadavkům specifickým pro doménu. Společnosti mohou optimalizovat modely nebo celé nastavení platformy pro vysoce specializované úkoly nebo průmyslová odvětví, které mohou překročit obecné dovednosti modelů Hyperscaler, které se často používají pro širokou použitelnost. Koncept sebepřístupné suverénní AI je výslovně zaměřen na vysoce specializované modely vyškolené na vlastních datech. Tato flexibilita zdůrazňuje možnost převodu a přizpůsobení modelů AI napříč průmyslovými odvětvími.

Dalším aspektem je možnost specifického výběru a použití požadovaných komponent namísto toho, aby se musely vyrovnat s potenciálně přetíženými nebo pevnými servisními balíčky velkých platforem. To může pomoci zabránit zbytečné složitosti a nákladům. Naopak je však třeba vzít v úvahu, že hyperscaler často nabízejí větší škálu standardních funkcí a služeb, které jsou k dispozici okamžitě, což je podrobněji zkoumáno v části o výzvách (IX).

Vhodné pro:

• Umělá inteligence transformuje Microsoft SharePoint s Premium AI na platformu pro správu inteligentního obsahu

Použití modelů a technologií s otevřeným zdrojovým kódem

Významnou výhodou mnoha nezávislých platforem je snazší použití široké škály modelů AI, zejména předních modelů s otevřeným zdrojovým kódem, jako je Llama (meta) nebo mistral. To je v kontrastu s hyperscalery, kteří mají tendenci preferovat své vlastní proprietární modely nebo modely blízkých partnerů. Výběr bezplatného modelu umožňuje organizacím přijímat rozhodnutí na základě kritérií, jako je výkon, náklady, licenční podmínky nebo konkrétní vhodnost pro daný úkol. LocalMind například výslovně podporuje Llamu a Mistral spolu s proprietárními možnostmi. Cílem evropského projektu OpenGPT-X je poskytnout výkonné alternativy s otevřeným zdrojovým kódem, jako je Teuken-7B, které jsou speciálně přizpůsobeny evropským jazykům a potřebám.

Modely s otevřeným zdrojovým kódem také nabízejí vyšší úroveň transparentnosti týkající se jejich architektury a potenciálně také tréninkové údaje (v závislosti na kvalitě dokumentace, např. „Modelové karty“). Tato transparentnost může být zásadní pro účely dodržování předpisů, ladění a základní porozumění chování modelu.

Z pohledu nákladů mohou být modely s otevřeným zdrojovým kódem, zejména v případě použití velkého objemu, výrazně levnější než vypořádání prostřednictvím proprietární API. Porovnání mezi DeepSeek-R1 (orientovanými na otevřený zdroj) a OpenAI O1 (proprietární) ukazuje významné cenové rozdíly za zpracovaný token. A konečně, použití otevřeného zdroje umožňuje účast na rychlých inovacích cyklech globální komunity AI.

Kontrola nad infrastrukturou a nasazením modelu

Nezávislé platformy často nabízejí větší flexibilitu při výběru prostředí nasazení. Možnosti se pohybují od on-primise po soukromé mraky až po scénáře více cloudů, ve kterých se používají zdroje od různých poskytovatelů. Například DeepSeek lze provozovat lokálně v kontejnerech Docker, které maximalizuje kontrolu dat. Tato svoboda volby dává společnostem větší kontrolu nad aspekty, jako je výkon, latence, náklady a zabezpečení dat.

To jde ruku v ruce s možností optimalizovat základní hardware (např. Specifické GPU, paměťové řešení) a softwarové konfigurace (operační systémy, rámce) pro určitá pracovní zátěž. Namísto omezení na standardizované typy instancí a cenové modely Hyperscaler mohou společnosti implementovat potenciálně efektivnější nebo levnější nastavení.

Kontrola nad vývojovým prostředím také umožňuje hlubší experimenty a bezproblémovou integraci vlastních nástrojů nebo knihoven, které jsou vyžadovány pro konkrétní výzkum nebo vývojové úkoly.

Rozšířená flexibilita a kontrola, která nabízejí nezávislé platformy, je však často doprovázena zvýšenou odpovědností a potenciálně složitostí. Zatímco Hyperscales abstraktní mnoho detailů infrastruktury prostřednictvím spravovaných služeb, nezávislé platformy, zejména v případě místních nebo silně individualizovaných nasazení, vyžadují více interních specializovaných znalostí pro zařízení, konfiguraci, provoz a údržbu. Výhodou flexibility je proto největší pro organizace, které mají potřebné dovednosti a strategickou vůli aktivně vykonávat tuto kontrolu. Pokud toto know-how chybí nebo se zaměřuje především na rychlé uvedení trhu se standardními aplikacemi, může být jednoduchost spravovaných hyperscal služeb atraktivnější. Rozhodnutí do značné míry závisí na strategických prioritách: maximální kontrola a přizpůsobivost versus uživatelská přátelství a šířka spravovaných služeb. Tento kompromis také ovlivňuje celkové provozní náklady (oddíl VIII) a potenciální výzvy (oddíl IX).

Snížení uzamčení dodavatele: Strategické a účinek

Závislost na jednom poskytovateli technologie, známého jako Lock-in dodavatele, je významným strategickým rizikem, zejména v dynamické oblasti technologií AI a cloudu. Nezávislé platformy AI jsou často umístěny jako prostředek ke snížení tohoto rizika.

Pochopení rizik závislosti na hyperscaleru

Zamykání dodavatele popisuje situaci, kdy je změna z technologie nebo služby poskytovatele na jiný spojena s zákazem s vysokým nákladům nebo technickou složitostí. Tato závislost poskytuje poskytovateli významnou vyjednávací sílu pro zákazníka.

Příčiny blokování jsou rozmanité. To zahrnuje proprietární technologie, rozhraní (API) a formáty dat, které vytvářejí nekompatibilitu s jinými systémy. Hluboká integrace různých služeb v ekosystému hyperscaleru ztěžuje nahrazení jednotlivých komponent. Vysoké náklady na přenos dat z cloudu (výstupní náklady) fungují jako finanční bariéra. Kromě toho existují investice do konkrétních znalostí a školení zaměstnanců, které nelze snadno přenést na jiné platformy, jakož i dlouhodobé smlouvy nebo licenční podmínky. Čím více služeb od poskytovatele a čím více jsou propojeny, tím složitější je potenciální změna.

Strategická rizika takové závislosti jsou značná. Zahrnují sníženou obratnost a flexibilitu, protože společnost je vázána na plán a technologická rozhodnutí poskytovatele. Schopnost přizpůsobit se inovativním nebo levnějším řešením konkurentů je omezena, což může zpomalit vaši vlastní inovační rychlost. Společnosti jsou náchylné ke zvýšení cen nebo nepříznivé změny smluvních podmínek, protože jejich vyjednávací pozice je oslabena. Regulační požadavky, zejména ve finančním sektoru, mohou dokonce předepsat explicitní strategie odchodu pro řízení rizik uzamčení.

Důsledky nákladů přesahují pravidelné provozní náklady. Změna platformy (replatforming) způsobuje značné náklady na migraci, které jsou posíleny účinky uzamčení. To zahrnuje náklady na přenos dat, potenciální nový vývoj nebo přizpůsobení funkcí a integrací založených na proprietárních technologiích a také rozsáhlé školení pro zaměstnance. Přidávají se nepřímé náklady prostřednictvím přerušení podnikání během migrace nebo dlouhodobé neefektivnosti s nedostatečným plánováním. Rovněž je třeba vzít v úvahu potenciální náklady na odchod z cloudové platformy.

Jak nezávislé platformy podporují strategickou autonomii

Nezávislé platformy AI mohou pomoci udržovat strategickou autonomii různými způsoby a snížit rizika uzamčení:

• Použití otevřených standardů: platformy založené na otevřených standardech-například standardizované formáty kontejnerů (jako je Docker), Open API nebo podpora modelů s otevřeným zdrojovým kódem a rámce snižují závislost na proprietárních technologiích.
• Přenositelnost dat: Použití méně vlastnických dat nebo explicitní podpora vývozu dat ve standardních formátech usnadňuje migraci dat do jiných systémů nebo poskytovatelů. Klíčovým prvkem jsou standardizované formáty dat.
• Infrastruktura Lexibility: Možnost provozování platformy na různých infrastrukturách (on-premise, soukromý cloud, potenciálně multi-cloud) přirozeně snižuje vazbu na infrastrukturu jediného poskytovatele. Kontejnerizace aplikací je uvedena jako důležitá technika.
• Vyhýbání se ekosystémovým zámkům: Nezávislé platformy mají tendenci praktikovat menší tlak na využití různých hluboce integrovaných služeb stejného poskytovatele. To umožňuje více modulární architekturu a větší svobodu volby pro jednotlivé komponenty. Koncept suverénního AI se výslovně zaměřuje na nezávislost na jednotlivých poskytovatelích.

Dlouhodobé výhody nákladů tím, že se vyhýbáte uzamčení

Vyhýbání se silné závislosti na poskytovateli může v dlouhodobém horizontu vést k nákladům:

• Lepší vyjednávací pozice: Důvěryhodná příležitost ke změně poskytovatele udržuje konkurenční tlak a posiluje vaše vlastní postavení v jednáních o cenách a smluvních smlouvách. Některé analýzy naznačují, že střední nebo specializovaní poskytovatelé by mohli nabídnout více svobody vyjednávání než globální hyperscals.
• Optimalizované výdaje: Svoboda být schopna vybrat nejúčinnější komponenty (modely, infrastruktura, nástroje) pro každý úkol umožňuje lepší optimalizaci nákladů. To zahrnuje použití potenciálně levnějších možností s otevřeným zdrojovým kódem nebo efektivnější samovolně vybraný hardware.
• Snížené náklady na migraci: Je -li změna nezbytná nebo žádoucí, jsou finanční a technické překážky nižší, což usnadňuje přizpůsobení novějších, lepších nebo levnějších technologií.
• Předvídatelné rozpočtování: nižší náchylnost k neočekávanému zvýšení cen nebo změny poplatku poskytovatele, který je vázán na stabilnější finanční plánování.

Je však důležité si uvědomit, že uzamčení dodavatele je spektrum a není binární kvalitou. Při výběru nezávislého poskytovatele existuje také určitá závislost - z jeho konkrétních funkcí platformy, API, kvality podpory a nakonec její ekonomickou stabilitu. Efektivní strategie pro snížení uzamčení proto obsahuje více než jen výběr nezávislého poskytovatele. Vyžaduje vědomou architekturu založenou na otevřených standardech, kontejnerizaci, přenositelnosti dat a potenciálně více-cloudových přístupů. Nezávislé platformy mohou usnadnit implementaci takových strategií, ale automaticky nevylučují riziko. Cílem by měla být řízená závislost, ve které jsou flexibilita a možnosti odchodu vědomě zachovány místo pronásledování úplné nezávislosti.

Vhodné pro:

• Nebezpečí uzamčení dodavatele: Proč by se společnosti měly vyhýbat závislosti

Neutralita ve výběru modelu a infrastruktury

Výběr optimálních modelů AI a základní infrastruktura je zásadní pro výkon a ekonomiku aplikací AI. Nezávislé platformy zde mohou nabídnout větší neutralitu než úzce integrované ekosystémy Hyperscaler.

Vyhýbání se zkreslení ekosystému: Přístup k různým modelům AI

Hyperscalers mají přirozeně zájem o propagaci a optimalizaci svých vlastních modelů AI nebo modely blízkých strategických partnerů (jako je Microsoft s OpenAI nebo Google s Gemini) na svých platformách. To může vést k těmto modelům prezentovaným nejlépe, lépe technicky integrovaným nebo atraktivnějším z hlediska ceny než alternativy.

Na druhé straně nezávislé platformy často nemají stejnou motivaci upřednostňovat určitý základní model. Můžete proto umožnit neutrálnější přístup k širšímu spektru modelů, včetně předních možností open source. To umožňuje společnostem více sladit výběr modelu na základě objektivních kritérií, jako je výkon pro konkrétní úkol, náklady, transparentnost nebo licenční podmínky. Platformy, jako je LocalMind, to ukazují výslovně nabízející podporu pro modely s otevřeným zdrojovým kódem, jako jsou Llama a Mistral, spolu s proprietárními modely, jako jsou Chatt, Claude a Gemini. Iniciativy, jako je OpenGPT-X v Evropě, se dokonce zaměřují na vytváření konkurenceschopných evropských alternativ s otevřeným zdrojovým kódem.

Rozhodnutí objektivní infrastruktury

Neutralita se často vztahuje na výběr infrastruktury:

• Hardware-tagnosticismus: Nezávislé platformy, které jsou provozovány v prostorách nebo v soukromých mracích, umožňují společnostem vybrat hardware (CPU, GPU, specializované procesory, paměť) na základě svých vlastních měřítka a analýzy nákladů a přínosů. Nejsou omezeny na zadané typy instancí, konfigurace a struktury cen jednoho hyperscaleru. Poskytovatelé, jako je Pure Storage, zdůrazňují důležitost optimalizované infrastruktury úložiště, zejména pro pracovní zátěž AI.
• Optimalizovaný technologický zásobník: Je možné navrhnout zásobník infrastruktury (hardware, síť, úložiště, softwarové rámce), která je přesně přizpůsobena specifickým požadavkům pracovní zátěže AI. To může potenciálně vést k lepšímu výkonu nebo vyšší efektivitě nákladů než použití standardizovaných cloudových modulů.
• Vyhýbání se svazkovým závislostem: Tlak na použití konkrétních dat, síťových nebo bezpečnostních služeb poskytovatele platformy má tendenci být nižší. To umožňuje objektivní výběr komponent založených na technických požadavcích a funkcích výkonu.

Skutečná optimalizace aplikací AI vyžaduje nejlepší možnou koordinaci modelu, dat, nástrojů a infrastruktury pro příslušný úkol. Inherentní zkreslení ekosystému v úzce integrovaných platformách hyperscaleru může jemně nasměrovat rozhodnutí ve směru řešení, která jsou pohodlná, ale nemusí být technicky nebo ekonomicky optimální volbou, ale primárně prospívá hromadě poskytovatele. Nezávislé platformy mohou společnosti umožnit společnostem, aby se více objektivněji, energeticky zaměřenější a potenciálně nákladově efektivnější rozhodnutí v celém životním cyklu AI umožnily společnostem. Tato neutralita není jen filozofickým principem, ale má praktické důsledky. Otevírá možnost kombinovat výkonný model s otevřeným zdrojovým kódem s hardwarem na míru na míru nebo specifickým souhvězdí soukromého cloudu-souhvězdí, které může být obtížné realizovat nebo nepodporovat v „zděné zahradě“ hyperscaleru. Tento potenciál pro optimalizaci objektivu představuje významnou strategickou výhodu neutrality.

Vhodné pro:

• Jednoduše vysvětlené modely AI: Pochopte základy AI, hlasových modelů a uvažování

Bezproblémová integrace do podnikového ekosystému

Hodnota aplikací AI v kontextu společnosti se často vyvíjí pouze prostřednictvím integrace se stávajícími IT systémy a zdroji dat. Nezávislé platformy AI proto musí nabídnout robustní a flexibilní integrační dovednosti, aby mohly představit praktickou alternativu k ekosystémům Hyperscaler.

Připojení k existujícím IT systémům (ERP, CRM atd.)

Integrace s základními systémy společnosti, jako jsou systémy podnikových plánování (např. SAP) a systémy řízení vztahů se zákazníky (např. Salesforce), má zásadní význam. Toto je jediný způsob, jak použít relevantní data společnosti pro školení a použití AI a získané znalosti nebo automatizace lze získat přímo do obchodních procesů. Například AI lze použít ke zlepšení prognóz poptávky, které proudí přímo do plánování ERP nebo k obohacení zákaznických dat v CRM.

Nezávislé platformy obvykle řeší tuto potřebu prostřednictvím různých mechanismů:

• API (rozhraní pro programování aplikací): Poskytování dobře dokumentovaných API založených na standardu (např. Rest) je zásadní pro umožnění komunikace s jinými systémy.
• Konektory: Připravené konektory pro rozšířené firemní aplikace, jako jsou SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics nebo Microsoft 365, mohou výrazně snížit integrační úsilí. Poskytovatelé jako Seeburger nebo Jitterbit se specializují na integrační řešení a nabízejí certifikované konektory SAP, které umožňují hlubokou integraci. Samotná SAP také nabízí svou vlastní integrační platformu (SAP Integration Suite, dříve CPI), která poskytuje konektory různým systémům.
• Kompatibilita Middleware/IPAAS: Schopnost pracovat se stávajícími společnostmi pro rozložení middlewaru nebo integrační platformou jako služba (IPAAS) je důležitá pro společnosti se zavedenými integračními strategiemi.
• Obousměrná synchronizace: Pro mnoho aplikací je zásadní, aby data nemohla být nejen čtena ze zdrojových systémů, ale také je lze napsat zpět (např. Aktualizace kontaktů zákazníků nebo stavu objednávky).

Připojení k různým zdrojům dat

Modely AI potřebují přístup k relevantním datům, které jsou často distribuovány v různých systémech a formátech ve společnosti: relační databáze, datové sklady, datová jezera, cloudové úložiště, operační systémy, ale také nestrukturované zdroje, jako jsou dokumenty nebo obrázky. Nezávislé platformy AI se proto musí být schopny připojit k těmto heterogenním zdrojům dat a zpracovat data z různých typů. Platformy, jako je LocalMind, zdůrazňují, že můžete zpracovat nestrukturované texty, složité dokumenty s obrázky a diagramy, jakož i obrázky a videa. SAPS oznámené obchodní údaje Cloud také cílem je standardizovat přístup k datům společnosti bez ohledu na formát nebo umístění úložiště.

Kompatibilita s nástroji pro vývoj a analýzu

Kompatibilita s běžnými nástroji a rámcemi je nezbytná pro produktivitu týmů vědy a vývoje dat. To zahrnuje podporu rozšířených rámců KI/ML, jako je Tensorflow nebo Pytorch, programovací jazyky, jako je Python nebo Java a vývojové prostředí, jako jsou notebooky Jupyter.

Integrace s Business Intelligence (BI) a analytickými nástroji je také důležitá. Výsledky modelů AI musí být často vizualizovány v dashboardech nebo připraveny na zprávy. Naopak, nástroje BI mohou poskytnout data pro analýzu AI. Podpora otevřených standardů obecně usnadňuje spojení s širším rozsahem nástrojů třetích stran.

Zatímco hyperscales těží z bezproblémové integrace v rámci svých vlastních rozsáhlých ekosystémů, nezávislé platformy musí prokázat svou sílu v flexibilním spojení se stávající heterogenní firemní krajinou. Jejich úspěch významně závisí na tom, zda mohou být integrovány alespoň stejně efektivní, ale ideálně flexibilní, do zavedených systémů, jako jsou SAP a Salesforce, než nabídky hyperscaleru. „Nezávislost“ platformy by se jinak mohla ukázat jako nevýhodu, pokud by to vedlo k integračním překážkám. Přední nezávislí poskytovatelé proto musí prokázat dokonalost v interoperabilitě, nabízet silná API, konektory a možná partnerství s integračními specialisty. Jejich schopnost vyhladit integraci do komplexního, dospělého prostředí je kritickým faktorem úspěchu a může být dokonce výhodou oproti hyperscal v heterogenní krajině, která se primárně zaměřuje na integraci v jeho vlastním zásobníku.

Ki-Gamechanger: Nejflexibilnější řešení platformy AI na platformě AI, která snižují náklady, zlepšují jejich rozhodnutí a zvyšují efektivitu

Nezávislá platforma AI: Integruje všechny relevantní zdroje dat společnosti

• Tato platforma AI interaguje se všemi specifickými zdroji dat
  • Z SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox a mnoho dalších systémů správy dat
• Rychlá integrace AI: Řešení AI na míru na míru na míru nebo dny místo měsíců
• Flexibilní infrastruktura: cloudové nebo hostování ve vašem vlastním datovém centru (Německo, Evropa, svobodný výběr umístění)

• Nejvyšší zabezpečení dat: Používání v právnických firmách je bezpečný důkaz
• Používejte napříč širokou škálou zdrojů firemních dat
• Výběr vašich vlastních nebo různých modelů AI (DE, EU, USA, CN)

Výzvy, které naše platforma AI řeší

• Nedostatek přesnosti konvenčních řešení AI
• Ochrana dat a zabezpečení správy citlivých dat
• Vysoké náklady a složitost individuálního vývoje AI
• Nedostatek kvalifikované AI
• Integrace AI do stávajících IT systémů

Více o tom zde:

• AI integrace nezávislé platformy AI pro všechny společnosti pro všechny společnosti pro všechny společnosti

Srovnávací analýza nákladů: Perspektiva TCO

Náklady jsou rozhodujícím faktorem při výběru platformy AI. Čisté zvážení cenových cen však nedosáhne. K určení nejúspornějších možností pro konkrétní aplikaci je nezbytná komplexní analýza celkových provozních nákladů (celkové náklady na vlastnictví, TCO) v celém životním cyklu.

Vhodné pro:

• Systémy správy dat ve změně: Strategie úspěchu společnosti ve věku AI

Struktury nákladů nezávislých platforem (vývoj, provoz, údržba)

Struktura nákladů nezávislých platforem se může výrazně lišit v závislosti na poskytovateli a modelu nasazení:

• Náklady na licenci softwaru: Mohou být potenciálně nižší než u proprietárních hyperscal služeb, zejména pokud je platforma silně založena na modelech nebo komponentách s otevřeným zdrojovým kódem. Někteří poskytovatelé, jako je například měřítko výpočtu v oblasti HCI, se staví, aby odstranili licenční náklady alternativních poskytovatelů (např. VMware).
• Náklady na infrastrukturu: V případě on-primise nebo soukromého cloudového nasazení, investičních nákladů (CAPEX) nebo leasingových sazeb (OPEX) pro servery, paměť, síťové komponenty a kapacity datového centra (prostor, elektřina, chlazení). Samotné chlazení může významně podílet na spotřebě elektřiny. Na hostovaných nezávislých platformách se obvykle vzniknou poplatky za předplatné, které obsahují náklady na infrastrukturu.
• Provozní náklady: Mezi provozní náklady patří elektřina, chlazení, údržba hardwaru a softwaru. Kromě toho existují potenciálně vyšší náklady na interní personál pro správu, monitorování a specializované know-how ve srovnání s plně spravovanými hyperscalskými službami. Tyto provozní náklady jsou často přehlíženy ve výpočtech TCO.
• Náklady na vývoj a integrace: Počáteční nastavení, integrace do stávajících systémů a jakékoli nezbytné úpravy mohou způsobit značné úsilí a tedy náklady.
• Náklady na škálovatelnost: Rozšíření kapacity často vyžaduje nákup dalšího hardwaru (uzly, servery) pro řešení na místě. Tyto náklady lze plánovat, ale vyžadují předběžné investice nebo flexibilní leasingové modely.

Benchmarking založené na cenových modelech z Hyperscalern

Hyperscaler platformy jsou obvykle charakterizovány modelem ovládaným OPEX:

• Pay-As-You-Go: Náklady jsou primárně důležité pro skutečné využití výpočetního času (CPU/GPU), úložného prostoru, přenosu dat a volání API. To nabízí vysokou pružnost, ale může vést k nepředvídatelným a vysokým nákladům s nedostatečným řízením.
• Potenciální skryté náklady: Zejména náklady na odliv dat z cloudu (výstupní poplatky) mohou být významné a ztěžují změny u jiného poskytovatele, což přispívá k uzamčení. Podpora prémie, specializované nebo vysoce výkonné typy instancí a rozšířené funkce zabezpečení nebo správy často způsobují další náklady. Riziko převodů je skutečné, pokud není využívání zdrojů nepřetržitě monitorováno a optimalizováno.
• Složité ceny: Cenové modely hyperscalerů jsou často velmi složité s různými servisními zvířatami, možnostmi vyhrazených nebo spot instancí a různými fakturačními jednotkami. To ztěžuje přesný výpočet TCO.
• Náklady na modelové API: Použití proprietárních základních modelů prostřednictvím hovorů API může být velmi drahé s vysokým objemem. Porovnání ukazují, že alternativy open source na zpracovaný token mohou být výrazně levnější.

Hodnocení nákladů na vývoj v domě

Struktura vaší vlastní platformy AI je obvykle spojena s nejvyššími počátečními investicemi. To zahrnuje náklady na výzkum a vývoj, získávání vysoce specializovaných talentů a zřízení nezbytné infrastruktury. Kromě toho existují významné náklady na údržbu, aktualizace, bezpečnostní záplaty a vazbu zaměstnanců. Náklady na příležitost by také neměly být podceňovány: zdroje, které proudí do konstrukce platformy, nejsou k dispozici pro jiné hodnoty -aktivity. Kromě toho je doba do provozní kapacity (čas na trh) obvykle výrazně delší než při použití stávajících platforem.

Neexistuje žádná univerzální nejlevnější možnost. Výpočet TCO je silně závislý na kontextu. Hyperscalery často nabízejí nižší vstupní náklady a nepřekonatelnou pružnost, což je činí atraktivní pro začínající podniky, pilotní projekty nebo aplikace se silně kolísajícím zatížením. Nezávislé nebo soukromé platformy však mohou mít v případě předvídatelných pracovních zátěží v případě předvídatelného velkého rozvoje. To platí zejména, pokud berete v úvahu faktory, jako jsou vysoké náklady na přístup k datům pro hyperscalery, náklady na prémiové služby, potenciální nákladové výhody modelů s otevřeným zdrojovým kódem nebo možnost použití optimalizovaného, ​​vašeho vlastního hardwaru. Studie naznačují, že TCO pro veřejné a soukromé mraky může být teoreticky podobné stejné kapacitě; Skutečné náklady však silně závisí na zátěži, správě a konkrétních cenových modelech. Důkladná analýza TCO, která zahrnuje všechny přímé a nepřímé náklady na plánované období využití (např. 3-5 let)-zahrnující infrastrukturu, licence, personál, školení, migraci, úsilí o dodržování předpisů a potenciální odchod-je nezbytná pro zdravé rozhodnutí.

Celkový rámec pro srovnání provozních nákladů pro platformy AI

Tato tabulka nabízí kvalitativní rámec pro hodnocení nákladů. Skutečná čísla silně závisí na konkrétním scénáři, ale vzorce ilustrují různé finanční důsledky a rizika příslušných typů platforem.

Celkový rámec pro srovnání provozních nákladů pro platformy AI ukazuje různé kategorie nákladů a ovlivňující faktory, které je třeba při výběru platformy vzít v úvahu. V případě nezávislých on-premise nebo soukromých platforem je počáteční investice na vysoké úrovni, zatímco v hostovaných platformách nebo hyperscal řešeních může být nízká až proměnná. Interně vyvinutá řešení však mají velmi vysoké počáteční náklady. V případě výpočetních nákladů, které ovlivňují školení a odvození, se náklady liší v závislosti na platformě. V případě nezávislých platforem jsou tyto fondy s hostovanými řešeními a veřejnými cloudovými možnostmi, které můžete být vysoko, zejména s velkým objemem. Interně vyvinutá řešení jsou také intenzivní.

Náklady na obličej jsou v případě nezávislých platforem a hostované možnosti mírné, ale často ve veřejném cloudu a vyplacení na použité gigabyte. Interně vyvinutá řešení mají vysoké náklady na skladování. S ohledem na přístup nebo přenos dat jsou náklady na nezávislé platformy a interní řešení nízké, ale v objemu dat se mohou výrazně zvýšit ve veřejném cloudovém prostředí.

Licencování softwaru také ukazuje rozdíly: Zatímco možnosti open source udržují náklady nízké až médium pro nezávislé platformy, zvyšují se v hostovaných nebo veřejných cloudových řešeních, zejména pokud jsou použity modely specifické pro platformu nebo API. Současně vzniknou nižší výdaje na interně vyvinuté řešení, ale vyšší náklady na vývoj. Totéž platí pro údržbu a podporu - interní řešení a nezávislé platformy jsou obzvláště náročné na náklady, zatímco řízené služby hyperscalerů mají nižší výdaje.

Požadovaný personál a jejich odbornost jsou důležitým faktorem provozních nákladů. Nezávislé platformy a interně rozvinutá řešení vyžadují vysokou kompetence v infrastruktuře a AI, zatímco to je mírnější v hostovaných a veřejných cloudových možnostech. Úsilí o dodržování předpisů se liší v závislosti na platformě v závislosti na regulačních požadavcích a složitosti auditu. Náklady na skalabilitu na druhé straně ukazují jasné výhody pro veřejné cloudové řešení, protože jsou elastické, zatímco jsou vyšší v interních a on-prem řešeních v důsledku rozšíření hardwaru a infrastruktury.

Role hrají také náklady na odchod a migrace, zejména pro veřejné cloudové platformy, kde existuje určité riziko uzamykání a mohou být vysoké, zatímco nezávislé platformy a interně rozvinuté řešení v této oblasti přinášejí mírnější až nízké náklady. Nakonec uvedené kategorie ilustrují finanční důsledky a rizika, která by měla být zvážena při výběru platformy. Kvalitativní rámec se používá pro orientaci; Skutečné náklady se však liší v závislosti na konkrétní aplikaci.

Nezávislé platformy AI nabízejí mnoho výhod, ale také výzvy, které je třeba vzít v úvahu. Realistické hodnocení takových platforem proto vyžaduje vyvážený vzhled, který zahrnuje jak pozitivní aspekty, tak možné překážky.

Řešení problémů nezávislých platforem

Ačkoli nezávislé platformy AI nabízejí atraktivní výhody, nejsou bez potenciálních výzev. Vyvážený pohled musí také brát v úvahu tyto nevýhody nebo překážky, aby bylo možné provést realistické posouzení.

Podpora, komunita a zralost ekosystému

Kvalita a dostupnost podpory se mohou lišit a nemusí být vždy schopna dosáhnout úrovně globálních podpůrných organizací Hyperscaler. Zejména v případě menších nebo novějších poskytovatelů by doba odezvy nebo hloubky technického know-how mohla být výzvou pro složité problémy. Dokonce i velké organizace se mohou setkat s počátečními omezeními při zavádění nových systémů podpory AI, například v jazykové podpoře nebo rozsahu zpracování.

Velikost komunity kolem konkrétní nezávislé platformy je často menší než obrovské komunity vývojářů a uživatelů, které se vytvořily kolem služeb AWS, Azure nebo GCP. Zatímco komponenty s otevřeným zdrojovým kódem používané platformou mohou mít velké a aktivní komunity, komunita specifické platformy může být menší. To může ovlivnit dostupnost nástrojů třetích stran, prefabrikovaných integrací, tutoriálů a obecné výměny znalostí. Je však třeba poznamenat, že menší a zaměřená komunity mohou být často velmi odhodlána a užitečná.

Okolní ekosystém - včetně tržišť pro rozšíření, certifikovaných partnerů a dostupných specialistů s dovednostmi na platformě - je pro hyperscalery obecně výrazně širší a nižší. Projekty s otevřeným zdrojovým kódem, na které se mohou nezávislé platformy spoléhat, jsou také závislé na činnosti komunity a nenabízejí žádnou záruku dlouhodobou kontinuity.

Šířka a hloubka funkcí ve srovnání s hyperscalery

Nezávislé platformy nemusí nabídnout čirý počet okamžitě dostupných, prefabrikovaných služeb AI, specializované modely nebo doplňkové cloudové nástroje, které lze nalézt na velkých platformách hyperscaler. Jejich zaměření se často zaměřuje na základní funkce vývoje AI a propagace nebo specifických výklenků.

Hyperscalers investují masivně do výzkumu a vývoje a často první přinášejí nové, spravované služby AI na trh. Nezávislé platformy by mohly mít určité zpoždění při poskytování absolutně nejnovějších, vysoce specializovaných spravovaných služeb. To je však částečně kompenzováno skutečností, že jsou často flexibilnější při integraci nejnovějšího vývoje open source. Je také možné, že určité funkce výklenků nebo krytí zemí nejsou pro nezávislé poskytovatele k dispozici.

Potenciální implementace a složitost řízení

Zřízení a konfigurace nezávislých platforem, zejména v oblasti nasazení nebo soukromého cloudu, může být technicky náročnější a vyžaduje počáteční úsilí než použití často silně abstraktních a předkonfigurovaných spravovaných služeb hyperscaleru. Nedostatek odborných znalostí nebo nesprávné implementace zde může skrýt rizika.

Současná operace také vyžaduje interní zdroje nebo kompetentního partnera pro správu infrastruktury, implementaci aktualizací, zajištění zabezpečení a monitorování společnosti. To je v rozporu s plně spravovanými nabídkami PaaS nebo SaaS, ve kterých poskytovatel přebírá tyto úkoly. Podávání složitých, pravděpodobně na mikroservisech založených na architekturách AI vyžaduje vhodné know-how.

Ačkoli, jak je vysvětleno v oddíle VII, jsou možné silné integrační dovednosti, což zajišťuje hladkou interakci v heterogenní IT krajině, vždy obsahuje určitou složitost a potenciální zdroje chyb. Spolehlivost může ovlivnit nesprávné konfigurace nebo nedostatečná infrastruktura systému.

Použití nezávislých platforem proto může přinést vyšší potřebu specializovaných interních dovedností (odborníků na AI, správu infrastruktury), jako byste se spoléhali na spravované služby Hyperscaler.

Další úvahy

• Viality poskytovatele: Při výběru nezávislého poskytovatele, zejména menšího nebo novějšího, je důležité pečlivé prozkoumání jeho dlouhodobé ekonomické stability, její produktový plán a budoucí vyhlídky.
• Etická rizika a zaujatost: Nezávislé platformy, stejně jako všechny systémy AI, nejsou imunní vůči rizikům, jako je algoritmická zkreslení (pokud byly modely vyškoleny na zkreslených datech), nedostatek vysvětlitelnosti (zejména pro modely s hlubokým učením-problém „černé skříňky“) nebo potenciál pro zneužívání. I když potenciálně nabízíte větší průhlednost, je třeba při výběru platformy a implementace zohlednit tato obecná rizika AI.

Je zásadní pochopit, že „výzvy“ nezávislých platforem jsou často překlopením jejich „výhod“. Potřeba více interního know-how (IX.C) je přímo spojena s kontrolou a adaptabilitou (IV.C). Potenciálně užší počáteční sada funkcí (IX.B) může odpovídat více zaostřené, méně přetížené platformě (IV.A). Tyto výzvy musí být proto vždy posouzeny v souvislosti se strategickými prioritami, rizikem rizika a vnitřních schopností organizace. Společnost, která má nejvyšší prioritu pro maximální kontrolu a přizpůsobení, pravděpodobně zváží potřebu interních specializovaných znalostí jako nezbytné investice, a nikoli jako nevýhodu. Rozhodnutí pro platformu proto není hledáním řešení bez nevýhod, ale výběr platformy, jejíž specifické výzvy jsou přijatelné nebo zvládnutelné s ohledem na vaše vlastní cíle a zdroje a nejlepší, z nichž nejlepší odpovídají firemní strategii.

Vhodné pro:

• Top deset konkurentů AI a řešení třetích stran jako alternativy k Microsoft SharePoint Premium-Artificial Intelligence

Strategická doporučení

Výběr správné platformy AI je strategický kurz. Na základě analýzy různých platforem nezávislých na platformách lze odvodit hyperscal nabídky a interní kritéria a doporučení ohledně vývoje a doporučení, zejména pro společnosti v evropském kontextu.

Rozhodovací rámec: Kdy si vybrat nezávislou platformu AI?

Mělo by se zvážit rozhodnutí o nezávislé platformě AI, zejména pokud mají následující faktory vysokou prioritu:

• Svrchovanost dat a dodržování předpisů: Je -li dodržování GDPR, má zákon EU AI nebo předpisy specifické pro odvětví nejvyšší prioritu a maximální kontrolu nad lokalizací, zpracováním a transparentností dat (viz oddíl III).
• Vyhýbání se uzamčení dodavatele: Pokud je strategická nezávislost na velkých hyperscalerech ústředním cílem udržet flexibilitu a minimalizovat dlouhodobé rizika nákladů (viz oddíl V).
• Vysoká potřeba přizpůsobení: Pokud je pro konkrétní případy aplikací nebo pro optimalizaci vyžadována vysoká úroveň individualizace platformy, je modely nebo infrastruktura vyžadována (viz oddíl IV).
• Preference pro open source: Pokud jsou preferovány konkrétní modely nebo technologie s otevřeným zdrojovým kódem od důvodů, transparentnosti, výkonu nebo licenčních důvodů (viz oddíl IV.B).
• Optimalizované TCO pro předvídatelné zatížení: Když jsou v popředí dlouhodobé celkové provozní náklady na stabilní, velké objemové pracovní zatížení a analýzy ukazují, že nezávislý přístup (on-prem/soukromý) je levnější než trvalé užívání hyperscal (viz oddíl VIII).
• Flexibilní integrace do heterogenní krajiny: Pokud bezproblémová integrace do komplexního, stávající IT krajiny se systémy od různých poskytovatelů vyžaduje specifickou flexibilitu (viz oddíl VII).
• Neutralita v případě výběru komponent: pokud je výběr objektivních modelů a komponent infrastruktury bez předpojatosti ekosystému zásadní pro optimalizaci výkonu a nákladů (viz oddíl VI).

Je nutná rezervace při výběru nezávislé platformy, pokud:

• Jsou vyžadovány komplexní spravované služby a interní know-how pro správu AI nebo infrastruktury je omezené.
• Okamžitá dostupnost naprosto nejširší škály prefabrikovaných služeb AI je rozhodující.
• Minimalizace počátečních nákladů a maximální elasticity pro silně variabilní nebo nepředvídatelná pracovní zátěž mají prioritu.
• Existují významné obavy ohledně ekonomické stability, kvality podpory nebo velikosti komunity konkrétního nezávislého poskytovatele.

Klíčové úvahy pro evropské společnosti

Existují konkrétní doporučení pro společnosti v Evropě:

• Upřednostňujte regulační prostředí: požadavky GDPR, zákona EU AI a potenciální národní nebo sektorové předpisy musí být předmětem hodnocení platformy. Svrchovanost dat by měla být primárním faktorem -výroba. Měl by být hledán platformy, které nabízejí jasné a prokazatelné cesty dodržování předpisů.
• Zkontrolujte evropské iniciativy a poskytovatelé: měly by být vyhodnoceny iniciativy, jako jsou GAIA-X nebo OpenGPT-X, jakož i poskytovatelé, kteří se výslovně soustředí na evropský trh a jeho potřeby (např. Některé z uvedených nebo podobných). Můžete nabídnout lepší souhlas s místními požadavky a hodnotami.
• Ohodnoťte dostupnost odborníků: Dostupnost personálu s nezbytnými dovednostmi pro správu a používání vybrané platformy musí být realisticky posouzena.
• Přijímána strategická partnerství: Spolupráce s nezávislými poskytovateli, systémovými integrátory nebo konzultanty, kteří chápou evropský kontext a mají zkušenosti s příslušnými technologiemi a předpisy, může být kritická pro úspěch.

Evropské platformy AI: Strategická autonomie prostřednictvím sebevědomých technologií

Krajina platforem AI se rychle vyvíjí. Objevují se následující trendy:

• Zvyšování suverénních a hybridních řešení: Poptávka po platformách, které zajišťují datovou suverenitu a umožňují flexibilní hybridní cloudové modely (kombinace on-premise/soukromého cloudového ovládání s flexibilitou veřejného cloudu) bude pravděpodobně i nadále i nadále.
• Rostoucí význam otevřeného zdroje: Modely a platformy s otevřeným zdrojovým kódem budou hrát stále důležitější roli. Vedou inovace vpřed, podporují transparentnost a nabízejí alternativy ke snížení uzamčení dodavatele.
• Zaměření na odpovědnou AI: Aspekty, jako je dodržování předpisů, etika, transparentnost, spravedlnost a snížení zkreslení, se stávají rozhodujícími diferenciačními prvky pro platformy a aplikace AI.
• Integrace zůstává klíčová: Schopnost plynulé integrace AI do stávajících firemních procesů a systémů zůstane základním požadavkem pro implementaci plné obchodní hodnoty.

Stručně řečeno, lze říci, že nezávislé platformy AI představují přesvědčivou alternativu pro evropské společnosti, které čelí přísným požadavkům na regulaci a usilují o strategickou autonomii. Jejich silné stránky spočívají zejména ve zlepšené kontrole dat, větší flexibilitě a přizpůsobivosti a také snížení rizik uzamčení dodavatele. I když výzvy týkající se zralosti ekosystému mohou existovat počáteční funkční šířka a složitost řízení, vaše výhody z vás činí zásadní možností v rozhodovacím procesu správné infrastruktury AI. Pečlivé zvážení konkrétních firemních požadavků, vnitřních dovedností a podrobné analýzy TCO jsou nezbytné pro strategicky a ekonomicky optimální volbu.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑ Vytváření nebo přepracování strategie AI

☑️ Pioneer Business Development

 

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

 

 

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus