פלטפורמות AI עצמאיות כחלופה אסטרטגית עבור חברות אירופאיות

פלטפורמות AI עצמאיות בהשוואה לחלופות

בחירת הפלטפורמה הנכונה לפיתוח ותפעול של יישומים של בינה מלאכותית (AI) היא החלטה אסטרטגית עם השלכות מרחיקות לכת. חברות מתמודדות עם הבחירה בין הצעות של שגיאות יתר גדולות, פתרונות מפותחים פנימיים לחלוטין לבין מה שנקרא פלטפורמות AI עצמאיות. על מנת להיות מסוגל לקבל החלטה מבוססת היטב, תיחום ברור של גישות אלה הוא חיוני.

מתאים לכך:

• שילוב AI של פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים לרוחב מקור לכל ענייני החברה

אפיון פלטפורמות AI עצמאיות (כולל מושגי AI ריבוניים/פרטיים)

פלטפורמות AI עצמאיות מסופקות בדרך כלל על ידי ספקים הפועלים מחוץ למערכת האקולוגית הדומיננטית של HyperScaler כמו Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ו- Google Cloud Platform (GCP). המיקוד שלהם הוא לרוב במתן מיומנויות ספציפיות לפיתוח, פריסה וניהול של מודלים של KI ו- Machine Learning (ML), לפיהם ניתן להדגיש יותר היבטים כמו בקרת נתונים, יכולת הסתגלות או שילוב אנכי בתעשייה. עם זאת, פלטפורמות אלה יכולות להיות מופעלות בתשתיות ענן פרטיות, מקומיות או, במקרים מסוימים, גם בתשתית של היפרסקלרים, אך מציעה שכבת ניהול ובקרה מובחנת.

מושג מרכזי החשוב במיוחד בהקשר אירופי ולעתים קרובות קשור לפלטפורמות עצמאיות הוא "ה- AI הריבוני". מונח זה מדגיש את הצורך בשליטה על נתונים וטכנולוגיה. Arvato Systems, למשל, מבדילות בין "AI ציבורי" (הדומה לגישות היפרסקאליות העלולות להשתמש בתשומות משתמשים לאימונים) לבין "AI ריבוני". ניתן להבדיל עוד יותר על AI ריבוני:

• AI ריבוני שנקבע בעצמו: אלה פתרונות חובה העשויים להיות מופעלים בתשתית HyperScal, אך עם מגבלות נתוני האיחוד האירופי ("גבול נתוני האיחוד האירופי") או בפעולה טהורה של האיחוד האירופי. לעתים קרובות הם בונים על דגמי שפה גדולים ציבוריים (LLMs) המכוונים עדינים למטרות ספציפיות ("מכוונות עדינות"). גישה זו מחפשת פשרה בין כישורי ה- AI המודרני לבין השליטה הדרושה בנתונים.
• AI ריבוני מספק עצמי: רמה זו מייצגת שליטה מקסימאלית. דגמי ה- AI מופעלים באופן מקומי, ללא תלות בצדדים שלישיים, ומוכשרים על בסיס הנתונים שלהם. לעתים קרובות הם מתמחים מאוד במשימה מסוימת. סיפוק עצמי זה ממקסם את השליטה, אך יכול להיות על חשבון הביצועים הכלליים או רוחב היישום.

בניגוד לסלילרים, שמטרתם לרוחב, תיקי שירות אופקיים, פלטפורמות עצמאיות מתמקדות בתדירות גבוהה יותר בנישות ספציפיות, מציעות כלים מיוחדים, פתרונות אנכיים או מיקום במפורש באמצעות מאפיינים כמו הגנת נתונים ובקרת נתונים כמבטחים תועלת ליבה. LocalMind, למשל, מפרסם במפורש עם אפשרות להפעיל עוזרי AI בשרתים שלהם. השימוש או הפעלת פריסות ענן פרטיות הוא תכונה נפוצה המעניקה לארגונים שליטה מלאה על אחסון ועיבוד נתונים.

בידול פלטפורמות HyperScaler (AWS, Azure, Google Cloud)

היפרסקלרים הם ספקי ענן גדולים שהם הבעלים והמפעילים של מרכזי נתונים מאסיביים ומופצים גלובליים. הם מציעים משאבי מחשוב ענן מדרגיים במיוחד כמתחשבים לתשתית כשירות (IAAS), פלטפורמה כשירות (PAAS) ותוכנה כשירות (SAAS), כולל שירותים נרחבים עבור AI ו- ML. הנציגים הבולטים ביותר כוללים AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, אבל גם IBM Cloud ו- Alibaba Cloud.

המאפיין העיקרי שלהם הוא המדרגיות האופקית העצומה ופורטפוליו רחב מאוד של שירותים משולבים. הם ממלאים תפקיד מרכזי באסטרטגיות רבות של טרנספורמציה דיגיטלית מכיוון שהם יכולים לספק תשתית גמישה ובטוחה. באזור AI, Hyperscales בדרך כלל מציעים למידת מכונה כשירות (MLAAS). זה כולל גישה מבוססת ענן לאחסון נתונים, קיבולת מחשוב, אלגוריתמים וממשקים ללא צורך בהתקנות מקומיות. ההצעה כוללת לעתים קרובות דגמים מיומנים מראש, כלים לדגמים (למשל Azure AI, Google Vertex AI, AWS SageMaker) והתשתית הדרושה לפריסה.

מאפיין חיוני הוא שילוב עמוק של שירותי AI במערכת האקולוגית הרחבה יותר של HyperScaler (מחשוב, אחסון, רשת, מסדי נתונים). אינטגרציה זו יכולה להציע יתרונות באמצעות חלקות, אך יחד עם זאת יש את הסיכון לתלות של ספקים חזקים ("נעילת ספקים"). נקודה קריטית של הבחנה נוגעת לשימוש בנתונים: יש התחשבות בכך שנתוני לקוחות Hyperscal - או לפחות מטא נתונים ודפוסי שימוש - יכולים להשתמש כדי לשפר את השירותים שלך. פלטפורמות ריבוניות ועצמאיות מתייחסות לרוב במפורש לדאגות אלה. מיקרוסופט, למשל, מציינת לא להשתמש בנתוני לקוחות ללא הסכמה להכשרה של דגמים בסיסיים, אך עדיין קיימת אי וודאות עבור משתמשים רבים.

השוואה עם פתרונות מפותחים באופן פנימי (פנימית)

פתרונות מפותחים באופן פנימי הם פלטפורמות AI בהתאמה אישית לחלוטין, אשר בנויות ומנוהלות על ידי צוותי ה- IT או Data Science הפנימיים של ארגון עצמו. להלכה, הם מציעים את השליטה המרבית על כל היבט של הפלטפורמה, בדומה למושג ה- AI הריבוני המספיק העצמי.

עם זאת, האתגרים של גישה זו הם משמעותיים. הוא דורש השקעות משמעותיות באנשי כוח מתמחים (מדעני נתונים, מהנדסי ML, מומחי תשתיות), זמני פיתוח ארוכים ומאמץ רציף לתחזוקה ופיתוח נוסף. הפיתוח והקנה המידה יכולים להיות איטיים, מה שמסכן את הסיכון ליפול מאחורי החידוש המהיר באזור AI. אם אין השפעות בקנה מידה קיצוני או דרישות מאוד ספציפיות, גישה זו גורמת לעיתים קרובות לעלויות תפעול גבוהות יותר (עלות בעלות כוללת, TCO) בהשוואה לשימוש בפלטפורמות חיצוניות. יש גם סיכון לפתח פתרונות שאינם תחרותיים או מיושנים במהירות.

הגבולות בין סוגי פלטפורמות אלה יכולים לטשטש. בהחלט ניתן להפעיל פלטפורמה "עצמאית" על תשתית של סקלר, אך מציעה ערך מוסף עצמאי באמצעות מנגנוני בקרה ספציפיים, תכונות או הפשטות ציות. LocalMind, למשל, מאפשר פעולה בשרתים משלך, אך גם שימוש במודלים קנייניים, מה שמרמז על גישה לענן. ההבדל המכריע הוא לרוב לא רק במיקום הפיזי של החומרה, אלא בשכבת הבקרה (תוכנית ניהול), מודל ממשל הנתונים (מי שולט בנתונים והשימוש בהם?) והקשר עם הספק. פלטפורמה יכולה להיות עצמאית מבחינה פונקציונלית, גם אם היא פועלת על AWS, תשתית Azure או GCP כל עוד היא מבודדת את המשתמש מהנעילה הישירה של HyperScaler-in מבודדת ומציעה פונקציות שליטה, התאמה או תאימות ייחודיות. ליבת ההבחנה היא המספקת את שירותי הפלטפורמה המרכזית של AI, אשר חלות הנחיות ממשל נתונים וכמה גמישות קיימת מחוץ למציעות ההיפרסקאל הסטנדרטיות.

השוואה בין סוגי פלטפורמת AI

השוואה בין פלטפורמת AI סוגי תמונת: xpert.digital

סקירה כללית זו משמשת בסיס לניתוח המפורט של היתרונות והחסרונות של הגישות השונות בסעיפים הבאים. זה ממחיש את ההבדלים הבסיסיים בשליטה, גמישות, מדרגיות ותלות פוטנציאלית.

ההשוואה בין סוגי פלטפורמת AI מציגה הבדלים בין פלטפורמות AI עצמאיות, פלטפורמות AI של HyperScaler כמו AWS, Azure ו- GCP וכן פתרונות מפותחים פנימיים. פלטפורמות AI עצמאיות ניתנות לרוב על ידי ספקים מיוחדים, לרוב שחקני חברות קטנות ובינוניות או נישה, ואילו פלטפורמות HyperScaler משתמשות בספקי תשתיות ענן גלובליות ומגיעות מהארגון שפותח באופן פנימי. בתשתית, פלטפורמות עצמאיות מסתמכות על גישות מקומיות, ענן פרטי או גישות היברידיות, שחלקן כוללות תשתיות היפר-סקליות. Hyperscalers משתמשים במרכזי מחשוב ענן ציבוריים גלובליים, ואילו פתרונות מפותחים פנימיים מבוססים על מרכזי נתונים משלהם או על ענן פרטי. ביחס לבקרת נתונים, פלטפורמות עצמאיות לרוב מציעות אוריינטציה גבוהה של לקוחות ומתמקדות בריבונות נתונים, בעוד ש- Hyperscales מציעים שליטה מוגבלת עלולה להיות תלוי בהנחיות הספק. פתרונות מפותחים פנימיים מאפשרים בקרת נתונים פנימית מלאה. פלטפורמות עצמאיות משתנות במודל המדרגיות: מקומי דורש תכנון, דגמים מתארחים הם לרוב אלסטיים. Hyperscalers מציעים גמישות בדרגה גבוהה עם דגמי תשלום כמו שאתה-Go, ואילו פתרונות מפותחים פנימיים תלויים בתשתית שלהם. רוחב השירות מתמחה לרוב ומתמקד בפלטפורמות עצמאיות, אך עם היפרסקלרים, לעומת זאת, רחב מאוד עם מערכת אקולוגית מקיפה. פתרונות מפותחים פנימיים מותאמים לצרכים ספציפיים. פוטנציאל ההסתגלות גבוה לפלטפורמות עצמאיות, לרוב ידידותיות לקוד פתוח, ואילו היפרסלים מציעים תצורות סטנדרטיות בגבולות מסוימים. פתרונות מפותחים באופן פנימי מאפשרים את פוטנציאל ההסתגלות המרבי התיאורטי. דגמי העלות משתנים: פלטפורמות עצמאיות מסתמכות לרוב על דגמי רישיון או מנוי עם תערובת של Capex ו- Opex, ואילו HyperScaler משתמשים בעיקר במודלים מבוססי Pay-as-you-go. פתרונות מפותחים באופן פנימי דורשים השקעות גבוהות של Capex ו- OPEX לפיתוח ותפעול. ההתמקדות בתאימות GDPR ובאיחוד האירופי היא לרוב גבוהה עבור פלטפורמות עצמאיות והבטחת ליבה, בעוד שסקרס היפרס מגיבים אליו יותר ויותר, אך זה יכול להיות מורכב יותר בגלל הכיסוי של ארה"ב. במקרה של פתרונות שפותחו באופן פנימי, זה תלוי ביישום הפנימי. עם זאת, הסיכון לנעילת ספקים נמוך יותר עבור פלטפורמות עצמאיות מאשר עם היפרסקלרים. היפרסקלרים הם בעלי סיכון גבוה משילוב המערכת האקולוגית שלהם. לפתרונות שפותחו באופן פנימי יש סיכון נמוך של חסימת ספק, אך קיימת האפשרות של בלוק-אין טכנולוגי.

יתרון בריבונות נתונים ותאימות בהקשר אירופי

עבור חברות העובדות באירופה, הגנת נתונים ועמידה בדרישות הרגולציה כמו תקנת הגנת המידע הכללית (GDPR) וחוק ה- AI של האיחוד האירופי הקרוב הם דרישות מרכזיות. פלטפורמות AI עצמאיות יכולות להציע יתרונות משמעותיים בתחום זה.

שיפור הגנת המידע ואבטחת נתונים

יתרון חשוב של פלטפורמות עצמאיות, במיוחד לפריסה פרטית או מקומית, הוא השליטה הגרגירה על המיקום ועיבוד הנתונים. זה מאפשר לחברות להתייחס לדרישות לוקליזציה של נתונים ישירות מהתקנות הספציפיות ל- GDPR או בתעשייה. בסביבת ענן פרטית, הארגון שומר על שליטה מלאה על המקום בו הנתונים שלך נשמרים וכיצד הם מעובדים.

בנוסף, סביבות פרטיות או ייעודיות מאפשרות יישום תצורות אבטחה המותאמות לצרכים הספציפיים של החברה ולפרופילי הסיכון של החברה. אלה יכולים לחרוג מאמצעי האבטחה הגנריים המוצעים בסביבות ענן ציבוריות כברירת מחדל. גם אם נלקחים בחשבון מסקלות יתר כמו מיקרוסופט מדגישים כי נלקחים בחשבון סביבה פרטית של אבטחה והגנה על נתונים "על ידי תכנון", סביבה פרטית מציעה באופן טבעי אפשרויות בקרה ותצורה ישירה יותר. פלטפורמות עצמאיות יכולות להציע גם תכונות אבטחה ספציפיות המיועדות לתקנים אירופיים, כמו פונקציות ממשל מורחבות.

הגבלת חשיפת הנתונים לקבוצות טכנולוגיות גדולות, שעלולות להיות מבוססות, המבוססות על האיחוד האירופי מפחיתה את שטח הפנים לפגיעות אפשריות להגנת נתונים, גישה בלתי מורשית או המשך נתונים שלא בכוונה על ידי ספק הפלטפורמה. השימוש במרכזי נתונים בינלאומיים, אשר עשויים שלא לעמוד בתקני האבטחה הנדרשים על ידי חקיקת הגנת המידע האירופית, מייצג סיכון המופחת על ידי סביבות מבוקרות.

מילוי הדרישות של תקנות GDPR ותקנות אירופאיות

ניתן לתכנן פלטפורמות AI עצמאיות או ריבוניות בצורה כזו שתומכים באופן טבעי בעקרונות הבסיסיים של ה- GDPR:

• צמצום נתונים (סעיף 5 פסקה 1 ליט. C GDPR): בסביבה מבוקרת קל יותר להבטיח ולבקר כי משתמשים רק בנתונים האישיים הנדרשים למטרת העיבוד.
• קשירה לאחוזים (סעיף 5 פסקה 1 ליט. B GDPR): קל יותר להבטיח את אכיפת מטרות העיבוד הספציפיות ומניעת שימוש לרעה.
• שקיפות (סעיף 5 סעיף 1 ליט. זה חיוני למילוי חובות המידע כלפי אלה שנפגעו ולביקורות. יש ליידע את מי שנפגע בבירור ומובן על אופן עיבוד הנתונים שלהם.
• יושרה וסודיות (סעיף 5 סעיף 1 ליט. F GDPR): ניתן לשלוט באופן ישיר יותר ביישום אמצעים טכניים וארגוניים מתאימים (TOMS) להגנה על אבטחת מידע.
• זכויות מושפעות (פרק III GDPR): ניתן לפשט את יישום הזכויות כמו מידע, תיקון ומחיקה ("זכות לשכוח") על ידי שליטה ישירה על הנתונים.

במטרה לחוק AI של האיחוד האירופי, שמציב דרישות מבוססות סיכונים למערכות AI, פלטפורמות הן יתרון המציעות שקיפות, בקרה ותהליכי ביקורת. זה חל במיוחד על השימוש במערכות ACI בסיכון גבוה, כהגדרתה בתחומים כמו חינוך, תעסוקה, תשתיות קריטיות או אכיפת חוק. פלטפורמות עצמאיות יכולות לפתח או להציע פונקציות באופן ספציפי לתמיכה בתאימות AC ACT.

נקודה חיונית נוספת היא הימנעות מהעברת נתונים בעייתית למדינות שלישיות. השימוש בפלטפורמות המתארחות בתוך האיחוד האירופי או מפעילות במקום עוקף את הצורך במבנים משפטיים מורכבים (כגון סעיפי חוזה סטנדרטיים או רזולוציות מידה) להעברת נתונים אישיים למדינות ללא רמת הגנת נתונים מספקת, כמו ארה"ב. למרות תקנות כמו מסגרת פרטיות נתוני האיחוד האירופי, זה נותר אתגר מתמשך בשימוש בשירותי Hyperscal הגלובליים.

מנגנונים כדי להבטיח ציות

פלטפורמות עצמאיות מציעות מנגנונים שונים כדי לתמוך בעמידה בתקנות הגנת המידע:

• פריסה פרטית בענן / מקומם: זוהי הדרך הישירה ביותר להבטיח ריבונות ובקרה של נתונים. הארגון שומר על שליטה פיזית או הגיונית בתשתית.
• לוקליזציה של נתונים / גבולות האיחוד האירופי: חלק מהספקים מבטיחים בחוזה כי נתונים יעובדו רק בתוך האיחוד האירופי או גבולות המדינה הספציפיים, גם אם התשתית הבסיסית מגיעה מהפרססלר. Microsoft Azure, למשל, מציעה מיקומי שרת אירופיים.
• כלי אנונימיזציה ובדוי -שם בדוי: פלטפורמות יכולות להציע פונקציות משולבות לאנוניזציה או לשמימה בדוי של נתונים לפני שהן זורמות לתהליכי AI. זה יכול להפחית את היקף ה- GDPR. למידה פדרטית, בה דגמים מאומנים באופן מקומי מבלי שעוזבים את המכשיר עוזבים את המכשיר, היא גישה נוספת.
• תאימות על ידי עיצוב / פרטיות על ידי עיצוב: ניתן לתכנן פלטפורמות מאפס שהם לוקחים בחשבון עקרונות הגנת נתונים ("פרטיות לפי תכנון") ומציעים הגנת נתונים -הגדרות ברירת מחדל ידידותיות ("פרטיות כברירת מחדל"). ניתן לתמוך בכך על ידי סינון נתונים אוטומטי, יומני ביקורת מפורטים למעקב אחר פעילויות עיבוד נתונים, בקרות גישה גרגיריות וכלים לממשל נתונים וניהול הסכמות.
• אישורים: אישורים רשמיים על פי ART. 42 GDPR יכול לתפוס עמידה בתקני הגנת המידע בשקיפות ולשמש כיתרון תחרותי. ניתן לחפש אישורים כאלה על ידי ספקי פלטפורמות או לקבל ביתר קלות על ידי המשתמש בפלטפורמות מבוקרות. אתה יכול להקל על הוכחת עמידה בתפקידיך בהתאם לאמנות. 28 GDPR, במיוחד למעבדים. תקנים מבוססים כמו ISO 27001 רלוונטיים גם הם בהקשר זה.

היכולת לא רק להשיג ציות, אלא גם להוכיח אותה, מתפתחת מתוך צורך גרידא ליתרון אסטרטגי בשוק האירופי. הגנת נתונים ו- AI אמין הם מכריעים עבור אמון הלקוחות, השותפים והציבור. פלטפורמות עצמאיות המגיבות באופן ספציפי לדרישות הרגולציה האירופיות ומציעות נתיבי ציות ברורים (למשל באמצעות לוקליזציה של נתונים מובטחים, שלבי עיבוד שקופים, מנגנוני בקרה משולבים), חברות מאפשרות סיכוני ציות למזער ולבנות אמון. לפיכך אתה יכול לעזור להפוך את הציות מגורם עלות טהור לנכס אסטרטגי, במיוחד בענפים רגישים או בעת עיבוד נתונים קריטיים. הבחירה בפלטפורמה המפשטת את הציות ומבטיחה באופן מדגימה היא החלטה אסטרטגית שעלולה להפחית את עלויות הציות הכוללות בהשוואה לניווט המורכב בסביבות היפר -סקליות גלובליות על מנת להשיג אותה רמה של בטיחות וגילוי.

AI & XR-3D-Rendering Machine: חמש פעמים מומחיות מ- xpert.digital בחבילת שירות מקיפה, R&D XR, PR & SEM-Image: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש

גמישות, התאמה ובקרה

בנוסף להיבטים של ריבונות נתונים, פלטפורמות AI עצמאיות לרוב מציעות רמה גבוהה יותר של גמישות, יכולת הסתגלות ובקרה בהשוואה להצעות סטנדרטיות של התפתחויות פנים-היפרסילר או עתירי משאבים.

פתרונות AI בהתאמה אישית: מעבר להצעות סטנדרטיות

פלטפורמות עצמאיות יכולות להציע היקף רב יותר בעת קביעת התצורה של סביבת הפיתוח, שילוב של כלים ספציפיים של צדדים שלישיים או שינוי תהליכי עבודה מאשר במקרה של שירותי ה- PAAs ו- SaaS הסטנדרטיים לעיתים קרובות יותר. בעוד שמערכות מודולריות מסוימות, כפי שנצפו בתחום Bubilder של אתר AI, מתעדפות מהירות על חשבון יכולת ההסתגלות, פתרונות עצמאיים אחרים שואפים לתת למשתמשים שליטה רבה יותר.

גמישות זו מאפשרת התאמה עמוקה יותר לדרישות הספציפיות לתחום. חברות יכולות לייעל דגמים או הגדרות פלטפורמה שלמות למשימות או תעשיות מיוחדות מאוד, שיכולות לחרוג מהכישורים הכלליים של דגמי ההיפרסקלר המשמשים לרוב ליישום רחב. הרעיון של AI ריבוני מספיק עצמאי מכוון במפורש למודלים מיוחדים מאוד שהוכשרו על הנתונים שלה. גמישות זו מדגישה את האפשרות להעביר ולהתאים מודלים של AI בכל תעשיות.

היבט נוסף הוא האפשרות לבחירה ספציפית ולשימוש ברכיבים הנדרשים במקום שתצטרך להשלים עם חבילות שירות עמוסות או קבועות של פלטפורמות גדולות. זה יכול לעזור להימנע ממורכבות ועלויות מיותרות. עם זאת, לעומת זאת, יש לקחת בחשבון כי לעתים קרובות היפרסקלרים מציעים מגוון גדול יותר של פונקציות ושירותים סטנדרטיים הזמינים מייד, אשר נבדקים ביתר פירוט בסעיף האתגרים (IX).

מתאים לכך:

• בינה מלאכותית הופכת את Microsoft SharePoint עם Premium AI לפלטפורמת ניהול תוכן אינטליגנטית

שימוש במודלים וטכנולוגיות של קוד פתוח

יתרון משמעותי של פלטפורמות עצמאיות רבות הוא השימוש קל יותר במגוון רחב של דגמי AI, במיוחד מודלים מובילים בקוד פתוח כמו LLAMA (META) או Mistral. זה מנוגד לסלילרים הנוטים להעדיף מודלים קנייניים משלהם או לדגמים של שותפים קרובים. בחירת המודל החינמי מאפשרת לארגונים לקבל החלטות על סמך קריטריונים כמו ביצועים, עלויות, תנאי רישיון או התאמה ספציפית למשימה. LocalMind, למשל, תומך במפורש בלמה ומיסטרל לצד אפשרויות קנייניות. הפרויקט האירופי Opengpt-X נועד לספק אלטרנטיבות קוד פתוח חזקות כמו Teuken-7B, המותאמות במיוחד לשפות וצרכים אירופיים.

מודלים של קוד פתוח מציעים גם רמה גבוהה יותר של שקיפות ביחס לארכיטקטורה שלהם, וייתכן גם כי נתוני ההדרכה (תלוי באיכות התיעוד, למשל "כרטיסי מודל"). שקיפות זו יכולה להיות מכריעה למטרות ציות, ניפוי באגים וההבנה הבסיסית של התנהגות המודל.

מתצוגת העלות, דגמי קוד פתוח, במיוחד במקרה של שימוש בנפח גדול, יכולים להיות זולים משמעותית מההתיישבות באמצעות ממשקי API קנייניים. ההשוואה בין DeepSeek-R1 (מונחה קוד פתוח) ל- OpenAI O1 (קנייני) מציגה הבדלי מחירים משמעותיים לכל אסימון מעובד. לבסוף, השימוש בקוד פתוח מאפשר השתתפות במחזורי החדשנות המהירים של קהילת ה- AI העולמית.

בקרה על תשתיות ופריסת מודלים

פלטפורמות עצמאיות מציעות לעתים קרובות גמישות רבה יותר בבחירת סביבת הפריסה. האפשרויות נעות בין מקומם לעננים פרטיים לתרחישים רב-ענקיים בהם משתמשים במשאבים מספקים שונים. DeepSeek, למשל, ניתן להפעיל באופן מקומי במכולות Docker, מה שממקסם את בקרת הנתונים. חופש בחירה זה מעניק לחברות שליטה רבה יותר על היבטים כמו ביצועים, חביון, עלויות ואבטחת מידע.

זה הולך יד ביד עם האפשרות לייעל את החומרה הבסיסית (למשל GPUs ספציפיים, פתרונות זיכרון) ותצורות תוכנה (מערכות הפעלה, מסגרות) עבור עומסי עבודה מסוימים. במקום להיות מוגבלים לסוגי המופעים הסטנדרטיים ומודלי המחירים של ה- HyperScaler, חברות יכולות ליישם הגדרות יעילות יותר או זולות יותר.

שליטה בסביבת הפיתוח מאפשרת גם ניסויים עמוקים יותר ושילוב חלק של כלים או ספריות בהתאמה אישית הנדרשים למשימות מחקר או פיתוח ספציפיות.

עם זאת, הגמישות והבקרה המורחבת המציעה פלטפורמות עצמאיות מלווה לרוב באחריות מוגברת ובמורכבות שעלולה להיות. בעוד ש- Hyperscales מופשט פרטי תשתית רבים באמצעות שירותים מנוהלים, פלטפורמות עצמאיות, במיוחד במקרה של מקומי או פריסות אינדיבידואליות בכבדות, דורשות ידע מומחה פנימי יותר למתקן, תצורה, תפעול ותחזוקה. היתרון של הגמישות הוא אפוא הגדול ביותר עבור ארגונים שיש להם את הכישורים הדרושים והרצון האסטרטגי לממש באופן פעיל שליטה זו. אם הידע הזה חסר או שהמיקוד הוא בעיקר בהשקה מהירה בשוק עם יישומים סטנדרטיים, הפשטות של שירותי ההיפר-סקל המנוהלים עשויה להיות אטרקטיבית יותר. ההחלטה תלויה מאוד בסדרי העדיפויות האסטרטגיים: בקרה מקסימאלית ויכולת הסתגלות לעומת ידידותיות למשתמש ורוחב השירותים המנוהלים. פשרה זו משפיעה גם על סך עלויות התפעול (סעיף VIII) ועל האתגרים הפוטנציאליים (סעיף IX).

הפחתת נעילת הספק: אסטרטגי ואפקטים

התלות בספק טכנולוגיה יחיד, המכונה נעילת ספקים, היא סיכון אסטרטגי משמעותי, במיוחד בתחום הדינאמי של AI וטכנולוגיות ענן. פלטפורמות AI עצמאיות ממוקמות לרוב כאמצעי להפחתת סיכון זה.

הבנת הסיכונים של התלות ההיפרסקלרית

נעילת הספק מתארת ​​מצב בו השינוי מהטכנולוגיה או משירותיו של ספק למשנהו קשור לאסור בעלויות גבוהות או מורכבות טכנית. תלות זו מספקת לספק כוח משא ומתן משמעותי ללקוח.

הגורמים למנעול הם מגוונים. זה כולל טכנולוגיות קנייניות, ממשקים (API) ופורמטים של נתונים היוצרים אי התאמה למערכות אחרות. השילוב העמוק של שירותים שונים בתוך המערכת האקולוגית של HyperScaler מקשה על החלפת רכיבים בודדים. עלויות גבוהות להעברת נתונים מענן (עלויות Egress) פועלות כמחסום פיננסי. בנוסף, קיימות השקעות בידע והדרכה ספציפיות של עובדים, שאינן ניתנות להעברה בקלות לפלטפורמות אחרות, כמו גם חוזים לטווח הארוך או תנאי הרישוי. ככל שיותר שירותים מספקים וככל שהם קשורים יותר, כך הופך שינוי פוטנציאלי מורכב יותר.

הסיכונים האסטרטגיים של תלות כזו הם משמעותיים. הם כוללים זריזות וגמישות מופחתת מכיוון שהחברה קשורה למפת הדרכים ולהחלטות הטכנולוגיות של הספק. היכולת להסתגל לפתרונות חדשניים או זולים יותר של מתחרים מוגבלת, מה שיכול להאט את מהירות החדשנות שלך. חברות רגישות לעליית מחירים או שינויים לא טובים בתנאים החוזיים מכיוון שעמדת המשא ומתן שלהם נחלשת. דרישות רגולטוריות, במיוחד במגזר הפיננסי, יכולות אפילו לרשום אסטרטגיות יציאה מפורשות לניהול הסיכונים של נעילה.

השלכות העלות חורגות על עלויות תפעול קבועות. שינוי פלטפורמה (צורה מחדש) גורם לעלויות הגירה ניכרות, המתחזקות על ידי השפעות נעילה. זה כולל עלויות להעברת נתונים, פיתוח פוטנציאלי חדש או התאמה של פונקציונליות ואינטגרציות המבוססות על טכנולוגיות קנייניות, כמו גם הכשרה נרחבת לעובדים. מוסיפים עלויות עקיפות באמצעות הפרעות עסקיות במהלך הגירה או חוסר יעילות ארוכת טווח עם תכנון לא מספק. יש לקחת בחשבון גם עלויות פוטנציאליות ליציאה מפלטפורמת ענן.

כיצד פלטפורמות עצמאיות מקדמות אוטונומיה אסטרטגית

פלטפורמות AI עצמאיות יכולות לעזור לשמור על אוטונומיה אסטרטגית בדרכים שונות ולהפחית סיכוני נעילה:

• שימוש בסטנדרטים פתוחים: פלטפורמות המבוססות על סטנדרטים פתוחים לדוגמא פורמטים של מכולות סטנדרטיות (כגון Docker), ממשקי API פתוחים או תמיכה של דגמי קוד פתוח ומסגרות-הפחתות את התלות בטכנולוגיות קנייניות.
• ניידות נתונים: השימוש בפורמטים של נתונים פחות קנייניים או תמיכה מפורשת של ייצוא נתונים בפורמטים סטנדרטיים מאפשרת העברת נתונים למערכות או לספקים אחרים. פורמטי נתונים סטנדרטיים הם אלמנט מפתח.
• רווחת תשתית: האפשרות להפעיל את הפלטפורמה על תשתיות שונות (מקומי, ענן פרטי, פוטנציאל רב-ענאי) מפחיתה באופן טבעי את הכריכה לתשתית של ספק יחיד. מיכל יישומים מוזכר כטכניקה חשובה.
• הימנעות ממנעולי מערכות אקולוגיות: פלטפורמות עצמאיות נוטות לתרגל פחות לחץ לשימוש במגוון שירותים משולבים עמוק של אותו ספק. זה מאפשר ארכיטקטורה מודולרית יותר וחופש בחירה גדול יותר עבור רכיבים בודדים. הרעיון של AI ריבוני נועד במפורש לעצמאות מצד ספקים בודדים.

יתרונות עלות לטווח הארוך על ידי הימנעות מנעול

הימנעות מתלות של ספקים חזקים יכולה להוביל ליתרונות עלות בטווח הארוך:

• עמדת משא ומתן טובה יותר: ההזדמנות האמינה לשנות את הספק שומרת על הלחץ התחרותי ומחזקת את עמדתך בעצמך במשא ומתן על מחירים וחוזה. חלק מהניתוחים מראים כי ספקים בגודל בינוני או מתמחה יכולים להציע יותר חופש משא ומתן מאשר היפרסלים גלובליים.
• הוצאות אופטימליות: חופש להיות מסוגל לבחור את הרכיבים החסכוניים ביותר (דגמים, תשתית, כלים) עבור כל משימה מאפשר אופטימיזציה טובה יותר של עלויות. זה כולל שימוש באפשרויות של קוד פתוח שעשוי להיות זול יותר או חומרה יעילה יותר שנבחרה בעצמה.
• עלויות הגירה מופחתות: אם שינוי נחוץ או רצוי, המכשולים הכספיים והטכניים נמוכים יותר, מה שמאפשר התאמה של טכנולוגיות עדכניות יותר, טובות יותר או זולות יותר.
• תקצוב צפוי: הרגישות הנמוכה יותר לעליית מחירים בלתי צפויה או שינויים בתשלום של ספק שעלולה לאפשר תכנון פיננסי יציב יותר.

עם זאת, חשוב להכיר בכך שנעילת הספק היא ספקטרום ואינו איכות בינארית. קיימת גם תלות מסוימת בבחירת ספק עצמאי - מפונקציות הפלטפורמה הספציפיות שלו, ממשקי API, תומכים באיכות ובסופו של דבר יציבותו הכלכלית. אסטרטגיה יעילה להפחתת הנעילה מכילה אפוא יותר מסתם בחירת ספק עצמאי. זה דורש ארכיטקטורה מודעת על בסיס סטנדרטים פתוחים, מכולות, ניידות נתונים וגישות פוטנציאליות רב-עננים. פלטפורמות עצמאיות יכולות להקל על יישום אסטרטגיות כאלה, אך אינן מבטלות אוטומטית את הסיכון. המטרה צריכה להיות תלות מנוהלת בה נשמרים במודע הזדמנויות גמישות ויציאה במקום לרדוף אחרי עצמאות מוחלטת.

מתאים לכך:

• הסכנות של נעילת הספק: מדוע חברות צריכות להימנע מתלות

נייטרליות בבחירת מודלים ותשתיות

הבחירה במודלי ה- AI האופטימליים והתשתית הבסיסית היא קריטית לביצועים וכלכלת של יישומי AI. פלטפורמות עצמאיות יכולות להציע כאן נייטרליות רבה יותר מאשר המערכות האקולוגיות המשולבות מקרוב של ההיפרסקלר.

הימנעות מהטיה של המערכת האקולוגית: גישה למודלי AI מגוונים

באופן טבעי יש עניין של Hyperscalers לקידום ובמיטוב של דגמי AI משלהם או את המודלים של שותפים אסטרטגיים קרובים (כמו מיקרוסופט עם Openai או Google With Gemini) בפלטפורמות שלהם. זה יכול להוביל למודלים אלה המוצגים רצוי, משולבים טכנית יותר או אטרקטיביים יותר מבחינת מחיר מאשר אלטרנטיבות.

לעומת זאת, לרוב אין פלטפורמות עצמאיות אין את אותו התמריץ להעדיף מודל בסיסי מסוים. לכן אתה יכול לאפשר גישה ניטרלית יותר למגוון רחב יותר של דגמים, כולל אפשרויות קוד פתוח מובילות. זה מאפשר לחברות ליישר את בחירת המודל יותר על קריטריונים אובייקטיביים כמו ביצועים עבור המשימה הספציפית, עלויות, שקיפות או תנאי רישיון. פלטפורמות כמו LocalMind מדגימות זאת על ידי הצעות מפורשות של תמיכה במודלים של קוד פתוח כמו LLAMA ו- Mistral לצד דגמים קנייניים כמו CHATT, CLAUDE ו- GEMINI. יוזמות כמו OpenGPT-X באירופה אפילו מתמקדות ביצירת אלטרנטיבות של קוד פתוח באירופה.

החלטות תשתית מטרה

נייטרליות משתרעת לרוב על בחירת התשתית:

• טגנוסטיזם חומרה: פלטפורמות עצמאיות המופעלות בחצרים או בעננים פרטיים מאפשרות לחברות לבחור חומרה (מעבד, GPUs, מעבדים מיוחדים, זיכרון) על בסיס מדדים משלהם וניתוח עלות-תועלת. הם לא מוגבלים לסוגי המופעים שצוינו, תצורות ומבני מחירים של סקלר יחיד. ספקים כמו אחסון טהור מדגישים את החשיבות של תשתית אחסון אופטימלית במיוחד עבור עומסי עבודה של AI.
• ערימת טכנולוגיה אופטימלית: ניתן לתכנן ערימת תשתית (חומרה, רשת, אחסון, מסגרות תוכנה), המותאמת בדיוק לדרישות הספציפיות של עומסי עבודה של AI. זה יכול להוביל לביצועים טובים יותר או ליעילות עלות גבוהה יותר מאשר השימוש במודולי ענן סטנדרטיים.
• הימנעות מתלות ארוזות: הלחץ להשתמש בשירותי נתונים, רשת או אבטחה ספציפיים של ספק הפלטפורמה נוטה להיות נמוך יותר. זה מאפשר בחירה אובייקטיבית יותר של רכיבים המבוססים על דרישות טכניות ותכונות ביצועים.

האופטימיזציה האמיתית של יישומי AI דורשת את התיאום הטוב ביותר האפשרי של המודל, הנתונים, הכלים והתשתיות למשימה המתאימה. ההטיה המובנית במערכת האקולוגית בפלטפורמות המשולבות הדוקות של ההיפרסקלר יכולה לכוון בעדינות החלטות בכיוון של פתרונות נוחים, אך יתכן שהיא אינה הבחירה הטכנית או כלכלית, אך בעיקר תועיל לערימת הספק. עם נייטרליות רבה יותר, פלטפורמות עצמאיות יכולות לאפשר לחברות לקבל החלטות אובייקטיביות יותר, מונחות כוח ועלולות להיות חסכוניות יותר בכל מחזור החיים של AI. נייטרליות זו אינה רק עיקרון פילוסופי, אלא יש השלכות מעשיות. זה פותח את האפשרות לשלב מודל של קוד פתוח רב עוצמה עם חומרה מקומית בהתאמה אישית או הגדרת ענן פרטית ספציפית-קונסטלציה שעשויה להיות קשה לממש או לא לקדם בתוך "הגן המוקף" של היפרסקלר. פוטנציאל זה לאופטימיזציה אובייקטיבית מייצג יתרון אסטרטגי משמעותי של נייטרליות.

מתאים לכך:

• פשוט מוסבר דגמי AI: להבין את היסודות של AI, דגמי קול והנמקה

שילוב חלק במערכת האקולוגית של התאגידים

הערך של יישומי AI בהקשר של החברה מתפתח לעתים קרובות רק באמצעות שילוב עם מערכות IT קיימות ומקורות נתונים. על כן פלטפורמות AI עצמאיות צריכות להציע מיומנויות אינטגרציה חזקות וגמישות על מנת להציג אלטרנטיבה מעשית למערכות האקולוגיות של ההיפרסקלר.

חיבור למערכות IT קיימות (ERP, CRM וכו ')

לשילוב מערכות ליבה של החברה, כגון מערכות תכנון משאבים ארגוניים (ERP) (למשל SAP) ומערכות ניהול קשרי לקוחות (CRM) (למשל Salesforce), יש חשיבות מכרעת. זוהי הדרך היחידה להשתמש בנתוני החברה הרלוונטיים לצורך הכשרה ושימוש ב- AI וניתן לשחזר ישירות את הידע או האוטומציה שנצברו ישירות לתהליכים העסקיים. לדוגמה, ניתן להשתמש ב- AI לשיפור תחזיות הביקוש הזורמות ישירות לתכנון ה- ERP, או להעשיר נתוני לקוחות ב- CRM.

פלטפורמות עצמאיות בדרך כלל עוסקות בצורך זה באמצעות מנגנונים שונים:

• ממשקי API (ממשקי תכנות יישומים): אספקת ממשקי API מתועדים היטב, מבוססי סטנדרט (למשל מנוחה) היא בסיסית כדי לאפשר תקשורת עם מערכות אחרות.
• מחברים: מחברים מוכנים ליישומים ארגוניים נרחבים כמו SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics או Microsoft 365 יכולים להפחית משמעותית את מאמץ האינטגרציה. ספקים כמו Seeburger או Jitterbit מתמחים בפתרונות אינטגרציה ומציעים מחברי SAP מוסמכים המאפשרים שילוב עמוק. SAP עצמה מציעה גם פלטפורמת אינטגרציה משלה (SAP Integration Suite, לשעבר CPI), המספקת מחברים למערכות שונות.
• תאימות תווך/IPAAS: היכולת לעבוד עם פתרונות או פלטפורמות אינטגרציה של תוכנות תווך כוללות של החברה כשירות (IPAAS) מציעה חשובה לחברות עם אסטרטגיות אינטגרציה מבוססות.
• סנכרון דו -כיווני: עבור יישומים רבים, חשוב מאוד שלא ניתן לקרוא רק נתונים ממערכות המקור, אלא ניתן גם לכתוב שם (למשל עדכון אנשי קשר של לקוחות או סטטוס הזמנה).

חיבור למקורות נתונים שונים

דגמי AI זקוקים לגישה לנתונים רלוונטיים, המופצים לעתים קרובות במגוון מערכות ופורמטים בחברה: מסדי נתונים יחסיים, מחסני נתונים, אגמי נתונים, אחסון בענן, מערכות תפעול, אך גם מקורות לא מובנים כמו מסמכים או תמונות. לפיכך, פלטפורמות AI עצמאיות חייבות להיות מסוגלות להתחבר למקורות נתונים הטרוגניים אלה ולעבד נתונים מסוגים שונים. פלטפורמות כמו LocalMind מדגישות כי תוכלו לעבד טקסטים לא מובנים, מסמכים מורכבים עם תמונות ותרשימים כמו גם תמונות וסרטונים. SAPS שהוכרז על נתונים עסקיים ענן גם שואף לתקנן את הגישה לנתוני החברה ללא קשר לפורמט או למיקום האחסון.

תאימות לכלי פיתוח וניתוח

תאימות לכלים ומסגרות נפוצות חיונית לפריון של צוותי מדעי נתונים ופיתוח. זה כולל תמיכה במסגרות KI/ML נרחבות כמו Tensorflow או Pytorch, שפות תכנות כמו Python או Java וסביבות פיתוח כמו מחברות יופיטר.

חשוב גם שילוב עם בינה עסקית (BI) וכלי ניתוח. לעיתים קרובות יש לדמיין את תוצאות דגמי AI בלוחות מחוונים או מוכנים לדוחות. לעומת זאת, כלי BI יכולים לספק נתונים לניתוח AI. התמיכה בסטנדרטים פתוחים בדרך כלל מאפשרת את החיבור למגוון רחב יותר של כלים של צד שלישי.

בעוד ש- Hyperscales נהנים מהאינטגרציה החלקה בתוך המערכות האקולוגיות הנרחבות שלהן, על פלטפורמות עצמאיות להוכיח את כוחן בחיבור הגמיש לנוף התאגידי הקיים וההטרוגני. ההצלחה שלהם תלויה באופן משמעותי בשאלה אם ניתן לשלב אותם לפחות יעילים, אך גמישים באופן אידיאלי, במערכות מבוססות כמו SAP ו- Salesforce מאשר ההצעות של HyperScaler. "העצמאות" של פלטפורמה יכולה להוכיח כמצב חובה אם היא תוביל למכשולי אינטגרציה. ספקים מובילים עצמאיים חייבים אפוא להפגין מצוינות ביכולת פעולה הדדית, להציע ממשקי API חזקים, מחברים ואולי גם שותפויות עם מומחי אינטגרציה. היכולת שלהם להחליק אינטגרציה בסביבות מורכבות וגדלות היא גורם הצלחה קריטי ויכול אפילו להוות יתרון על פני היפר -סקל בנופים הטרוגניים, המתמקד בעיקר בשילוב בערימה שלה.

שילוב פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים רחבה מקור לכל ענייני החברה-דימוי: xpert.digital

Ki-GameChanger: הפתרונות הגמישים ביותר של פלטפורמת AI-Tailor, המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

• פלטפורמת AI זו מקיימת אינטראקציה עם כל מקורות הנתונים הספציפיים
  • מ- SAP, Microsoft, JIRA, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ומערכות ניהול נתונים רבות אחרות
• שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
• תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

• אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
• השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
• בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

אתגרים שפלטפורמת ה- AI שלנו פותרת

• חוסר דיוק של פתרונות AI קונבנציונליים
• הגנה על נתונים וניהול מאובטח של נתונים רגישים
• עלויות ומורכבות גבוהה של פיתוח AI פרטני
• היעדר AI מוסמך
• שילוב AI במערכות IT קיימות

עוד על זה כאן:

• שילוב AI של פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים לרוחב מקור לכל ענייני החברה

ניתוח עלויות השוואתי: נקודת מבט של TCO

העלויות הן גורם מכריע בבחירת פלטפורמת AI. עם זאת, שיקול טהור של מחירי המחירים נופל. ניתוח מקיף של עלויות התפעול הכוללות (עלות בעלות כוללת, TCO) לאורך כל מחזור החיים נחוץ כדי לקבוע את האפשרות החסכונית ביותר עבור היישום הספציפי.

מתאים לכך:

• מערכות ניהול נתונים בשינוי: אסטרטגיות להצלחת החברה בעידן AI

מבני עלות של פלטפורמות עצמאיות (פיתוח, פעולה, תחזוקה)

מבנה העלויות של פלטפורמות עצמאיות יכול להשתנות מאוד, תלוי בספק ובמודל הפריסה:

• עלויות רישיון תוכנה: אלה יכולים להיות נמוכים יותר מאשר עם שירותי Hyperscal קנייניים, במיוחד אם הפלטפורמה מבוססת מאוד על דגמי קוד פתוח או רכיבים. ספקים מסוימים, כמו מחשוב בקנה מידה באזור HCI, ממקמים את עצמם כדי לחסל את עלויות הרישיון של ספקים אלטרנטיביים (למשל VMware).
• עלויות תשתית: במקרה של מקומי או פריסות ענן פרטיות, עלויות השקעה (CAPEX) או שיעורי ליסינג (OPEX) עבור שרתים, זיכרון, רכיבי רשת ויכולות מרכז נתונים (שטח, חשמל, קירור). הקירור לבדו יכול לעשות חלק משמעותי מצריכת החשמל. בפלטפורמות עצמאיות מתארחות, בדרך כלל נגרמות דמי מנוי, המכילים עלויות תשתית.
• עלויות הפעלה: עלויות הפעלה כוללות חשמל, קירור, תחזוקה של החומרה והתוכנה. בנוסף, קיימות עלויות כוח אדם פנימיות גבוהות יותר לניהול, פיקוח וידע מתמחה בהשוואה לשירותי Hyperscal המנוהלים לחלוטין. לעתים קרובות מתעלמים עלויות תפעוליות אלה בחישובי TCO.
• עלויות פיתוח ושילוב: ההגדרה הראשונית, שילוב במערכות קיימות וכל התאמות הכרחיות עלולות לגרום למאמץ משמעותי ובכך עלויות.
• עלויות מדרגיות: הרחבת הקיבולת מחייבת לרוב רכישת חומרה נוספת (צמתים, שרתים) לפתרונות מקומיים. ניתן לתכנן עלויות אלה, אך דורשים השקעות ראשוניות או דגמי ליסינג גמישים.

מידוד המבוסס על דגמי התמחור של Hyperscalern

פלטפורמות HyperScaler מאופיינות בדרך כלל במודל שנשלט על ידי OPEX:

• תשלום כעבור: עלויות חשובות בעיקר לשימוש בפועל בזמן המחשוב (CPU/GPU), שטח אחסון, העברת נתונים ושיחות API. זה מציע גמישות גבוהה, אך יכול להוביל לעלויות בלתי צפויות וגבוהות ללא מספיק ניהול.
• עלויות נסתרות פוטנציאליות: בפרט, העלויות של יצוא נתונים מענן (עמלות מצוקה) יכולות להיות משמעותיות ולהקשות על שינויים בספק אחר, מה שתורם למנעול. תמיכה בפרמיה, סוגי מופעים מיוחדים או בעלי ביצועים גבוהים ותכונות אבטחה או ניהול מורחבות גורמים לרוב עלויות נוספות. הסיכון להעברות הוא אמיתי אם השימוש במשאבים אינו מנוטר ומותאם ברציפות.
• תמחור מורכב: דגמי התמחור של היפרסקלרים הם לרוב מורכבים מאוד עם מגוון חיות שירות, אפשרויות למקרים שמורים או ספוט ויחידות חיוב שונות. זה מקשה על חישוב TCO מדויק.
• עלויות עבור ממשקי API של מודלים: השימוש במודלים בסיסיים קנייניים באמצעות שיחות API יכול להיות יקר מאוד עם נפח גבוה. השוואות מראות כי אלטרנטיבות קוד פתוח לכל אסימון מעובד יכולות להיות זולות משמעותית.

הערכת העלויות עבור פיתוחים של בית

המבנה של פלטפורמת AI משלך קשור בדרך כלל להשקעות הראשוניות הגבוהות ביותר. זה כולל עלויות למחקר ופיתוח, רכישת כישרונות מיוחדים מאוד והקמת התשתית הדרושה. בנוסף, קיימות עלויות הפעלה משמעותיות לתחזוקה, עדכונים, תיקוני אבטחה וכריכת הצוות. אין להמעיט בערך עלויות ההזדמנות: משאבים הזורמים לבניית הפלטפורמה אינם זמינים לפעילויות אחרות -מוסיפים. בנוסף, הזמן עד יכולת התפעול (זמן לשוק) הוא בדרך כלל ארוך משמעותית מאשר בשימוש בפלטפורמות קיימות.

אין אפשרות זולה ביותר אוניברסלית. חישוב ה- TCO תלוי מאוד בהקשר. לעתים קרובות מסלולי יתר מציעים עלויות כניסה נמוכות יותר וגמישות בלתי מתקדמת, מה שהופך אותם לאטרקטיביים עבור סטארט-אפים, פרויקטים של פיילוט או יישומים עם עומס משתנה מאוד. עם זאת, פלטפורמות עצמאיות או פרטיות יכולות להיות בעלות TCO נמוך יותר לטווח הארוך במקרה של עומסי עבודה גדולים -נפח גדולים. זה חל בפרט אם אתה לוקח בחשבון גורמים כמו עלויות גישה גבוהות לנתונים עבור Scalers, עלויות לשירותי פרימיום, היתרונות העלתיים הפוטנציאליים של דגמי קוד פתוח או אפשרות להשתמש בחומרה אופטימלית, משלך. מחקרים מצביעים על כך שה- TCO לעננים ציבוריים ופרטיים יכול להיות דומה באופן תיאורטי לאותה יכולת; עם זאת, העלויות בפועל תלויות רבות בעומס, בניהול ובדגמי המחירים הספציפיים. ניתוח TCO יסודי הכולל את כל העלויות הישירות והעקיפות לגבי תקופת השימוש המתוכננת (למשל 3-5 שנים)-כולל תשתיות, רישיונות, כוח אדם, הכשרה, הגירה, מאמץ ציות ועלויות יציאה פוטנציאליות-חיוניות להחלטה תקינה.

מסגרת השוואה בין עלויות תפעול עבור פלטפורמות AI

מסגרת השוואה בין עלויות התפעול הכוללות עבור פלטפורמות AI-דימוי: xpert.digital

טבלה זו מציעה מסגרת איכותית להערכת פרופילי העלויות. המספרים בפועל תלויים מאוד בתרחיש הספציפי, אך הדפוסים ממחישים את ההשלכות והסיכונים הכספיים השונים של סוגי הפלטפורמה המתאימים.

מסגרת השוואה בין עלויות הפעלה כוללות עבור פלטפורמות AI מציגה את קטגוריות העלות השונות ואת גורמי ההשפעה שיש לקחת בחשבון בבחירת פלטפורמה. במקרה של פלטפורמות מקומיות או פרטיות עצמאיות, ההשקעה הראשונית היא גבוהה, בעוד שהיא יכולה להיות נמוכה למשתנה בפלטפורמות מתארחות או בפתרונות מבוססי HyperScal. עם זאת, לפתרונות שפותחו באופן פנימי יש עלויות ראשוניות גבוהות מאוד. במקרה של עלויות חישוב המשפיעות על ההכשרה ועל ההסקה, ההוצאות משתנות בהתאם לרציף. במקרה של פלטפורמות עצמאיות, קרנות אלה הן, עם פתרונות מתארחים ואפשרויות ענן ציבוריות, אתה יכול להיות גבוה עד גבוה במיוחד עם נפח גדול. פתרונות מפותחים פנימיים הם גם אינטנסיביים עלות.

עלויות הפנים מתונות במקרה של פלטפורמות עצמאיות ואפשרויות מתארחות, אך לעיתים קרובות בענן הציבורי ומשתלמים לפי ג'יגה -בייט המשמש. לפתרונות שפותחו באופן פנימי עלויות אחסון גבוהות. ביחס לגישה או העברה של נתונים, העלויות של פלטפורמות עצמאיות ופתרונות פנימיים נמוכות, אך יכולות לגדול משמעותית בסביבת ענן ציבורית כאשר נפח הנתונים.

רישוי התוכנה מראה גם על הבדלים: בעוד שאפשרויות קוד פתוח שומרות על ההוצאות נמוכות עד בינוניות עבור פלטפורמות עצמאיות, הן גדלות בפתרונות ענן מתארחים או ציבוריים, במיוחד אם משתמשים במודלים ספציפיים לפלטפורמה או API. במקביל, הוצאות נמוכות יותר לפתרונות מפותחים באופן פנימי נגרמות, אך עלויות פיתוח גבוהות יותר. הדבר תקף לתחזוקה ותמיכה - פתרונות פנימיים ופלטפורמות עצמאיות אינן אינטנסיביות במיוחד, ואילו לשירותים מנוהלים של היפרסקלרים יש הוצאות נמוכות יותר.

הצוות הנדרש והמומחיות שלהם הם גורם חשוב בעלויות התפעול. פלטפורמות עצמאיות ופתרונות שפותחו באופן פנימי דורשים יכולת גבוהה בתשתיות ו- AI, בעוד שזה מתון יותר באפשרויות ענן מתארחות וציבוריות. מאמץ הציות משתנה בהתאם לפלטפורמה בהתאם לדרישות הרגולציה ומורכבות הביקורת. לעומת זאת, עלויות Skalability מראות יתרונות ברורים עבור פתרונות ענן ציבוריים מכיוון שהם אלסטיים, בעוד שהם גבוהים יותר בפתרונות פנימיים ונמצאים ב- PREM בגלל הרחבת חומרה ותשתיות.

עלויות יציאה והגירה ממלאות גם תפקיד, במיוחד עבור פלטפורמות ענן ציבוריות, בהן יש סיכון נעילה מסוים ויכול להיות גבוה, ואילו פלטפורמות עצמאיות ופתרונות מפותחים פנימיים בתחום זה מביאים עלויות בינוניות עד נמוכות יותר. בסופו של דבר, הקטגוריות שהוזכרו ממחישות את ההשלכות הכספיות והסיכונים שיש לקחת בחשבון בבחירת פלטפורמה. המסגרת האיכותית משמשת להתמצאות; עם זאת, העלויות בפועל משתנות בהתאם ליישום הספציפי.

פלטפורמות AI עצמאיות מציעות יתרונות רבים, אך גם אתגרים שיש לקחת בחשבון. הערכה ריאלית של פלטפורמות כאלה דורשת אפוא מראה מאוזן הכולל הן את ההיבטים החיוביים והן מכשולים אפשריים.

התייחסות לאתגרים של פלטפורמות עצמאיות

אף על פי שפלטפורמות AI עצמאיות מציעות יתרונות אטרקטיביים, הם אינם חסרי אתגרים פוטנציאליים. השקפה מאוזנת חייבת לקחת בחשבון גם חסרונות או מכשולים אלה כדי להיות מסוגלים לבצע הערכה מציאותית.

תמיכה, בגרות קהילתית ומערכת אקולוגית

האיכות והזמינות של התמיכה יכולים להשתנות וייתכן שלא תמיד יוכלו להשיג את רמת ארגוני התמיכה הגלובלית של HyperScaler. במיוחד במקרה של ספקים קטנים יותר או חדשים יותר, זמני תגובה או עומק הידע הטכני עשויים להוות אתגר לבעיות מורכבות. אפילו ארגונים גדולים יכולים להיתקל בהגבלות ראשוניות בעת הצגת מערכות תמיכה חדשות AI, למשל בתמיכה בשפה או בהיקף העיבוד.

גודל הקהילה סביב פלטפורמה עצמאית ספציפית הוא לרוב קטן יותר מאשר המפתחים העצומים וקהילות המשתמשים שהיוו סביב שירותיהם של AWS, Azure או GCP. בעוד שרכיבי קוד פתוח המשמשים את הפלטפורמה עשויים להיות בעלי קהילות גדולות ופעילות, קהילת הפלטפורמה הספציפית יכולה להיות קטנה יותר. זה יכול להשפיע על זמינותם של כלים של צד שלישי, שילובים טרומיים, הדרכות והחלפת ידע כללית. עם זאת, יש לציין כי קהילות קטנות וממוקדות לעתים קרובות יכולות להיות מחויבות ועוזרות מאוד.

המערכת האקולוגית שמסביב - כולל מקומות שוק לתוספים, שותפים מוסמכים ומומחים זמינים עם כישורי פלטפורמה - היא בדרך כלל רחבה יותר ונמוכה יותר עבור היפרסקלרים. פרויקטים של קוד פתוח שפלטפורמות עצמאיות עשויות להסתמך עליהם תלויים גם בפעילות הקהילה ואינם מציעים שום ערובה להמשכיות לטווח הארוך.

רוחב ועומק הפונקציות בהשוואה ל

פלטפורמות עצמאיות עשויות שלא להציע את המספר העצום של שירותי AI זמינים, טרומיים, דגמים מיוחדים או כלי ענן משלימים שניתן למצוא בפלטפורמות הגדולות של HyperScaler. המיקוד שלהם הוא לרוב בפונקציונליות ליבה של פיתוח וקידום AI או נישות ספציפיות.

Hyperscalers משקיעים באופן מאסיבי במחקר ופיתוח ולעתים קרובות הם הראשונים שהעלו שירותי AI חדשים ומנוהלים לשוק. פלטפורמות עצמאיות יכולות להיות עיכוב מסוים בעת מתן השירותים המנוהלים ביותר והמיוחדים ביותר. עם זאת, זה מפוצה חלקית על ידי העובדה שלעתים קרובות הם גמישים יותר בעת שילוב ההתפתחויות האחרונות של הקוד הפתוח. יתכן גם כי פונקציות נישה מסוימות או כיסויי מדינה אינם זמינים עבור ספקים עצמאיים.

מורכבות יישום וניהול פוטנציאלית

הקמה ותצורה של פלטפורמות עצמאיות, במיוחד על מקומי או פריסות ענן פרטיות, יכולה להיות תובענית יותר מבחינה טכנית ולדרוש מאמץ ראשוני יותר מאשר השימוש בשירותים המנוהלים המופשטים והמתגבשים מראש של ההפרעה. חוסר מומחיות או יישום שגוי יכול להסתיר כאן סיכונים.

המבצע הנוכחי מחייב גם משאבים פנימיים או שותף מוסמך לניהול התשתית, יישום עדכונים, ומבטיח את האבטחה והמעקב של החברה. זה מנוגד להצעות PaaS או SaaS המנוהלות לחלוטין בהן הספק מקבל משימות אלה. מתן מורכב, אולי על שירותי מיקרו המבוססים על ארכיטקטורות AI דורש ידע מתאים.

אם כי, כפי שהוסבר בסעיף VII, מיומנויות אינטגרציה חזקות אפשריות, מה שמבטיח אינטראקציה חלקה בנוף IT הטרוגני תמיד מכיל מורכבות מסוימת ומקורות שגיאה פוטנציאליים. תצורות שגויות או תשתית מערכת לא מספקת יכולים להשפיע על האמינות.

השימוש בפלטפורמות עצמאיות יכול אפוא להביא צורך גבוה יותר במיומנויות פנימיות מיוחדות (מומחי AI, ניהול תשתיות) כאילו אתה מסתמך על השירותים המנוהלים של Hyperscaler.

שיקולים נוספים

• וייליות של ספק: בבחירת ספק עצמאי, בפרט קטן יותר או חדש יותר, בחינה מדוקדקת של היציבות הכלכלית לטווח הארוך, מפת הדרכים של המוצר שלו והסיכויים העתידיים שלה חשובה.
• סיכונים והטיה אתית: פלטפורמות עצמאיות, כמו כל מערכות AI, אינן חסינות מפני סיכונים כמו הטיה אלגוריתמית (אם מודלים הוכשרו על נתונים מעוותים), חוסר הסבר (במיוחד עבור מודלים של למידה עמוקה-בעיית "התיבה השחורה") או על הפוטנציאל להתעללות. גם אם אתה עלול להציע שקיפות רבה יותר, יש לקחת בחשבון סיכוני AI כלליים אלה בבחירת פלטפורמה ויישום.

חשוב להבין כי "האתגרים" של פלטפורמות עצמאיות הם לרוב הצד ההפוך של "היתרונות" שלהם. הצורך בידע פנימי יותר (ix.c) מחובר ישירות לבקרה וליכולת ההסתגלות המתקבלת (IV.C). מערך תכונות ראשוני צרה יותר שעשוי להיות יותר (IX.B) יכול להתאים לפלטפורמה ממוקדת יותר, פחות עמוסת יתר (IV.A). לפיכך יש להעריך תמיד אתגרים אלה בהקשר של סדרי העדיפויות האסטרטגיים, הסיכון לסיכון ויכולות פנימיות של הארגון. חברה שיש לה עדיפות עליונה לבקרה והתאמה מקסימאלית, אולי ישקול את הצורך בידע מומחה פנימי כהשקעה הכרחית ולא כחיסרון. ההחלטה לפלטפורמה אינה אפוא חיפוש אחר פיתרון ללא חסרונות, אלא בחירת הפלטפורמה, שהאתגרים הספציפיים שלה מקובלים או ניתנים לניהול לאור המטרות והמשאבים שלך והטובים שבהם עדיפים להתאים לאסטרטגיה הארגונית.

מתאים לכך:

• עשרת המתחרים המובילים ב- AI ופתרונות של צד שלישי כאלטרנטיבות למודיעין פרמיום של Microsoft SharePoint Premium

המלצות אסטרטגיות

בחירת פלטפורמת ה- AI הנכונה היא קורס אסטרטגי. בהתבסס על ניתוח הפלטפורמות השונות של סוגי הפלטפורמה, ניתן לגזור קריטריונים והמלצות של HyperScal וקריטריונים להחלטה פנים-פנים, במיוחד עבור חברות בהקשר האירופי.

מסגרת החלטה: מתי לבחור פלטפורמת AI עצמאית?

יש לקחת בחשבון את ההחלטה לפלטפורמת AI עצמאית, במיוחד אם לגורמים הבאים יש עדיפות גבוהה:

• ריבונות נתונים ותאימות: אם עמידה ב- GDPR, לחוק AI של האיחוד האירופי או לתקנות הספציפיות בתעשייה יש עדיפות עליונה ושליטה מקסימאלית על לוקליזציה של נתונים, עיבוד ושקיפות נתונים (ראה סעיף III).
• הימנעות מנעילת ספקים: אם עצמאות אסטרטגית מהסקרנים הגדולים היא מטרה מרכזית לשמור על גמישות ולמזער סיכוני עלות לטווח הארוך (ראה סעיף V).
• צורך גבוה בהתאמה: אם רמה גבוהה של אינדיבידואליזציה של הפלטפורמה, הדגמים או התשתית נדרשים למקרי יישום ספציפיים או לאופטימיזציה (ראה סעיף IV).
• העדפה לקוד פתוח: כאשר עדיפות מודלים או טכנולוגיות של קוד פתוח ספציפיים מעלות, שקיפות, ביצועים או רישיון (ראה סעיף IV.B).
• TCO אופטימיזציה לעומסים צפויים: כאשר עלויות התפעול הכוללות לטווח הארוך עבור עומסי עבודה יציבים, בנפח גדול נמצאים בקדמת הבמה וניתוחים מראים כי גישה עצמאית (על גבי PREM/פרטי) זולה יותר משימוש בקבע היפר-קולי (ראה סעיף VIII).
• שילוב גמיש בנופים הטרוגניים: אם האינטגרציה החלקית בנוף IT מורכב וקיים עם מערכות מספקים שונים דורשת גמישות ספציפית (ראה סעיף VII).
• נייטרליות במקרה של בחירת רכיבים: אם הבחירה האובייקטיבית של רכיבי הדגמים והתשתיות הטובים ביותר, ללא הטיה של המערכת האקולוגית, היא קריטית לביצועים ואופטימיזציה של עלויות (ראה סעיף VI).

יש צורך בהזמנה בבחירת פלטפורמה עצמאית אם:

• שירותים מנוהלים מקיפים נדרשים וידע פנימי לניהול AI או לניהול תשתיות מוגבל.
• הזמינות המיידית של המגוון הרחב ביותר של שירותי AI טרומיים היא מכריעה.
• למזעור העלויות הראשוניות והגמישות המרבית עבור עומסי עבודה משתנים מאוד או בלתי צפויים יש עדיפות.
• ישנם חששות משמעותיים לגבי יציבות כלכלית, איכות תמיכה או גודל הקהילה של ספק עצמאי ספציפי.

שיקולי מפתח לחברות אירופאיות

ישנן המלצות ספציפיות לחברות באירופה:

• קבע עדיפות לסביבה הרגולטורית: הדרישות של ה- GDPR, חוק AI של האיחוד האירופי ותקנות לאומיות או מגזריות פוטנציאליות חייבות להיות מוקד הערכת הפלטפורמה. ריבונות נתונים צריכה להיות גורם ראשוני -הגשמת החלטה. יש לחפש אחר פלטפורמות המציעות נתיבי ציות ברורים וניתנים להפגנה.
• בדוק יוזמות וספקים אירופיים: יוזמות כמו Gaia-X או OpenGPT-X וכן ספקים שמתרכזים במפורש בשוק האירופי ובצרכיה (למשל חלק מהזכרו או דומים). אתה יכול להציע הסכמה טובה יותר עם דרישות וערכים מקומיים.
• דרג את זמינותם של מומחים: יש להעריך באופן מציאות את זמינותם של כוח אדם עם הכישורים הדרושים לניהול והשתמש בפלטפורמה שנבחרה.
• מתקבלות שותפויות אסטרטגיות: שיתוף פעולה עם ספקים עצמאיים, משלבי מערכות או יועצים שמבינים את ההקשר האירופי ויש להם ניסיון עם הטכנולוגיות והתקנות הרלוונטיות יכולות להיות קריטיות להצלחה.

פלטפורמות ה- AI של אירופה: אוטונומיה אסטרטגית באמצעות טכנולוגיות בטוחות

הנוף של פלטפורמות ה- AI מתפתח במהירות. המגמות הבאות צצות:

• הגדלת הפתרונות הריבוניים וההיברידיים: הביקוש לפלטפורמות המבטיחות ריבונות נתונים ומאפשרת דגמי ענן היברידיים גמישים (שילוב של מקומי/בקרת ענן פרטית עם גמישות ענן ציבורית) ימשיך ככל הנראה לעלות.
• החשיבות ההולכת וגוברת של קוד פתוח: דגמי קוד פתוח ופלטפורמות ישחקו תפקיד חשוב יותר ויותר. הם מניעים חידושים קדימה, מקדמים שקיפות ומציעים אלטרנטיבות להפחתת נעילת הספק.
• התמקדו ב- AI אחראי: היבטים כמו ציות, אתיקה, שקיפות, הגינות והפחתת ההטיה הופכים לתכונות הבידול המכריעות עבור פלטפורמות AI ויישומים.
• השילוב נותר מכריע: היכולת לשילוב חלק חלק של AI בתהליכי ומערכות של החברה הקיימים תישאר דרישה בסיסית ליישום הערך העסקי המלא.

לסיכום, ניתן לומר כי פלטפורמות AI עצמאיות מייצגות אלטרנטיבה משכנעת עבור חברות אירופאיות העומדות בפני דרישות רגולטוריות קפדניות ושואפות לאוטונומיה אסטרטגית. נקודות החוזק שלהם טמונות במיוחד בבקרת נתונים משופרת, הגמישות וההסתגלות הגדולה יותר כמו גם הפחתת סיכוני הנעילה של הספק. גם אם אתגרים ביחס לבגרות המערכת האקולוגית, הרוחב התפקודי הראשוני והמורכבות הניהולית יכולים להתקיים, היתרונות שלך הופכים אותך לאפשרות חיונית בתהליך ההחלטה לתשתית AI הנכונה. בחינה מדוקדקת של הדרישות התאגידיות הספציפיות, מיומנויות פנימיות וניתוח מפורט של TCO חיוניים כדי לבחור בחירה אופטימלית אסטרטגית וכלכלית.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

קונרד וולפנשטיין

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus