Sõltumatud AI platvormid kui Euroopa ettevõtete strateegiline alternatiiv

Sõltumatud AI platvormid võrreldes alternatiividega

Tehisintellekti rakenduste (AI) väljatöötamiseks ja käitamiseks sobiva platvormi valimine on strateegiline otsus, millel on kaugeleulatuvad tagajärjed. Ettevõtted seisavad silmitsi valikuga suurte hüpersooside pakkumiste, täiesti sisemiselt välja töötatud lahenduste ja nn sõltumatute AI-platvormide vahel. Hästi põhjendatud otsuse tegemiseks on nende lähenemisviiside selge piiritlemine hädavajalik.

Sobib selleks:

• Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi AI integreerimine kogu ettevõtte jaoks

Sõltumatute AI -platvormide (sealhulgas suveräänsete/privaatsete AI kontseptsioonide) iseloomustamine

Sõltumatuid AI -platvorme pakuvad tavaliselt pakkujad, kes tegutsevad väljaspool Hyperscaleri domineerivat ökosüsteemi nagu Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ja Google Cloud Platform (GCP). Nende tähelepanu keskmes on sageli konkreetsete oskuste pakkumine KI ja masinõppe (ML) mudelite väljatöötamiseks, juurutamiseks ja haldamiseks, mille abil saab rohkem rõhutada selliseid aspekte nagu andmekontroll, kohanemisvõime või vertikaalne tööstuse integreerimine. Neid platvorme saab siiski kasutada privaatsel pilveinfrastruktuuril, kohapealsel või mõnel juhul ka hüperskaalajate infrastruktuuril, kuid pakuvad selget juhtimis- ja juhtimiskihti.

Keskne kontseptsioon, mis on eriti oluline Euroopa kontekstis ja mida sageli seostatakse sõltumatute platvormidega, on "suveräänne AI". See termin rõhutab vajadust kontrollida andmeid ja tehnoloogiat. Näiteks Arvato Systems eristab "avalikku AI" (võrreldav hüperscali lähenemisviisidega, mis kasutavad kasutajate sisendit treenimiseks) ja "suveräänse AI" vahel. Suveräänset AI -d saab veelgi eristada:

• Enesemääratud suveräänne AI: need on kohustuslikud lahendused, mida võib kasutada hüperscali infrastruktuuril, kuid garanteeritud ELi andmepiirangutega ("ELi andmeside piir") või puhta ELi töö korral. Sageli tuginevad nad avalikele suurtele keelemudelitele (LLM-idele), mis on täpsustatud konkreetsetel eesmärkidel ("peenhäälestatud"). See lähenemisviis otsib kompromissi tänapäevase AI oskuste ja andmete vajaliku kontrolli vahel.
• Isetasav suveräänne AI: see tase tähistab maksimaalset juhtimist. AI mudeleid käitatakse kohapeal, ilma sõltuvusteta kolmandatest osapooltest, ja neid koolitatakse nende endi andmete põhjal. Nad on sageli teatud ülesande täitmisel väga spetsialiseerunud. See iseküpsetamine maksimeerib kontrolli, kuid võib olla üldise jõudluse või rakendatavuse laiuse arvelt.

Vastupidiselt hüperscalersile, mille eesmärk on laiuse, horisontaalsete teenuse portfellid, keskenduvad sõltumatud platvormid sagedamini konkreetsetele niššidele, pakuvad spetsiaalseid tööriistu, vertikaalseid lahendusi või positsiooni selgesõnaliselt selliste omaduste kaudu nagu andmekaitse ja andmete kontroll, kuna põhilised eelised lubavad. Näiteks LocalMind reklaamib selgesõnaliselt võimalusega kasutada AI assistente oma serverites. Privaatsete pilvede juurutamise kasutamine või võimaldamine on tavaline funktsioon, mis annab organisatsioonidele täieliku kontrolli andmete salvestamise ja töötlemise üle.

Hyperscaleri platvormide (AWS, Azure, Google Cloud) diferentseerimine

HypersCalainers on suured pilveteenuse pakkujad, kes on massiivsete, ülemaailmselt levitatud andmekeskuste omanikud ja operaatorid. Nad pakuvad väga skaleeritavaid, standardiseeritud pilvandmetöötluse ressursse kui infrastruktuuri kui teenust (IAA-sid), platvormi kui teenust (PAAS) ja tarkvara kui teenust kui SAAS, sealhulgas ulatuslikud teenused AI ja ML-i jaoks. Kõige silmapaistvamate esindajate hulka kuuluvad AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, aga ka IBM Cloud ja Alibaba Cloud.

Nende peamine omadus on tohutu horisontaalne mastaapsus ja väga lai integreeritud teenuste portfell. Nad mängivad keskset rolli paljudes digitaalsete muutmisstrateegiates, kuna need võivad pakkuda paindlikku ja ohutut infrastruktuuri. AI-piirkonnas pakuvad hüperscales tavaliselt masinõpet kui teenust (MLAAS). See hõlmab pilvepõhist juurdepääsu andmesalvestusele, arvutusmahule, algoritmidele ja liidestele, ilma et oleks vaja kohalikke installatsioone. Pakkumine sisaldab sageli eelnevalt treenitud mudeleid, mudelite tööriistu (nt Azure AI, Google Vertex AI, AWS Sagemaker) ja juurutamiseks vajalikku infrastruktuuri.

Oluline omadus on AI -teenuste sügav integreerimine HypersCaleri laiemasse ökosüsteemi (arvutamine, salvestusruum, võrgustike loomine, andmebaasid). See integratsioon võib pakkuda eeliseid sujuvuse kaudu, kuid samal ajal on pakkuja sõltuvuse ("müüja lukustus") oht. Kriitiline eristamise punkt puudutab andmete kasutamist: kaalutakse, et Hyperscal kliendi andmed - või vähemalt metaandmed ja kasutusharjumused - võiksid kasutada teie enda teenuste parendamiseks. Suveräänsed ja sõltumatud platvormid käsitlevad neid probleeme sageli selgesõnaliselt. Näiteks Microsoft näitab, et ei kasutaks põhimudelite koolitamiseks ilma nõusolekuta kliendiandmeid, kuid paljude kasutajate jaoks on siiski ebakindlust.

Võrdlus sisemiselt välja töötatud lahendustega (ettevõttesisene)

Sisemiselt välja töötatud lahendused on täielikult kohandatud AI-platvormid, mida ehitavad ja haldavad organisatsiooni enda sisemised IT-i või andmeteaduste meeskonnad. Teoreetiliselt pakuvad nad maksimaalset kontrolli platvormi iga aspekti üle, sarnaselt iseenda suveräänse AI kontseptsiooniga.

Selle lähenemisviisi väljakutsed on siiski märkimisväärsed. Ta nõuab märkimisväärseid investeeringuid spetsialiseeritud personalisse (andmeteadlased, ML -insenerid, infrastruktuurieksperdid), pikad arenguajad ja pidevad jõupingutused säilitamiseks ja edasiseks arendamiseks. Areng ja skaleerimine võivad olla aeglased, mille oht on AI piirkonnas kiirest innovatsioonist maha jääda. Kui puuduvad ekstreemsed mõjud ega väga konkreetsed nõuded, põhjustab see lähenemisviis sageli väliste platvormide kasutamisega võrreldes kõrgemaid üldiseid tegevuskulusid (kogu omandiõiguse kulud, TCO). Samuti on oht välja töötada lahendusi, mis pole kiiresti konkurentsivõimelised ega vananenud.

Nende platvormi tüüpide piirid võivad häguneda. „Sõltumatut” platvormi saab kindlasti kasutada hüperscaleri infrastruktuuril, kuid pakkuda sõltumatut lisaväärtust konkreetsete juhtimismehhanismide, omaduste või vastavuse abstraktsioonide kaudu. Näiteks LocalMind võimaldab toimimist teie enda serverites, aga ka patenteeritud mudelite kasutamist, mis tähendab pilve juurdepääsu. Otsustav erinevus ei ole sageli mitte ainult riistvara füüsilises asukohas, vaid pigem juhtimiskihis (haldusplaanis), andmehalduse mudelis (kes kontrollib andmeid ja selle kasutamist?) Ja suhte pakkujaga. Platvorm võib olla funktsionaalselt sõltumatu, isegi kui see töötab AWS-i, Azure'i või GCP infrastruktuuriga, kui see eraldas kasutaja otsese Hyperscaleri-Lock-In-ist, on isoleeritud ja pakub ainulaadset juhtimis-, kohandamise või vastavuse funktsioone. Eristuse tuum on see, kes pakub AI keskseid platvormi teenuseid, milliseid andmete juhtimise juhiseid kehtib ja kui suur paindlikkus eksisteerib väljaspool standardiseeritud hüperscali pakkumisi.

AI platvormi tüüpide võrdlus

AI-platvormi tüüpide võrdlus: xpert.digital

See tabeli ülevaade on aluseks järgmistes osades erinevate lähenemisviiside eeliste ja puuduste üksikasjaliku analüüsi aluseks. See illustreerib põhierinevusi kontrolli, paindlikkuse, mastaapsuse ja võimalike sõltuvuste osas.

AI -platvormi tüüpide võrdlus näitab erinevusi sõltumatute AI -platvormide, Hyperscaleri AI platvormide, näiteks AWS, Azure ja GCP vahel, aga ka sisemiselt välja töötatud lahendusi. Sõltumatuid AI -platvorme pakuvad enamasti spetsialiseerunud pakkujad, sageli VKEde või niššide mängijad, samal ajal kui Hyperscaleri platvormid kasutavad globaalseid pilveinfrastruktuuri pakkujaid ja pärinevad organisatsioonist, mis on välja töötatud sisemiselt. Infrastruktuuris tuginevad sõltumatud platvormid kohapealsele, privaatsele pilvele või hübriidsele lähenemisele, millest mõned hõlmavad hüperscal infrastruktuure. Hyperscalers kasutab globaalseid avalikke pilvandmetöötluskeskusi, samas kui sisemiselt välja töötatud lahendused põhinevad nende enda andmekeskustel või privaatsel pilvel. Andmekontrolli osas pakuvad sõltumatud platvormid sageli kõrget kliendilehet ja keskendumist andmete suveräänsusele, samas kui Hyperscales pakub potentsiaalselt piiratud kontrolli sõltuvalt pakkuja juhistest. Sisemiselt välja töötatud lahendused võimaldavad täielikku sisemist andmete juhtimist. Sõltumatud platvormid on mastaapsuse mudelis varieeruvad: kohapeal nõuab kavandamist, hostitud mudelid on sageli elastsed. Hyperscalers pakuvad kõrgekvaliteedilist elastsust koos tasuliste mudelitega, samas kui sisemiselt välja töötatud lahendused sõltuvad nende enda infrastruktuurist. Teenuse laius on sageli spetsialiseerunud ja keskendunud sõltumatutele platvormidele, kuid hüperscaleritega aga väga lai, ulatusliku ökosüsteemiga. Sisemiselt välja töötatud lahendused on kohandatud konkreetsetele vajadustele. Kohanemispotentsiaal on kõrge sõltumatute platvormide jaoks, sageli avatud lähtekoodiga sõbralik, samal ajal kui hüperscalers pakuvad standardiseeritud konfiguratsioone teatud piirides. Sisemiselt välja töötatud lahendused võimaldavad teoreetiliselt maksimaalset kohanemispotentsiaali. Kulumudelid on erinevad: sõltumatud platvormid tuginevad sageli litsentsi- või tellimismudelitele, millel on segu Capex ja OPEX, samas kui Hyperscaler kasutab peamiselt OPEX-i põhiseid tasulisi mudeleid. Sisemiselt välja töötatud lahendused nõuavad arendamiseks ja kasutamiseks kõrgeid CAPEXi ja OPEX -i investeeringuid. Keskendumine GDPR ja EL -i nõuetele vastavusele on sõltumatute platvormide ja põhiliste lubadustega sageli kõrge, samas kui hüperskaalad reageerivad sellele üha enam, kuid see võib USA katte tõttu olla keerukam. Sisemiselt välja töötatud lahenduste puhul sõltub see sisemisest rakendusest. Sõltumatute platvormide puhul on müüja lukustamise oht siiski madalam kui hüperscalerite puhul. Hüperskaleenijatel on ökosüsteemi integreerimisest kõrge risk. Sisemiselt välja töötatud lahendustel on madal müüja-plokkide risk, kuid seal on võimalus tehnoloogia sisselülitamiseks.

Eelis andmete suveräänsuses ja vastavus Euroopa kontekstis

Euroopas töötavate ettevõtete jaoks on andmekaitse ja regulatiivsete nõuete järgimine, näiteks üldine andmekaitsemäärus (GDPR) ja eelseisv EL AI seadus kesksed nõuded. Sõltumatud AI -platvormid võivad selles valdkonnas pakkuda olulisi eeliseid.

Andmekaitse ja andmeturbe parandamine

Sõltumatute platvormide, eriti era- või kohapealse juurutamise jaoks, oluline eelis on andmete asukoha ja töötlemise granuleeritud kontroll. See võimaldab ettevõtetel käsitleda andmete lokaliseerimise nõudeid otse GDPR -i või tööstuse spetsiifilistest eeskirjadest. Privaatses pilvekeskkonnas hoiab organisatsioon täielikku kontrolli teie andmete salvestamise ja nende töötlemise üle.

Lisaks võimaldavad era- või spetsiaalsed keskkonnad juurutada turvakonfiguratsioonid, mis on kohandatud ettevõtte konkreetsetele vajadustele ja riskiprofiilidele. Need võivad vaikimisi avalikus pilvekeskkonnas pakutavatest üldistest turvameetmetest kaugemale minna. Isegi kui sellised hüpersoodid nagu Microsoft rõhutavad, et arvestatakse turvalisuse ja andmekaitsega „disainilahendusega”, pakub privaatkeskkond loomulikult otsesemaid juhtimis- ja konfiguratsioonivõimalusi. Sõltumatud platvormid võivad pakkuda ka konkreetseid turvafunktsioone, mis on suunatud Euroopa standarditele, näiteks laiendatud juhtimisfunktsioonidele.

Andmetega kokkupuute piiramine suurte, potentsiaalselt potentsiaalselt põhinevate tehnoloogiarühmadega, mis põhinevad EL -il, vähendab võimalike andmekaitse vigastuste, loata juurdepääsu või platvormi pakkuja tahtmatult jätkuvaid andmeid. Rahvusvaheliste andmekeskuste kasutamine, mis ei pruugi vastata Euroopa andmekaitseseaduste nõutavatele turvastandarditele, kujutab endast riski, mida kontrollitud keskkond vähendab.

GDPR ja Euroopa määruste nõuete täitmine

Sõltumatuid või suveräänseid AI -platvorme saab kujundada nii, et nad toetaksid oma olemuselt GDPRi põhiprintsiipe:

• Andmete minimeerimine (artikkel 5 Lõige 1 Lõige. C GDPR): kontrollitud keskkonnas on lihtsam tagada ja auditeerida, et kasutatakse ainult töötlemise eesmärgil nõutavaid isikuandmeid.
• Protsentside (Art. 5 Lõige 1 Lõige. B GDPR): konkreetsete töötlemise eesmärkide jõustamist ja väärkasutamise ennetamist on lihtsam tagada.
• Läbipaistvus (Art. 5. Lõige 1 LIT. A, artikkel 13, 14 GDPR): Ehkki AI algoritmide jälgitavus ("Selgitav AI") on endiselt üldine väljakutse, on platvormi üle kontroll andmete voogude dokumenteerimine ja loogika töötlemine lihtsam. See on hädavajalik, et täita teabekohustusi mõjutatud ja auditite suhtes. Mõjutatud isikud peavad olema selgelt ja arusaadavalt informeeritud nende andmete töötlemise kohta.
• Terviklikkus ja konfidentsiaalsus (Art. 5 Lõige 1 LIT. F GDPR): Andmeturbe kaitsmiseks sobivate tehniliste ja organisatsiooniliste meetmete (TOMS) rakendamist saab otsesemalt kontrollida.
• Mõjutatud õigusi (III peatükk GDPR): selliste õiguste, näiteks teabe, paranduse ja kustutamise ("õiguse unustamine") rakendamist saab lihtsustada andmete otsese kontrolli abil.

ELi AI seaduse, mis seab AI-süsteemidele riskipõhised nõuded, on platvormid soodsad, mis pakuvad läbipaistvust, juhtimis- ja auditeerimisprotsesse. See kehtib eriti kõrge riskiga ACI-süsteemide kasutamise kohta, nagu on määratletud sellistes valdkondades nagu haridus, tööhõive, kriitiline infrastruktuur või korrakaitse. Sõltumatud platvormid võiksid spetsiaalselt arendada või pakkuda funktsioone AI seaduse vastavuse toetamiseks.

Teine oluline punkt on probleemse andmeedastuse vältimine kolmandatesse riikidesse. ELis hostitavate platvormide kasutamine või ruumides töötavad platvormid mööduvad vajadusest keerukate juriidiliste konstruktsioonide (näiteks tavapäraste lepingute klauslite või piisavuse resolutsioonide) järele isikuandmete edastamiseks riikidesse, kus pole piisavat andmekaitsetaseme, näiteks USA -d. Hoolimata sellistest eeskirjadest nagu EL-USA andmete privaatsuse raamistik, on see globaalsete hüperscal-teenuste kasutamisel püsiv väljakutse.

Mehhanismid vastavuse tagamiseks

Sõltumatud platvormid pakuvad erinevaid mehhanisme andmekaitseeeskirjade järgimise toetamiseks:

• Privaatne pilv / kohapealne juurutamine: see on kõige otsesem viis andmete suveräänsuse ja juhtimise tagamiseks. Organisatsioon säilitab füüsilise või loogilise kontrolli infrastruktuuri üle.
• Andmete lokaliseerimine / ELi piirid: mõned pakkujad tagavad lepinguliselt, et andmeid töödeldakse ainult EL -i või konkreetsete riigipiiride piires, isegi kui aluseks olev infrastruktuur pärineb hüperkallest. Näiteks Microsoft Azure pakub Euroopa serveri asukohti.
• Anonüümikat ja pseudonüümitamise tööriistad: platvormid võivad pakkuda integreeritud funktsioone andmete anonüümseks muutmiseks või pseudonüümiks enne AI -protsessidesse voolamist. See võib vähendada GDPR -i ulatust. Veel üks lähenemisviis on födereeritud õppimine, kus mudeleid koolitatakse kohapeal ilma töötlemata andmeteta seadmest lahkumata.
• Vastavus disainilahenduse / privaatsuse järgi: platvormid saab nullist kujundada, mida nad võtavad arvesse andmekaitse põhimõtteid ("privaatsus disainilahendusega") ja pakkuma andmekaitse -sõbralikke vaikeseadeid ("vaikimisi privaatsus"). Seda saab toetada automatiseeritud andmete filtreerimisega, üksikasjalikud auditilogid andmetöötluste jälgimiseks, granuleeritud juurdepääsukontrolli ja andmete juhtimise tööriistade ja nõusoleku haldamise tööriistad.
• Sertifikaadid: ametlikud sertifikaadid vastavalt Art. 42 GDPR võib järgida andmekaitsestandardite järgimist läbipaistvalt ja olla konkurentsieelis. Selliseid sertifikaate saavad taotleda platvormi pakkujad või kasutaja on hõlpsamini hankinud kontrollitud platvormidel. Võite hõlbustada oma kohustuste täitmist vastavalt kunstile. 28 GDPR, eriti protsessorite jaoks. Selles kontekstis on asjakohased ka kehtestatud standardid, näiteks ISO 27001.

Võimalus mitte ainult saavutada vastavust, vaid ka seda tõestada, areneb puhtalt vajadusest Euroopa turul strateegilise eeliseni. Andmekaitse ja usaldusväärne AI on klientide, partnerite ja avalikkuse usalduse jaoks üliolulised. Sõltumatud platvormid, mis vastavad konkreetselt Euroopa regulatiivsetele nõuetele ja pakuvad selgeid vastavusradasid (nt garanteeritud andmete lokaliseerimise, läbipaistvate töötlemisetappide, integreeritud juhtimismehhanismide kaudu) võimaldavad ettevõtted vastavusriskid usalduse minimeerimiseks ja loomiseks. Seega saate muuta vastavuse puhtalt kulutegurilt strateegiliseks varaks, eriti tundlikes tööstusharudes või kriitiliste andmete töötlemisel. Platvormi valimine, mis lihtsustab vastavust ja tagab ilmselgelt strateegilise otsuse, mis võib vähendada kogu vastavuskulusid võrreldes keeruka navigatsiooniga globaalsetes hüperscal -keskkondades, et saavutada sama ohutuse ja tuvastatavuse tase.

AI ja XR-3D-renderdusmasin: Xpert.digital viis korda asjatundlikkust põhjalikus teeninduspaketis, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus

Paindlikkus, kohanemine ja kontroll

Lisaks andmete suveräänsuse aspektidele pakuvad sõltumatud AI-platvormid sageli kõrgemat paindlikkust, kohanemisvõimet ja kontrolli, võrreldes Hyperscaleri standardiseeritud pakkumistega või potentsiaalselt ressursimahukaid ettevõttesiseseid arenguid.

Rätsepatöö valmistatud AI-lahendused: väljaspool standardiseeritud pakkumisi

Sõltumatud platvormid võivad arenduskeskkonna konfigureerimisel pakkuda rohkem ulatust, kolmandate osapoolte konkreetsete tööriistade integreerimist või tööprotsesside muutmist kui sageli standardiseeritud PAAS -i ja SaaS -teenuste puhul. Kui mõned moodulsüsteemid, nagu täheldati AI veebisaidi Bubilderi valdkonnas, siis prioriteediks kiiruse kohanemisvõime arvelt, on muude sõltumatute lahenduste eesmärk anda kasutajatele rohkem kontrolli.

See paindlikkus võimaldab sügavamat kohanemist domeeni spetsiifiliste nõuetega. Ettevõtted saavad optimeerida mudeleid või terveid platvormi seadistusi väga spetsialiseerunud ülesannete või tööstuste jaoks, mis võivad kaugemale hüperskaalaja mudelite üldistest oskustest, mida sageli kasutatakse laialdaseks rakendatavuseks. Iseenda suveräänse AI kontseptsioon on selgesõnaliselt suunatud oma andmetele koolitatud väga spetsialiseerunud mudelitele. See paindlikkus rõhutab võimalust AI -mudelite üle kanda ja kohandada.

Teine aspekt on võimalus nõutavate komponentide spetsiifiliseks valimiseks ja kasutamiseks, selle asemel, et suured platvormide potentsiaalselt ülekoormatud või fikseeritud hoolduspaketid kokku panna. See aitab vältida tarbetut keerukust ja kulusid. Ja vastupidiselt tuleb siiski arvestada, et hüperscalers pakuvad sageli suuremat valikut standardfunktsioone ja teenuseid, mis on kohe saadaval, mida uuritakse üksikasjalikumalt väljakutsete (IX) osas.

Sobib selleks:

• Tehisintellekt muudab Microsoft SharePointi Premium AI -ga intelligentseks sisuhaldusplatvormiks

Avatud lähtekoodiga mudelite ja tehnoloogiate kasutamine

Paljude sõltumatute platvormide märkimisväärne eelis on paljude AI -mudelite, eriti juhtivate avatud lähtekoodiga mudelite, näiteks Llama (Meta) või Mistral. See vastandub hüperskaalajatele, kes kipuvad eelistama oma patenteeritud mudeleid või lähedaste partnerite mudeleid. Tasuta mudeli valik võimaldab organisatsioonidel teha otsuseid, mis põhinevad sellistel kriteeriumidel nagu tulemuslikkus, kulud, litsentsitingimused või konkreetne sobivus ülesandele. Näiteks LocalMind toetab sõnaselgelt Llama ja Mistral koos patenteeritud võimalustega. Euroopa projekti OpenGPT-X eesmärk on pakkuda võimsaid avatud lähtekoodiga alternatiive, näiteks Teuken-7B, mis on spetsiaalselt kohandatud Euroopa keeltele ja vajadustele.

Avatud lähtekoodiga mudelid pakuvad ka nende arhitektuuri ja potentsiaalselt ka treeninguandmete osas kõrgemat läbipaistvust (sõltuvalt dokumentatsiooni kvaliteedist, nt “Model Cards”). See läbipaistvus võib olla ülioluline vastavuse eesmärgil, silumisel ja mudeli käitumise põhiteadmisel.

Kuluvaate põhjal võivad avatud lähtekoodiga mudelid, eriti suure mahu kasutamise korral, olla oluliselt odavamad kui asustus patenteeritud API-de kaudu. Deepseek-R1 (avatud lähtekoodiga orienteeritud) ja OpenAI O1 (patenteeritud) võrdlus näitab olulisi hinnaerinevusi töödeldud märgi kohta. Lõpuks võimaldab avatud lähtekoodi kasutamine osaleda ülemaailmse AI kogukonna kiiretes innovatsioonitsüklites.

Kontroll infrastruktuuri ja mudeli juurutamise üle

Sõltumatud platvormid pakuvad juurutuskeskkonna valimisel sageli suuremat paindlikkust. Valikud ulatuvad kohapealsetest pilvedest kuni mitme pilve stsenaariumideni, kus kasutatakse erinevate pakkujate ressursse. Näiteks Deepseekit saab kasutada lokaalselt Dockeri konteinerites, mis maksimeerib andmekontrolli. See valikuvabadus annab ettevõtetele rohkem kontrolli selliste aspektide üle nagu jõudlus, latentsus, kulud ja andmeturbe üle.

See käib käsikäes võimalusega optimeerida teatud töökoormuste jaoks aluseks olevat riistvara (nt spetsiifilised GPU -d, mälulahendused) ja tarkvarakonfiguratsioonid (opsüsteemid, raamistikud). Selle asemel, et piirduda hüperscaleri standardiseeritud eksemplari tüüpide ja hinnamudelitega, saavad ettevõtted potentsiaalselt tõhusamaid või odavamaid seadistusi rakendada.

Kontroll arenduskeskkonna üle võimaldab ka sügavamaid katseid ja konkreetsete uurimis- või arendusülesannete jaoks vajalike kohandatud tööriistade või raamatukogude sujuvat integreerimist.

Sõltumatuid platvorme pakkuva laiendatud paindlikkusega ja kontrolliga kaasneb sageli suurem vastutus ja potentsiaalselt keerukus. Kui Hyperscales abstraktselt hallatavate teenuste kaudu abstraktseid detaile, eriti kohapealsete või tugevalt individuaalsete juurutuste korral, on vaja rohkem sisemisi spetsialistide teadmisi rajatiste, konfiguratsiooni, töö ja hoolduse korral. Seetõttu on paindlikkuse eelis suurim organisatsioonide jaoks, kellel on vajalikud oskused ja strateegiline tahe selle kontrolli aktiivseks kasutamiseks. Kui see oskusteave puudub või keskendutakse peamiselt standardrakendustega kiirele turuletoomisele, võib hallatavate hüperscal-teenuste lihtsus olla atraktiivsem. Otsus sõltub suuresti strateegilistest prioriteetidest: maksimaalne juhtimine ja kohanemisvõime versus kasutaja sõbralikkus ja hallatavate teenuste laius. See kompromiss mõjutab ka kogukulusid (VIII jaotis) ja võimalikke väljakutseid (IX jaotis).

Müüja lukustamise vähendamine: strateegiline ja mõju

Sõltuvus ühe tehnoloogia pakkujast, tuntud kui müüja lukustus, on oluline strateegiline risk, eriti AI ja pilvetehnoloogia dünaamilises valdkonnas. Sõltumatud AI -platvormid on sageli selle riski vähendamise vahendina.

Hüperskaalaja sõltuvuse riskide mõistmine

Müüja lukustus kirjeldab olukorda, kus teenusepakkuja tehnoloogia või teenuste muutmine teisele on seotud kõrgete kulude või tehnilise keerukusega keelatavaga. See sõltuvus annab pakkujale kliendile märkimisväärse läbirääkimisjõu.

Lukustamise põhjused on mitmekesised. See hõlmab patenteeritud tehnoloogiaid, liideseid (API -sid) ja andmevorminguid, mis loovad teiste süsteemidega kokkusobimatuse. Erinevate teenuste sügav integreerimine Hyperscaleri ökosüsteemis raskendab üksikute komponentide asendamist. Pilve (väljumise kulud) suured andmeedastuskulud toimivad rahalise barjäärina. Lisaks on investeeringud töötajate konkreetsetesse teadmistesse ja koolitustesse, mida ei saa hõlpsasti teistele platvormidele, samuti pikaajaliste lepingute või litsentsimistingimustesse. Mida rohkem teenuseid pakkujalt ja mida rohkem neid seostatakse, seda keerukamaks muutub potentsiaalne muutus.

Sellise sõltuvuse strateegilised riskid on märkimisväärsed. Need hõlmavad vähenenud paindlikkust ja paindlikkust, kuna ettevõte on seotud tegevuskava ja pakkuja tehnoloogiliste otsustega. Võimalus kohaneda konkurentide uuenduslike või odavamate lahendustega on piiratud, mis võib teie enda innovatsiooni kiirust aeglustada. Ettevõtted on vastuvõtlikud hinnatõusule või lepingutingimuste ebasoodsatele muudatustele, kuna nende läbirääkimispositsioon on nõrgenenud. Regulatiivsed nõuded, eriti finantssektoris, võivad isegi välja kirjutada selgesõnalised väljumisstrateegiad lukustusriskide juhtimiseks.

Kulude mõju ületab regulaarsed tegevuskulud. Platvormimuutus (rekorrastamine) põhjustab märkimisväärseid rändekulusid, mida tugevdavad lukustusmõjud. See hõlmab andmeedastuse kulusid, potentsiaalset uut arendamist või funktsioonide ja integratsioonide kohandamist, mis põhineb patenteeritud tehnoloogiatel, samuti töötajatele ulatuslik koolitus. Kaudsed kulud äritegevuse katkestuste kaudu rände ajal või pikaajalise ebatõhususega ebapiisava planeerimise korral lisatakse. Samuti tuleb arvesse võtta pilveplatvormilt väljumise võimalikke kulusid.

Kuidas sõltumatud platvormid edendavad strateegilist autonoomiat

Sõltumatud AI-platvormid võivad aidata säilitada strateegilist autonoomiat erineval viisil ja vähendada lukustusriske:

• Avatud standardite kasutamine: platvormid, mis põhinevad avatud standardite põhjal, näites standardiseeritud konteinervorminguid (näiteks docker), avatud API-sid või avatud lähtekoodiga mudelite tugi ja raamistike-redutseerige sõltuvus patenteeritud tehnoloogiatest.
• Andmete teisaldatavus: vähem patenteeritud andmevormingute kasutamine või andmete ekspordi selgesõnaline toetus standardvormingutes hõlbustab andmete migratsiooni teistesse süsteemidesse või pakkujatele. Standardiseeritud andmevormingud on põhielement.
• Infrastruktuur Lexility: Platvormi erinevatel infrastruktuuridel (kohapeal, privaatpilv, potentsiaalselt mitmepildid) kasutamise võimalus vähendab loomulikult seondumist ühe pakkuja infrastruktuuriga. Rakenduste konteinerit nimetatakse oluliseks tehnikaks.
• Ökosüsteemi lukkude vältimine: sõltumatud platvormid kipuvad harjutama vähem survet sama pakkuja mitmesuguste sügavalt integreeritud teenuste kasutamiseks. See võimaldab rohkem modulaarset arhitektuuri ja suuremat valikuvabadust üksikute komponentide jaoks. Suveräänse AI kontseptsiooni eesmärk on selgesõnaliselt sõltumatu üksikutest pakkujatest.

Pikaajalised kulude eelised, vältides sisseostmist

Tugeva pakkuja sõltuvuse vältimine võib pikas perspektiivis põhjustada kulude eeliseid:

• Parem läbirääkimispositsioon: usaldusväärne võimalus pakkuja muutmiseks säilitab konkurentsisurve ja tugevdab teie enda positsiooni hinna- ja lepinguläbirääkimistel. Mõned analüüsid viitavad sellele, et keskmise suurusega või spetsialiseerunud pakkujad võivad pakkuda rohkem läbirääkimisvabadust kui globaalsed hüperskaalid.
• Optimeeritud kulud: vabadus, et valida kõige rohkem kuluefektiivsemaid komponente (mudelid, infrastruktuur, tööriistad) iga ülesande jaoks võimaldab paremini kulude optimeerimist. See hõlmab potentsiaalselt odavamate avatud lähtekoodiga suvandite või tõhusamate ise valitud riistvara kasutamist.
• Vähendatud rändekulud: kui muudatus on vajalik või soovitav, on rahalised ja tehnilised tõkked madalamad, mis hõlbustab uuemate, paremate või odavamate tehnoloogiate kohandamist.
• Lähitulemus: madalam vastuvõtlikkus ootamatute hinnatõusude suhtes või teenusepakkuja lõivu muudatused, mis võimaldab kindlasti stabiilsemat finantsplaneerimist.

Siiski on oluline mõista, et müüja lukustamine on spekter ja see ei ole binaarne kvaliteet. Sõltumatu pakkuja valimisel on ka teatav sõltuvus - selle konkreetsetest platvormifunktsioonidest, API -dest, tugikvaliteedist ja lõpuks selle majanduslikust stabiilsusest. Tõhus strateegia lukustamise vähendamiseks sisaldab seetõttu enamat kui lihtsalt sõltumatu pakkuja valimist. See nõuab teadlikku arhitektuuri, mis põhineb avatud standarditel, konteineritel, andmete teisaldatavusel ja potentsiaalselt mitme pilguga lähenemisviisidel. Sõltumatud platvormid võivad selliste strateegiate rakendamist lihtsamaks muuta, kuid ei kõrvalda riski automaatselt. Eesmärk peaks olema hallatav sõltuvus, kus paindlikkus ja väljumisvõimalused säilitatakse teadlikult, selle asemel, et jälitada täielikku iseseisvust.

Sobib selleks:

• Müüja lukustamise ohud: miks peaksid ettevõtted vältima sõltuvusi

Neutraalsus mudeli ja infrastruktuuri valimisel

AI optimaalsete mudelite ja aluseks oleva infrastruktuuri valik on AI rakenduste jõudluse ja majanduse jaoks ülioluline. Sõltumatud platvormid võivad siin pakkuda suuremat neutraalsust kui hüperscaleri tihedalt integreeritud ökosüsteemid.

Ökosüsteemi eelarvamuste vältimine: juurdepääs mitmekesistele AI mudelitele

Hyperscaleritel on loomulikult huvi reklaamida ja optimeerida oma AI -mudeleid või lähedaste strateegiliste partnerite (näiteks Microsoft koos OpenAi või Google'iga Kaksikutega) mudeleid oma platvormides. See võib viia need mudelid eelistatavalt, tehniliselt paremini integreeritud või atraktiivsemaks hinnaga kui alternatiividena.

Teisest küljest pole sõltumatutel platvormidel sageli sama stiimulit teatud põhimudeli soosimiseks. Seetõttu saate lubada neutraalsema juurdepääsu laiemale mudelivalikule, sealhulgas juhtivatele avatud lähtekoodiga suvanditele. See võimaldab ettevõtetel viia mudeli valimise rohkem objektiivsetele kriteeriumidele, näiteks konkreetse ülesande, kulude, läbipaistvuse või litsentsitingimuste jõudlus. Sellised platvormid nagu LocalMind demonstreerivad seda, pakkudes selgesõnaliselt toetust avatud lähtekoodiga mudelitele nagu Llama ja Mistral koos patenteeritud mudelitega nagu Chatt, Claude ja Kaksikud. Sellised algatused nagu OpenGPT-X Euroopas keskenduvad isegi konkureerivate Euroopa avatud lähtekoodiga alternatiivide loomisele.

Objektiivsed infrastruktuuriotsused

Neutraalsus laieneb sageli infrastruktuuri valikule:

• Riistvara-tagnostitsism: sõltumatud platvormid, mida töötavad ruumides või privaatsetes pilvedes, võimaldavad ettevõtetel valida riistvara (protsessorid, GPU-d, spetsialiseerunud protsessorid, mälu), mis põhineb nende endi võrdlusalustel ja kulude-tulude analüüsil. Need ei piirdu ainult ühe hüperscaleri määratud eksemplari tüüpide, konfiguratsioonide ja hinnastruktuuridega. Sellised pakkujad nagu puhas salvestusruum rõhutavad optimeeritud salvestusinfrastruktuuri olulisust, eriti AI töökoormuse puhul.
• Optimeeritud tehnoloogia virn: on võimalik kavandada infrastruktuurivaru (riistvara, võrk, salvestusruum, tarkvara raamistikud), mis on täpselt kohandatud AI töökoormuse konkreetsetele nõuetele. See võib põhjustada paremat jõudlust või suurema kulutõhususe kui standardiseeritud pilvemoodulite kasutamine.
• Komplekteeritud sõltuvuste vältimine: platvormi pakkuja konkreetsete andmete, võrgu- või turbeteenuste kasutamise surve kipub olema madalam. See võimaldab objektiivsemat komponente valida tehniliste nõuete ja jõudlusfunktsioonide põhjal.

AI -rakenduste tõeline optimeerimine nõuab vastava ülesande jaoks mudeli, andmete, tööriistade ja infrastruktuuri parimat koordineerimist. Hüperskaalaja tihedalt integreeritud platvormidel olemuslik ökosüsteemi eelarvamus võib delikaatselt suunata otsuseid mugavate lahenduste suunas, kuid ei pruugi olla tehniliselt või majanduslikult optimaalne valik, kuid see on peamiselt kasulik pakkuja virnale. Oma suurema neutraalsuse abil võimaldavad sõltumatud platvormid teha ettevõtetel kogu AI elutsükli objektiivsemaid, võimsamaid ja potentsiaalselt kulutõhusamaid otsuseid. See neutraalsus pole lihtsalt filosoofiline põhimõte, vaid sellel on praktilised tagajärjed. See avab võimaluse ühendada võimsa avatud lähtekoodiga mudel kohandatud kohapealse riistvara või konkreetse privaatse pilve seadistamise-tähtkujuga, mida võib olla keeruline realiseerida või mitte reklaamida hüperskaali “seinaga aias”. See objektiivse optimeerimise potentsiaal kujutab endast neutraalsuse olulist strateegilist eelist.

Sobib selleks:

• Lihtsalt selgitas AI mudeleid: mõistke AI põhitõdesid, häälmudeleid ja mõttekäiku

Sujuv integreerimine ettevõtte ökosüsteemi

AI -rakenduste väärtus ettevõtte kontekstis areneb sageli ainult olemasolevate IT -süsteemide ja andmeallikatega integreerimise kaudu. Sõltumatud AI -platvormid peavad seetõttu pakkuma kindlaid ja paindlikke integratsioonioskusi, et tutvustada praktilist alternatiivi hüperscaleri ökosüsteemidele.

Ühendus olemasolevate IT -süsteemidega (ERP, CRM jne)

Ettevõtte põhisüsteemidega, näiteks ettevõtte ressursiplaneerimise (ERP) süsteemide (nt SAP) ja kliendisuhete haldamise (CRM) süsteemidega (nt Salesforce), on ülioluline. See on ainus viis ettevõtte koolituse ja AI kasutamiseks asjakohaste andmete kasutamiseks ning saadud teadmiste või automatiseerimise abil saab taastada otse äriprotsessidesse. Näiteks saab AI -d kasutada nõudluse prognooside parandamiseks, mis voolavad otse ERP -i planeerimisse, või CRM -i kliendiandmete rikastamiseks.

Sõltumatud platvormid käsitlevad seda vajadust tavaliselt erinevate mehhanismide kaudu:

• API -d (rakenduste programmeerimisliidesed): kaevude dokumenteeritud, standardpõhiste API -de (nt puhkus) pakkumine on ülioluline, et võimaldada suhelda teiste süsteemidega.
• Ühendused: ettevalmistatud pistikud laialt levinud ettevõtterakendustega nagu SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics või Microsoft 365 võivad integratsiooni jõupingutusi märkimisväärselt vähendada. Sellised pakkujad nagu Seeburger või Jitterbit on spetsialiseerunud integratsioonilahendustele ja pakuvad sertifitseeritud SAP -pistikuid, mis võimaldavad sügavat integreerimist. SAP ise pakub ka oma integratsiooniplatvormi (SAP Integration Suite, endine CPI), mis pakub pistikuid erinevate süsteemidega.
• Vahetarkvara/IPAAS-i ühilduvus: võimalus töötada olemasolevate ettevõtete kogu kesktarkvaralahenduste või integratsiooniplatvormiga teenusena (IPAAS) on oluline väljakujunenud integratsioonistrateegiatega ettevõtetele.
• Kahesuunaline sünkroonimine: paljude rakenduste jaoks on ülioluline, et andmeid ei saaks mitte ainult lähtesüsteemidest lugeda, vaid ka sinna tagasi kirjutada (nt kliendi kontaktide või tellimuse oleku värskendamine).

Ühendus erinevate andmeallikatega

AI -mudelid vajavad juurdepääsu asjakohastele andmetele, mida levitatakse sageli erinevates ettevõttes ja vormingutes: relatsiooniandmebaasid, andmeladudes, andmejärved, pilvesalvestus, operatiivsüsteemid, aga ka struktureerimata allikad, näiteks dokumendid või pildid. Seetõttu peavad sõltumatud AI -platvormid olema võimelised ühendama nende heterogeensete andmeallikate ja erinevat tüüpi andmeid. Sellised platvormid nagu LocalMind rõhutavad, et saate töödelda struktureerimata tekste, keerulisi dokumente piltide ja diagrammidega, samuti piltide ja videotega. SAPSi välja kuulutatud äriandmepilve eesmärk on ka standardiseerida juurdepääsu ettevõtte andmetele, sõltumata vormingust või salvestusruumist.

Ühilduvus arendus- ja analüüsivahenditega

Ühilduvus ühiste tööriistade ja raamistikutega on andmeteaduste ja arendusmeeskondade tootlikkuse jaoks hädavajalik. See hõlmab laialt levinud KI/ML raamistike, näiteks tensorflow või pytorch, toetamist, programmeerimiskeeleid nagu Python või Java ja arenduskeskkonnad, näiteks Jupyteri märkmikud.

Oluline on ka integreerimine äriteabega (BI) ja analüüsivahendid. AI -mudelite tulemused tuleb sageli visualiseerida armatuurlaudades või aruannete jaoks ette valmistada. Seevastu BI -tööriistad saavad anda andmeid AI analüüsimiseks. Avatud standardite tugi hõlbustab üldiselt ühendust laiema hulga kolmandate osapoolte tööriistadega.

Kui Hyperscales saab kasu sujuvast integreerimisest oma ulatuslike ökosüsteemide piires, peavad sõltumatud platvormid tõestama oma tugevust paindliku ühenduse korral olemasoleva, heterogeense ettevõtte maastikuga. Nende edu sõltub märkimisväärselt sellest, kas neid saab integreerida vähemalt sama tõhusate, kuid ideaalis paindlike, väljakujunenud süsteemidesse nagu SAP ja Salesforce kui Hyperscaleri pakkumised. Platvormi “iseseisvus” võib muidu osutuda ebasoodsaks olukorraks, kui see viib integratsiooni tõkketeni. Juhtivad sõltumatud pakkujad peavad seetõttu näitama koostalitlusvõime tipptasemel, pakkuma tugevaid API -sid, ühendusi ja võimalusel partnerlust integratsioonispetsialistidega. Nende võime sujuda keerukasse ja kasvanud keskkonda integreeruda on kriitiline edutegur ja see võib olla isegi eeliseks heterogeensetes maastikes hüperscali ees, mis on peamiselt keskendunud integreerimisele oma virna.

Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi integreerimine kogu ettevõtte jaoks Matters-Image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: kõige paindlikumad AI-platvormi-saba-valmistatud lahendused, mis vähendavad kulusid, parandavad nende otsuseid ja suurendavad tõhusust

Sõltumatu AI platvorm: integreerib kõik asjakohased ettevõtte andmeallikad

• See AI platvorm suhtleb kõigi konkreetsete andmeallikatega
  • SAP, Microsofti, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ja paljude muude andmehaldussüsteemidelt
• Kiire AI integreerimine: kohandatud AI-lahendused ettevõtetele tundidel või päevadel kuude asemel
• Paindlik infrastruktuur: pilvepõhine või hostimine oma andmekeskuses (Saksamaa, Euroopa, vaba asukoha valik)

• Suurim andmeturve: kasutamine advokaadibüroodes on ohutu tõendusmaterjal
• Kasutage paljudes ettevõtte andmeallikates
• Oma või mitmesuguste AI -mudelite valik (DE, EL, USA, CN)

Väljakutsed, mille meie AI platvorm lahendab

• Tavapäraste AI -lahenduste täpsuse puudumine
• Andmekaitse ja tundlike andmete turvaline haldamine
• AI individuaalse arengu kõrged kulud ja keerukus
• Kvalifitseeritud AI puudumine
• AI integreerimine olemasolevatesse IT -süsteemidesse

Lisateavet selle kohta siin:

• Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi AI integreerimine kogu ettevõtte jaoks

Võrdlev kulude analüüs: TCO perspektiiv

Kulud on AI platvormi valimisel otsustav tegur. Nimekirjahindade puhas kaalutlus jääb siiski lühikeseks. Konkreetse rakenduse kõige ökonoomsema võimaluse määramiseks on vajalik kogu elutsükli kogu elutsükli kogukulude (kogukulude kogukulud).

Sobib selleks:

• Andmehaldussüsteemid muutustes: ettevõtte edu strateegiad AI ajastul

Sõltumatute platvormide kulustruktuurid (arendamine, töö, hooldus)

Sõltumatute platvormide kulustruktuur võib sõltuvalt pakkujast ja juurutusmudelist väga erineda:

• Tarkvara litsentsi kulud: need võivad olla potentsiaalselt madalamad kui patenteeritud hüperscal -teenuste puhul, eriti kui platvorm põhineb tugevalt avatud lähtekoodiga mudelitel või komponentidel. Mõned pakkujad, näiteks HCI piirkonnas asuv skaalaarvutamine, positsioneerivad end alternatiivsete pakkujate (nt VMware) litsentsikulude kaotamiseks.
• Infrastruktuuri kulud: kohapealsete või privaatsete pilvede juurutamise korral tekib serverite, mälu, võrgukomponentide ja andmekeskuse võimekuse (ruumi, elekter, elekter, jahutus) investeerimiskulud (CAPEX) või liisingumäärad (OPEX). Ainuüksi jahutamine võib anda märkimisväärse osa elektritarbimisest. Hostitud sõltumatutes platvormides tekivad tavaliselt tellimistasud, mis sisaldavad infrastruktuuri kulusid.
• Tegevuskulud: jooksvad kulud hõlmavad elektrit, jahutamist, riist- ja tarkvara hooldamist. Lisaks on potentsiaalselt kõrgemad sisemised personali kulud juhtimiseks, seireks ja spetsialiseerunud oskusteabeks, võrreldes täielikult hallatavate hüperscal-teenustega. Need tegevuskulud jäetakse TCO arvutustes sageli tähelepanuta.
• Arengu- ja integreerimiskulud: esialgne seadistamine, olemasolevatesse süsteemidesse integreerimine ja vajalikud muudatused võivad põhjustada olulisi jõupingutusi ja seega ka kulusid.
• Mastaapsuskulud: mahutavuse laiendamine nõuab sageli täiendavate riistvara (sõlmed, serverid) ostmise lahenduste jaoks. Neid kulusid saab kavandada, kuid need nõuavad esialgseid investeeringuid või paindlikke liisingumudeleid.

Võrdlusuuring, mis põhineb Hyperscalerni hinnamudelitel

Hyperscaleri platvorme iseloomustab tavaliselt Opex-domineeritud mudel:

• Tasumine-teie-Go: kulud on peamiselt olulised arvutusaja (CPU/GPU), salvestusruumi, andmeedastuse ja API-kõnede tegeliku kasutamise jaoks. See pakub suurt elastsust, kuid võib põhjustada ebapiisava juhtimisega ettearvamatuid ja suuri kulusid.
• Võimalikud varjatud kulud: Eelkõige võivad pilvest saadud andmete väljavoolu kulud (väljumistasud) olla märkimisväärsed ja muudavad teise pakkuja jaoks keeruliseks, mis aitab kaasa lukustusele. Premium-tugi, spetsialiseerunud või suure jõudlusega eksemplari tüübid ja laiendatud turva- või juhtimisfunktsioonid põhjustavad sageli lisakulusid. Ülekannete oht on reaalne, kui ressursside kasutamist ei jälgita pidevalt ja optimeeritud.
• Keeruline hinnakujundus: hüperskaalajate hinnamudelid on sageli väga keerulised, mitmesuguste teenindusloomadega, reserveeritud või kohapealsete juhtumite võimalused ja erinevad arveldusüksused. See raskendab TCO täpse arvutamise jaoks keeruliseks.
• Mudeli API -de kulud: patenteeritud põhimudelite kasutamine API -kõnede kaudu võib olla väga kallis ja suure mahuga. Võrdlused näitavad, et avatud lähtekoodiga alternatiivid töödeldud märgi kohta võivad olla märkimisväärselt odavamad.

Majamajanduse kulude hindamine

Teie enda AI platvormi struktuur on tavaliselt seotud kõrgeimate esialgsete investeeringutega. See hõlmab teadus- ja arendustegevuse kulusid, väga spetsialiseerunud talentide omandamist ja vajaliku infrastruktuuri loomist. Lisaks on hoolduskulud, värskendused, turvaplaastrid ja personali sidumine. Võimaluskulusid ei tohiks ka alahinnata: platvormi ehitamiseks voolavad ressursid ei ole saadaval muude väärtuse täitmise jaoks. Lisaks on operatiivse võimsuseni (turgude ajavahemiku) aeg tavaliselt märkimisväärselt pikem kui olemasolevate platvormide kasutamisel.

Puudub universaalne odavam variant. TCO arvutus sõltub tugevalt kontekstist. Hyperscalers pakuvad sageli madalamaid sisenemiskulusid ja ületamatu elastsuse, mis muudab need atraktiivseks alustavate ettevõtete, pilootprojektide või rakenduste jaoks, millel on tugevalt kõikuv koormus. Sõltumatutel või privaatsetel platvormidel võib prognoositava, suure võimaliku töökoormuse korral olla pikaajaliselt madalam TCO. See kehtib eriti siis, kui võtate arvesse selliseid tegureid nagu kõrged andmesidekulud hüperskaalajate jaoks, esmaklassiliste teenuste kulud, avatud lähtekoodiga mudelite võimalikud kulud või optimeeritud kasutamise võimalus oma riistvara. Uuringud näitavad, et avalike ja erapilvede TCO võib olla teoreetiliselt sarnane sama võimega; Tegelikud kulud sõltuvad aga suuresti koormusest, juhtimisest ja konkreetsetest hinnamudelitest. Põhjalik TCO analüüs, mis hõlmab kõiki otseseid ja kaudseid kulusid kavandatud kasutusperioodi (nt 3–5-aastaste)-lisava infrastruktuuri, litsentside, personali, koolituse, rände, nõuetele vastavuse ja võimalike väljumiskulude osas-on mõistliku otsuse jaoks hädavajalik.

AI -platvormide tegevuskulude võrdlusraamistik kokku

AI-platvormide-Image'i tegevuskulude võrdlusraamistik: xpert.digital

See tabel pakub kvalitatiivset raamistikku kuluprofiilide hindamiseks. Tegelikud numbrid sõltuvad suuresti konkreetsest stsenaariumist, kuid mustrid illustreerivad vastavate platvormi tüüpide erinevaid rahalisi tagajärgi ja riske.

AI -platvormide üldine tegevuskulude võrdlusraamistik näitab erinevaid kulude kategooriaid ja mõjutavaid tegureid, mida tuleb platvormi valimisel arvesse võtta. Sõltumatute või privaatsete platvormide korral on esialgne investeering kõrge, samas kui hostitud platvormides või hüperscalipõhistes lahendustes võib see olla madal. Sisemiselt välja töötatud lahendustel on aga väga kõrged algkulud. Koolitust ja järeldust mõjutavate arvutuskulude korral varieeruvad kulud sõltuvalt platvormist. Sõltumatute platvormide puhul on need rahalised vahendid hostitud lahenduste ja avalike pilvevalikutega, võite olla kõrge kuni suure mahuga potentsiaalselt kõrge. Sisemiselt välja töötatud lahendused on samuti maksimaalselt intensiivsed.

Näokulud on sõltumatute platvormide ja hostitud võimaluste korral mõõdukad, kuid sageli avalikus pilves ja tasuvad ära kasutatud gigabaiti. Sisemiselt välja töötatud lahendustel on suured ladustamiskulud. Andmetele juurdepääsu või ülekande osas on sõltumatute platvormide ja sisemiste lahenduste kulud madalad, kuid andmemahu korral võivad avalikus pilvekeskkonnas märkimisväärselt suureneda.

Tarkvara litsentsimine näitab ka erinevusi: kuigi avatud lähtekoodiga valikud hoiavad sõltumatute platvormide kulusid madala ja keskmise suurusega, suurenevad need hostitud või avalike pilvelahenduste osas, eriti kui kasutatakse platvormipõhiseid või API mudeleid. Samal ajal tekib madalamad kulud sisemiselt välja töötatud lahenduste jaoks, kuid suuremad arenduskulud. Sama kehtib ka hoolduse ja toetamise kohta - sisemised lahendused ja sõltumatud platvormid on eriti kulude intensiivsed, samas kui hüperskaalajate hallatavate teenuste kulud on madalamad.

Nõutavad töötajad ja nende teadmised on tegevuskulude oluline tegur. Sõltumatud platvormid ja sisemiselt välja töötatud lahendused nõuavad suurt kompetentsi infrastruktuuris ja AI -s, samas kui hostitud ja avalike pilvevalikute puhul on see mõõdukam. Nõuetele vastavuspingutus varieerub sõltuvalt platvormist sõltuvalt regulatiivsetest nõuetest ja auditi keerukusest. Seevastu avalike pilvelahenduste selged eelised näitavad, kuna need on elastsed, samas kui riistvara ja infrastruktuuri laienemise tõttu on need kõrgemad.

Exit- ja rändekulud mängivad ka rolli, eriti avalike pilveplatvormide puhul, kus on teatud lukustusrisk ja see võib olla kõrge, samas kui selle piirkonna sõltumatud platvormid ja sisemiselt välja töötatud lahendused toovad mõõdukamad kuni madalad kulud. Lõppkokkuvõttes illustreerivad nimetatud kategooriad rahalisi tagajärgi ja riske, mida tuleks arvestada platvormi valimisel. Kvalitatiivset raamistikku kasutatakse orienteerumiseks; Tegelikud kulud varieeruvad siiski sõltuvalt konkreetsest rakendusest.

Sõltumatud AI -platvormid pakuvad palju eeliseid, aga ka väljakutseid, mida tuleb arvestada. Selliste platvormide realistlik hindamine nõuab seetõttu tasakaalustatud ilme, mis hõlmab nii positiivseid aspekte kui ka võimalikke takistusi.

Sõltumatute platvormide väljakutsetega tegelemine

Ehkki sõltumatud AI -platvormid pakuvad atraktiivseid eeliseid, pole neil võimalike väljakutseteta. Tasakaalustatud vaade peab realistliku hinnangu saamiseks arvesse võtma ka neid puudusi või tõkkeid.

Tugi, kogukonna ja ökosüsteemi küpsus

Toetuse kvaliteet ja kättesaadavus võivad varieeruda ega pruugi alati saavutada hüperscaleri globaalsete tugiorganisatsioonide taset. Eriti väiksemate või uuemate pakkujate puhul võib reageerimise ajad või tehnilise oskusteabe sügavus olla keerukate probleemide väljakutse. Isegi suured organisatsioonid võivad uute AI tugisüsteemide tutvustamisel esialgseid piiranguid kokku puutuda, näiteks keeletoe või töötlemise ulatus.

Konkreetse sõltumatu platvormi ümbritseva kogukonna suurus on sageli väiksem kui AWS -i, Azure'i või GCP teenuste ümber moodustunud tohutu arendaja ja kasutajakogukonnad. Ehkki platvormi kasutatavate avatud lähtekoodiga komponentidel võib olla suured ja aktiivsed kogukonnad, võib konkreetne platvormi kogukond olla väiksem. See võib mõjutada kolmandate osapoolte tööriistade, kokkupandavate integratsioonide, õpetuste ja teadmiste üldise vahetamise kättesaadavust. Siiski tuleb märkida, et väiksemad, keskendunud kogukonnad võivad sageli olla väga pühendunud ja abivalmid.

Ümbritsev ökosüsteem - sealhulgas laienduste, sertifitseeritud partnerite ja platvormioskustega saadaolevate spetsialistide turuplatsid - on hüperskaalajate jaoks üldiselt oluliselt laiem ja madalam. Avatud lähtekoodiga projektid, millele sõltumatud platvormid võivad tugineda, sõltuvad ka kogukonna tegevusest ega paku pikaajalist järjepidevust.

Funktsioonide laius ja sügavus võrreldes hüperscalers

Sõltumatud platvormid ei pruugi pakkuda suure hulga koheseid, kokkupandavaid AI -teenuseid, spetsialiseeritud mudeleid ega täiendavaid pilvevahendeid, mida võib leida suurtel Hyperscaleri platvormidel. Nende tähelepanu keskmes on sageli AI arendamise ja edutamise või konkreetsete nišide põhifunktsioonid.

Hyperscalers investeerivad massiliselt teadus- ja arendustegevuse ning on sageli esimesed, kes toovad turule uusi, hallatavaid AI -teenuseid. Sõltumatutel platvormidel võib olla absoluutselt uusimate ja väga spetsialiseerunud hallatavate teenuste pakkumisel teatav viivitus. Sellele kompenseerib osaliselt asjaolu, et need on uusimate avatud lähtekoodiga arengute integreerimisel sageli paindlikumad. Samuti on võimalik, et sõltumatutele pakkujatele pole teatud nišfunktsioonid või riigi kaaned saadaval.

Võimalik rakendamine ja juhtimise keerukus

Sõltumatute platvormide loomine ja konfigureerimine, eriti kohapeal või privaatsel pilve juurutamisel, võib olla tehniliselt nõudlikum ja nõuda rohkem esialgseid jõupingutusi kui Hyperscaleri sageli tugevalt abstraktsete ja eelkontrollitud hallatavate teenuste kasutamine. Teadmiste puudumine või vale rakendamine võib siin varjata riske.

Praegune operatsioon nõuab ka sisemisi ressursse või pädevat partnerit infrastruktuuri haldamiseks, värskenduste rakendamiseks, ettevõtte turvalisuse ja jälgimise tagamiseks. See on vastuolus täielikult hallatavate PAAS -i või SaaS -i pakkumistega, milles teenusepakkuja neid ülesandeid võtab. Kompleksi manustamine, võib-olla AI arhitektuuridel põhinev mikroteenuste puhul nõuab asjakohast oskusteavet.

Ehkki nagu VII jaos on selgitatud, on tugevad integratsioonioskused võimalikud, tagab heterogeenses maastikus sujuva suhtluse alati teatava keerukuse ja võimalikud veaallikad. Valed konfiguratsioonid või ebapiisav süsteemi infrastruktuur võivad mõjutada usaldusväärsust.

Sõltumatute platvormide kasutamine võib seetõttu tuua suuremat vajadust spetsialiseeritud sisemiste oskuste järele (AI eksperdid, infrastruktuurihaldus), justkui tuginete Hyperscaleri hallatavatele teenustele.

Edasised kaalutlused

• Pakkuja Viaility: sõltumatu pakkuja, eriti väiksema või uuema valimisel, on oluline selle pikaajalise majandusliku stabiilsuse, toote tegevuskava ja tulevikuväljavaadete hoolikas uurimine.
• Eetilised riskid ja eelarvamused: sõltumatud platvormid, nagu kõik AI-süsteemid, ei ole immuunsed selliste riskide suhtes nagu algoritmiline kallutatus (kui mudeleid on väljaõppinud moonutatud andmete osas), seletatavuse puudumine (eriti süvaõppe mudelite jaoks-"musta kasti" probleem) või kuritarvitamise potentsiaal. Isegi kui pakute potentsiaalselt suuremat läbipaistvust, tuleb platvormi ja rakendamise valimisel arvesse võtta neid üldisi AI -riske.

On ülioluline mõista, et sõltumatute platvormide "väljakutsed" on sageli nende "eeliste" külg. Vajadus rohkem sisemist oskusteavet (ix.c) on otse ühendatud saadud juhtimis- ja kohanemisvõimega (IV.C). Potentsiaalselt kitsam algfunktsioonide komplekt (ix.b) võib vastata fokuseeritud, vähem ülekoormatud platvormile (IV.A). Seetõttu tuleb neid väljakutseid alati hinnata strateegiliste prioriteetide, organisatsiooni riski ja sisemiste võimete kontekstis. Ettevõte, kellel on maksimaalse kontrolli ja kohanemise peamine prioriteet, peab tõenäoliselt vajadust sisemiste spetsialistide teadmiste järele vajalikuks investeeringuks, mitte kahjuks. Platvormi otsus ei ole seetõttu puudusteta lahenduse otsimine, vaid platvormi valimine, mille konkreetsed väljakutsed on vastuvõetavad või hallatavad, pidades silmas teie enda eesmärke ja ressursse ning millest parimad sobivad kõige paremini ettevõtte strateegiaga.

Sobib selleks:

• Kümme parimat AI konkurenti ja kolmandate osapoolte lahendused kui alternatiivid Microsoft SharePoint Premium Articial Intelligentsus

Strateegilised soovitused

Õige AI platvormi valimine on strateegiline kursus. Erinevate platvormistüüpidest sõltumatute platvormide analüüsi põhjal võib tuletada Hyperscal pakkumisi ja ettevõttesiseseid arendustegevuse otsuse kriteeriume ja soovitusi, eriti Euroopa kontekstis asuvate ettevõtete jaoks.

Otsuste raamistik: millal valida sõltumatu AI platvorm?

Tuleks kaaluda sõltumatu AI -platvormi otsus, eriti kui järgmistel teguritel on esmatähtis:

• Andmete suveräänsus ja vastavus: kui vastavus GDPR -ile, EL AI seadusele või tööstuse spetsiifilistele määrustele on vajalik esmatähtis ja maksimaalne kontroll andmete lokaliseerimise, töötlemise ja läbipaistvuse üle (vt III jagu).
• Müüja lukustamise vältimine: kui strateegiline sõltumatus suurtest hüperscaleritest on keskne eesmärk paindlikkuse säilitamiseks ja pikaajaliste kulude minimeerimiseks (vt V jagu).
• Suur kohanemisvajadus: kui konkreetsete rakendusjuhtumite jaoks või optimeerimiseks on vaja platvormi kõrge individualiseerimise taset, on vaja mudeleid või infrastruktuuri (vt IV jaotist).
• Avatud lähtekoodi eelistamine: kui kulude, läbipaistvuse, jõudluse või litsentsi põhjuste põhjal eelistatakse konkreetseid avatud lähtekoodiga mudeleid või tehnoloogiaid (vt jaotist IV.B).
• Optimeeritud TCO ennustatavate koormuste jaoks: kui esiplaanil on pikaajalised kogukoormusega töökoormused, on esiplaanil ja analüüsid näitavad, et sõltumatu lähenemisviis (eeldus/privaatne) on odavam kui püsiv hüperscali kasutamine (vt jaotist VIII).
• Paindlik integreerimine heterogeensetesse maastikesse: kui sujuv integreerimine keerukasse integreerub, nõuab olemasolev IT -maastik erinevate pakkujate süsteemidega spetsiifilist paindlikkust (vt VII jagu).
• Neutraalsus komponendi valiku korral: kui parimate mudelite ja infrastruktuurikomponentide objektiivne valik, mis ei sisalda ökosüsteemi eelarvamusi, on jõudluse ja kulude optimeerimise jaoks ülioluline (vt VI jagu).

Vajalik on reserveerimine sõltumatu platvormi valimisel, kui:

• Vaja on põhjalikke hallatavaid teenuseid ja AI või infrastruktuuri haldamise sisemine oskusteave on piiratud.
• Absoluutselt kõige laiema kokkupandavate AI -teenuste vahetu kättesaadavus on otsustav.
• Esialgsete kulude ja maksimaalse elastsuse minimeerimine tugevalt muutuva või ettearvamatu töökoormuse korral on prioriteet.
• Konkreetse sõltumatu pakkuja majandusliku stabiilsuse, toetuse kvaliteedi või kogukonna suuruse pärast on märkimisväärselt mure.

Peamised kaalutlused Euroopa ettevõtetele

Euroopa ettevõtetele on konkreetseid soovitusi:

• Platvormi hindamise keskmes peab olema regulatiivne keskkond: platvormi hindamise keskmes peab olema GDPR, EL AI seaduse ja potentsiaalsete riiklike või valdkondlike määruste nõuded. Andmete suveräänsus peaks olema peamine otsuste tegemise tegur. Seda tuleks otsida platvormidest, mis pakuvad selgeid ja tõestatavaid vastavusradu.
• Kontrollige Euroopa algatusi ja pakkujaid: hinnata tuleks hinnata selliseid algatusi nagu Gaia-X või OpenGPT-X, samuti pakkujad, kes keskenduvad selgesõnaliselt Euroopa turule ja selle vajadustele (nt osa mainitud või sarnastest). Võiksite pakkuda paremat kokkulepet kohalike nõuete ja väärtustega.
• Hinnake spetsialistide kättesaadavust: valitud platvormi haldamiseks ja kasutamiseks vajalike oskustega personali kättesaadavust tuleb realistlikult hinnata.
• Strateegilised partnerlused võetakse vastu: koostöö sõltumatute pakkujate, süsteemiintegraatorite või konsultantidega, kes mõistavad Euroopa konteksti ja kellel on kogemusi asjakohaste tehnoloogiate ja määrustega, võib olla kriitiline edu suhtes.

Euroopa AI platvormid: strateegiline autonoomia enesekindlate tehnoloogiate kaudu

AI platvormide maastik areneb kiiresti. Tekib järgmised suundumused:

• Suveräänsete ja hübriidlahenduste suurenemine: nõudlus platvormide järele, mis tagavad andmete suveräänsuse ja võimaldavad paindlikke hübriidpilvemudeleid (kohapealsete/privaatsete pilvede kombinatsioon avaliku pilve paindlikkusega) tõenäoliselt tõuseb.
• Avatud lähtekoodiga oluline tähtsus: avatud lähtekoodiga mudelid ja platvormid mängivad üha olulisemat rolli. Nad juhivad uuendusi edasi, propageerivad läbipaistvust ja pakuvad alternatiive müüjate lukustamise vähendamiseks.
• Keskenduge vastutustundlikule AI -le: sellised aspektid nagu nõuetele vastavus, eetika, läbipaistvus, õiglus ja eelarvamuste vähendamine muutuvad AI -platvormide ja rakenduste jaoks otsustavaks diferentseerumisomadusteks.
• Integreerimine on endiselt ülioluline: võime AI sujuv integreerimine olemasolevatesse ettevõtte protsessidesse ja süsteemidesse jääb põhinõueks kogu ettevõtte väärtuse rakendamiseks.

Kokkuvõtlikult võib öelda, et sõltumatud AI -platvormid esindavad veenvat alternatiivi Euroopa ettevõtetele, kes seisavad silmitsi rangete regulatiivsete nõuetega ja püüdlevad strateegilise autonoomia poole. Nende tugevused seisnevad eriti täiustatud andmete juhtimises, suuremas paindlikkuses ja kohanemisvõimes, samuti müüja lukustusriskide vähendamises. Isegi kui väljakutsed ökosüsteemi küpsuse osas, esialgne funktsionaalse laiuse ja juhtimise keerukus võib eksisteerida, muudavad teie eelised teid õige AI infrastruktuuri otsustusprotsessis oluliseks variandiks. Strateegilise ja majanduslikult optimaalse valiku tegemiseks on hädavajalik konkreetsete ettevõtete nõuete, sisemiste oskuste ja üksikasjaliku TCO analüüsi hoolikalt kaalumine.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ AI strateegia loomine või ümberpaigutamine

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus