Független AI platformok mint stratégiai alternatíva az európai vállalatok számára

Független AI platformok az alternatívákhoz képest

A mesterséges intelligencia (AI) alkalmazásainak fejlesztésére és működtetésére szolgáló megfelelő platform kiválasztása stratégiai döntés, amely messzemenő következményekkel jár. A vállalatokkal szembesülnek a nagy hiperscalok, a teljesen belső megoldások és az úgynevezett független AI platformok ajánlatai között. Annak érdekében, hogy jól megalapozott döntést hozhassunk, ezeknek a megközelítéseknek a világos meghatározása elengedhetetlen.

Alkalmas:

• AI független és átmeneti adatokat átfogó AI platform AI-integrációja minden vállalati ügy számára

A független AI platformok jellemzése (beleértve a szuverén/magán AI koncepciókat)

A független AI platformokat általában olyan szolgáltatók biztosítják, akik a hiperscaler domináns ökoszisztémáján kívül, mint például az Amazon Web Services (AWS), a Microsoft Azure és a Google Cloud Platform (GCP). A KI és a gépi tanulási (ML) modellek fejlesztésére, telepítésére és kezelésére szolgáló speciális készségek biztosítására, az adatkezelés, az adaptív képesség vagy a vertikális ipar integrációjának szempontjából inkább hangsúlyt fókuszálnak. Ezeket a platformokat azonban magánfelhő-infrastruktúrán, helyszíni vagy bizonyos esetekben a hiperscalerek infrastruktúráján is működtethetik, de különálló menedzsment és vezérlési réteget kínálnak.

Az európai kontextusban különösen fontos központi koncepció, amely gyakran kapcsolódik a független platformokhoz, a "szuverén AI". Ez a kifejezés hangsúlyozza az adatok és a technológia ellenőrzésének szükségességét. Az Arvato Systems például megkülönbözteti a "nyilvános AI" -et (összehasonlítható a hiperscális megközelítésekkel, amelyek potenciálisan felhasználói bemenetet használnak az edzéshez) és a "szuverén AI". A szuverén AI tovább megkülönböztethető:

• Önállóan meghatározott szuverén AI: Ezek kötelező megoldások, amelyeket a hiperscális infrastruktúrán működtethetnek, de garantált EU-adatokkal ("EU adathatár") vagy tiszta EU-műveletben. Gyakran építenek olyan nyilvános nagy nyelvű modellekre (LLM), amelyeket meghatározott célokra ("finomhangolt") finoman hangolnak. Ez a megközelítés kompromisszumot keres a modern AI készségei és az adatok szükséges ellenőrzése között.
• Ön -elegendő szuverén AI: Ez a szint a maximális ellenőrzést képviseli. Az AI modelleket helyben működtetik, harmadik felektől való függőség nélkül, és saját adataik alapján képzik őket. Gyakran nagyon specializálódnak egy bizonyos feladatban. Ez az önellátás maximalizálja az irányítást, de potenciálisan az általános teljesítmény vagy az alkalmazhatóság szélességének rovására lehet.

A Hyperscalers -szel ellentétben, amelyek a szélességre, a horizontális szolgáltatási portfóliókra irányulnak, a független platformok gyakrabban koncentrálnak az egyes résekre, speciális eszközöket, vertikális megoldásokat vagy pozíciókat kínálnak kifejezetten olyan jellemzőkkel, mint az adatvédelem és az adatkezelés, mint alapvető haszon ígéret. Például a LocalMind kifejezetten hirdeti annak lehetőségét, hogy az AI asszisztenseket saját szerverükön működtesse. A magánfelhő -telepítések használata vagy engedélyezése olyan közös tulajdonság, amely a szervezeteknek teljes ellenőrzést biztosít az adattárolás és a feldolgozás felett.

A hiperscaler platformok (AWS, Azure, Google Cloud) megkülönböztetése

A hyperscalers nagy felhőszolgáltatók, amelyek a hatalmas, globálisan elosztott adatközpontok tulajdonosai és üzemeltetői. Nagyon méretezhető, szabványosított felhőalapú számítástechnikai forrásokat kínálnak, mint infrastruktúra-szolgáltatásként (IAAS), platform-szolgáltatásként (PAA-k) és szoftver-szolgáltatásként (SAAS), beleértve az AI és az ML kiterjedt szolgáltatásait. A legjelentősebb képviselők az AWS, a Google Cloud, a Microsoft Azure, de az IBM Cloud és az Alibaba Cloud.

Fő tulajdonsága a hatalmas vízszintes méretezhetőség és az integrált szolgáltatások nagyon széles portfóliója. Központi szerepet játszanak számos digitális átalakítási stratégiában, mivel rugalmas és biztonságos infrastruktúrát tudnak biztosítani. Az AI területén a hiperscalák általában gépi tanulást kínálnak, mint szolgáltatást (MLAAS). Ez magában foglalja a felhőalapú hozzáférést az adattároláshoz, a számítási kapacitáshoz, az algoritmusokhoz és az interfészekhez, helyi telepítések nélkül. Az ajánlat gyakran magában foglalja az előkertített modelleket, a modellek eszközeit (például Azure AI, Google Vertex AI, AWS Sagemaker) és a telepítéshez szükséges infrastruktúrát.

Alapvető jellemző az AI szolgáltatások mély integrációja a Hyperscaler szélesebb ökoszisztémájába (számítás, tárolás, hálózatépítés, adatbázisok). Ez az integráció előnyöket kínálhat a zökkenőmentesség révén, ugyanakkor hordozza az erős szolgáltató függőségének ("szállítói zárolása") kockázatát. A megkülönböztetés kritikus pontja az adatfelhasználásra vonatkozik: figyelembe vesszük, hogy a hiperscális ügyféladatok - vagy legalább a metaadatok és a felhasználási minták - felhasználhatják saját szolgáltatásainak fejlesztését. A szuverén és a független platformok gyakran kifejezetten foglalkoznak ezekkel az aggályokkal. A Microsoft például azt jelzi, hogy nem használja az ügyféladatokat az alapmodellek képzéséhez hozzájárulás nélkül, de sok felhasználó számára továbbra is bizonytalan.

Összehasonlítás a belsőleg kifejlesztett megoldásokkal (házon belül)

A belsőleg kifejlesztett megoldások teljesen testreszabott AI platformok, amelyeket maga a szervezet belső vagy adattudományi csoportjai építettek és kezelnek. Elméletileg a platform minden aspektusának maximális ellenőrzését kínálják, hasonlóan az önellátó szuverén AI fogalmához.

Ennek a megközelítésnek a kihívásai azonban jelentősek. Jelentős beruházásokat igényel a speciális személyzetbe (adattudósok, ML mérnökök, infrastruktúra -szakértők), a hosszú fejlesztési időket, valamint a folyamatos karbantartási és továbbfejlesztési erőfeszítéseket. A fejlesztés és a méretezés lassú lehet, ami fennáll annak a kockázata, hogy elmarad az AI területén a gyors innovációról. Ha nincsenek szélsőséges skálahatások vagy nagyon specifikus követelmények, akkor ez a megközelítés gyakran magasabb működési költségeket (a tulajdonosi költségek, TCO), a külső platformok használatához képest. Fennáll annak a veszélye is, hogy olyan megoldások kidolgozását fejlesztették ki, amelyek nem versenyképesek vagy elavultak.

Az ezen platformtípusok közötti határok elmosódhatnak. A „független” platform minden bizonnyal működtethető egy hiperscaler infrastruktúráján, de független hozzáadott értéket kínál specifikus kontroll mechanizmusok, szolgáltatások vagy megfelelési absztrakciók révén. Például a LocalMind lehetővé teszi a saját szerverein történő működést, de a szabadalmaztatott modellek használatát is, ami felhős hozzáférést jelent. A döntő különbség gyakran nemcsak a hardver fizikai helyén, hanem a kontrollrétegben (kezelési terv), az adatkezelési modellben (ki irányítja az adatokat és annak felhasználását?) És a szolgáltatóval való kapcsolat. A platform funkcionálisan független lehet, még akkor is, ha AWS, Azure vagy GCP infrastruktúra futtatja, mindaddig, amíg elkülönítette a felhasználót a közvetlen hiperscaler-lock-in-től, és egyedi vezérlést, beállítást vagy megfelelőségi funkciókat kínál. A megkülönböztetés lényege az, hogy ki nyújtja a központi AI platformszolgáltatásokat, mely adatkezelési iránymutatásokat alkalmaz, és mennyi rugalmasság létezik a szabványosított hiperscal ajánlatokon kívül.

Az AI platformtípusok összehasonlítása

Ez a táblázatos áttekintés alapja a különféle megközelítések előnyeinek és hátrányainak részletes elemzésének a következő szakaszokban. Ez szemlélteti a kontroll, a rugalmasság, a skálázhatóság és a potenciális függőségek alapvető különbségeit.

Az AI platformtípusok összehasonlítása a független AI platformok, a Hyperscaler AI platformok, például az AWS, az Azure és a GCP, valamint a belsőleg kifejlesztett megoldások közötti különbségeket mutatja. A független AI platformokat elsősorban speciális szolgáltatók, gyakran kkv -k vagy niche -játékosok biztosítják, míg a hiperscaler platformok globális felhőinfrastruktúra -szolgáltatókat használnak, és a belső szervezetből származnak. Az infrastruktúrában a független platformok a helyszíni, a magánfelhő vagy a hibrid megközelítésekre támaszkodnak, amelyek közül néhány hiperscális infrastruktúrákat tartalmaz. A hiperscalerek globális nyilvános felhőalapú számítástechnikai központokat használnak, míg a belsőleg kifejlesztett megoldások saját adatközpontokon vagy magánfelhőn alapulnak. Az adatkezeléssel kapcsolatban a független platformok gyakran magas ügyfél -orientációt és az adatok szuverenitására összpontosítanak, míg a hiperscalok a szolgáltató irányelveitől függően potenciálisan korlátozott irányítást kínálnak. A belsőleg kifejlesztett megoldások lehetővé teszik a teljes belső adatkezelés teljes mértékét. A független platformok változóak a skálázhatósági modellben: a helyszíni tervezés szükséges, a hostolt modellek gyakran rugalmasak. A hiperscalerek magas fokú rugalmasságot kínálnak a fizetés-you-go modellekkel, míg a belsőleg fejlett megoldások a saját infrastruktúrájuktól függnek. A szolgáltatás szélessége gyakran specializálódott és független platformokra összpontosít, de a hiperscalerekkel azonban nagyon széles, átfogó ökoszisztéma. A belsőleg kifejlesztett megoldásokat meghatározott igényekhez igazítják. Az adaptációs potenciál magas a független platformoknál, gyakran nyílt forrás-barát, míg a hiperscalerek bizonyos határokon belül szabványosított konfigurációkat kínálnak. A belsőleg kifejlesztett megoldások lehetővé teszik az elméletileg maximális alkalmazkodási potenciált. A költségmodellek eltérőek: a független platformok gyakran licenc- vagy előfizetési modellekre támaszkodnak a CAPEX és az OPEX keverékével, míg a HypersCaler elsősorban az OPEX-alapú Pay-as-You-Go modelleket használja. A belsőleg kifejlesztett megoldások magas CAPEX és OPEX beruházásokat igényelnek a fejlesztéshez és a működéshez. A GDPR -re és az EU betartására való összpontosítás gyakran magas a független platformok és az alapvető ígéret esetében, míg a hiperscalok egyre inkább reagálnak rá, ám ez az Egyesült Államok borítója miatt bonyolultabb lehet. A belső megoldások esetében ez a belső megvalósítástól függ. Az eladó bekapcsolásának kockázata azonban alacsonyabb a független platformon, mint a hiperscalereknél. A hiperscalerek magas kockázatot jelentenek az ökoszisztéma -integrációjuk miatt. A belsőleg fejlett megoldásoknak alacsony a gyártó-blokkolási kockázata, de fennáll a lehetőség a technológiai blokkoláshoz.

Előny az adatok szuverenitásában és megfelelésben európai kontextusban

Az Európában dolgozó vállalatok számára az adatvédelem és a szabályozási követelményeknek való megfelelés, például az általános adatvédelmi rendelet (GDPR) és a közelgő EU AI törvény központi követelmények. A független AI platformok jelentős előnyöket kínálhatnak ezen a területen.

Az adatvédelem és az adatbiztonság javítása

A független platformok fontos előnye, különösen a magán- vagy helyszíni telepítés esetén, az adatok helyének és feldolgozásának szemcsés ellenőrzése. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy az adatok lokalizációs követelményeit közvetlenül a GDPR vagy az iparág -specifikus rendeletek alapján kezeljék. A magánfelhő környezetben a szervezet teljes ellenőrzést folytat az adatainak mentése és annak feldolgozásának módja felett.

Ezenkívül a magán- vagy dedikált környezetek lehetővé teszik a vállalat sajátos igényeihez és kockázati profiljainak megfelelő biztonsági konfigurációk megvalósítását. Ezek valószínűleg meghaladhatják az általános felhői környezetben kínált általános biztonsági intézkedéseket. Még akkor is, ha a hiperscalok, mint például a Microsoft, hangsúlyozzák, hogy a biztonságot és az adatvédelmet „tervezés szerint” figyelembe veszik, a magánkörnyezet természetesen közvetlen irányítási és konfigurációs lehetőségeket kínál. A független platformok olyan konkrét biztonsági funkciókat is kínálhatnak, amelyek az európai szabványok, például a kiterjesztett irányítási funkciókra irányulnak.

Az adatok kitettségének korlátozása a nagy, potenciálisan potenciálisan alapuló technológiai csoportoknak az EU alapján csökkenti a lehetséges adatvédelmi sérülések, jogosulatlan hozzáférés vagy a platform szolgáltató általi szándékosan folytatott adatainak felületét. A nemzetközi adatközpontok használata, amelyek nem felelnek meg az európai adatvédelmi jogszabályok által megkövetelt biztonsági előírásoknak, olyan kockázatot jelentenek, amelyet a szabályozott környezetek csökkentenek.

A GDPR és az európai előírások követelményeinek teljesítése

A független vagy szuverén AI platformokat úgy lehet megtervezni, hogy azok eredendően támogassák a GDPR alapelveit:

• Az adatok minimalizálása (5. cikk, 1. bekezdés Lit. C GDPR): Kontrollált környezetben könnyebb biztosítani és ellenőrzni, hogy csak a feldolgozási célhoz szükséges személyes adatokat használják.
• Százalékos kötés (5. cikk, 1. bekezdés Lit. B GDPR): A konkrét feldolgozási célok végrehajtása és a visszaélés megelőzése könnyebb biztosítani.
• Átlátszóság (5. cikk, 1., Lit. A, 13., 14. cikk GDPR): Noha az AI algoritmusok ("Magyarázható AI") nyomonkövethetősége továbbra is általános kihívás, a platform feletti ellenőrzés megkönnyíti az adatáramok és a feldolgozási logika dokumentálását. Ez elengedhetetlen az érintettekkel és az ellenőrzésekkel szembeni információs kötelezettségek teljesítéséhez. Az érintett személyeket egyértelműen és érthetően tájékoztatni kell az adatok feldolgozásáról.
• Az integritás és a titoktartás (5. cikk, 1. bekezdés Lit. F GDPR): A megfelelő műszaki és szervezeti intézkedések (TOMS) végrehajtása az adatbiztonság védelme érdekében közvetlenül ellenőrizhető.
• Az érintett jogok (III. Fejezet GDPR): Az olyan jogok végrehajtása, mint az információk, a korrekció és a törlés ("Elfelejtéshez való jog") egyszerűsíthető az adatok közvetlen ellenőrzésével.

Az EU AI-törvényének szempontjából, amely az AI rendszerek kockázat-alapú követelményeit helyezi el, a platformok előnyösek, amelyek átláthatóságot, ellenőrzést és auditálható folyamatokat kínálnak. Ez különösen vonatkozik a magas kockázatú ACI rendszerek használatára, amint azt az oktatás, a foglalkoztatás, a kritikus infrastruktúrák vagy a bűnüldözés meghatározása meghatározza. A független platformok kifejezetten fejleszthetik vagy kínálhatnak funkciókat az AI törvény betartásának támogatására.

Egy másik alapvető pont a problémás adatátvitel elkerülése a harmadik országokba. Az EU -n vagy a helyiségben üzemeltetett platformok használata megkerüli a komplex jogi konstrukciók (például a szokásos szerződéses záradékok vagy a megfelelőségi határozatok) szükségességét a személyes adatok megfelelő adatvédelmi szintű országokba történő továbbítására, például az USA -ra. Az olyan rendeletek ellenére, mint az EU-USA adatvédelmi kerete, ez továbbra is kitartó kihívás a globális hiperscal szolgáltatások igénybevétele során.

Mechanizmusok a megfelelés biztosítása érdekében

A független platformok különböző mechanizmusokat kínálnak az adatvédelmi előírások betartása érdekében:

• Privát felhő / helyszíni telepítés: Ez a legegyszerűbb módszer az adatok szuverenitásának és ellenőrzésének biztosítására. A szervezet megtartja az infrastruktúra fizikai vagy logikai ellenőrzését.
• Adatok lokalizációja / EU határai: Egyes szolgáltatók szerződésesen garantálják, hogy az adatokat csak az EU -n vagy a konkrét ország határán belül dolgozják fel, még akkor is, ha az alapul szolgáló infrastruktúra hiperscalerből származik. A Microsoft Azure például az európai szerver helyszíneket kínálja.
• Anonimizációs és álnevelési eszközök: A platformok integrált funkciókat kínálhatnak az adatok anonimizálására vagy álnevezésére, mielőtt azok az AI folyamatokba kerülnének. Ez csökkentheti a GDPR hatályát. A szövetségi tanulás, amelyben a modelleket helyben képzik, a nyers adatok nélkül, hogy elhagyják az eszközt, egy másik megközelítés.
• A tervezés / adatvédelem szerinti megfelelés: A platformok a semmiből megtervezhetők, amelyeket figyelembe vehetnek az adatvédelmi alapelvek ("Adatvédelem a tervezés szerint"), és adatvédelem -barátságos alapértelmezett beállításokat kínálnak ("Alapértelmezés szerint" adatvédelem)). Ezt támogathatja az automatizált adatszűrés, a részletes ellenőrzési naplók az adatfeldolgozási tevékenységek nyomon követésére, a szemcsés hozzáférés -vezérlőkkel és az adatkezeléshez és az hozzájáruláskezeléshez.
• Tanúsítások: Hivatalos tanúsítások az Art. A 42 A GDPR átláthatóan képes alkalmazni az adatvédelmi szabványoknak való megfelelést, és versenyelőnyként szolgálhat. Az ilyen tanúsítványokat platformszolgáltatók kereshetik, vagy a felhasználó könnyebben megszerezheti az ellenőrzött platformon. A művészetnek megfelelően megkönnyítheti feladatainak betartását. 28 GDPR, különösen a processzorok számára. A megállapított szabványok, mint például az ISO 27001, szintén relevánsak ebben az összefüggésben.

Az a képesség, hogy nemcsak a megfelelést érje el, hanem igazolja azt is, a tisztán igényből az európai piac stratégiai előnyeiből alakul ki. Az adatvédelem és a megbízható AI elengedhetetlen az ügyfelek, a partnerek és a nyilvánosság bizalmához. Független platformok, amelyek kifejezetten reagálnak az európai szabályozási követelményekre, és egyértelmű megfelelési útvonalakat kínálnak (például garantált adatok lokalizációja, átlátszó feldolgozási lépések, integrált kontroll mechanizmusok), a vállalatok lehetővé teszik a megfelelési kockázatokat a bizalom minimalizálásához és kiépítéséhez. Ezzel elősegítheti, hogy a megfelelést egy tiszta költségtényezőről stratégiai eszközre alakítsák át, különösen az érzékeny iparágakban vagy a kritikus adatok feldolgozásakor. A megfelelést és a bizonyíthatóan egyszerűsítő platform választása stratégiai döntés, amely potenciálisan csökkenti a teljes megfelelési költségeket a globális hiperscális környezetben a komplex navigációhoz képest, hogy ugyanolyan szintű biztonságot és detektálhatóságot érjen el.

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron

Rugalmasság, adaptáció és vezérlés

Az adatok szuverenitásának aspektusain kívül a független AI platformok gyakran magasabb szintű rugalmasságot, alkalmazkodóképességet és vezérlést kínálnak a hiperscaler szabványosított ajánlataihoz képest, vagy potenciálisan erőforrás-igényes házon belüli fejlesztéseket.

Testreszabott AI megoldások: A szabványosított ajánlatokon túl

A független platformok nagyobb hatályúak lehetnek a fejlesztési környezet, a harmadik felek konkrét eszközeinek integrációja vagy a munkafolyamatok módosításakor, mint a gyakran szabványosított PAAS és SAAS szolgáltatások esetében. Míg néhány moduláris rendszer, amint azt az AI weboldal -bubilder területén megfigyelték, az alkalmazkodóképesség rovására prioritást élveznek, más független megoldások arra törekszenek, hogy a felhasználók nagyobb irányítást biztosítsanak.

Ez a rugalmasság lehetővé teszi a domain -specifikus követelmények mélyebb alkalmazkodását. A vállalatok optimalizálhatják a modelleket vagy a teljes platform -beállítást a rendkívül speciális feladatokhoz vagy iparágakhoz, amelyek túlmutatnak a HypersCaler modellek általános képességein, amelyeket gyakran használnak a széles körű alkalmazhatósághoz. Az önellátó szuverén AI fogalma kifejezetten a saját adatainak képzettséggel rendelkező, rendkívül speciális modellekre irányul. Ez a rugalmasság hangsúlyozza az AI modellek átadásának és adaptálásának lehetőségét az iparágakban.

Egy másik szempont az a lehetőség, hogy kifejezetten a szükséges összetevőket válassza ki és használja, ahelyett, hogy a nagy platformok potenciálisan túlterhelt vagy rögzített szolgáltatási csomagjait kell feltennie. Ez segíthet elkerülni a felesleges bonyolultságot és a költségeket. Ezzel szemben azonban figyelembe kell venni, hogy a hiperscalerek gyakran nagyobb tartományt kínálnak a standard funkciók és szolgáltatások, amelyek azonnal rendelkezésre állnak, amelyet a kihívásokról (IX) részletesebben vizsgálnak.

Alkalmas:

• A mesterséges intelligencia átalakítja a Microsoft SharePoint -t a Premium AI -vel intelligens tartalomkezelő platformmá

Nyílt forráskódú modellek és technológiák használata

Számos független platform jelentős előnye az AI modellek széles skálájának könnyebb használata, különösen a vezető nyílt forráskódú modellek, például a Llama (Meta) vagy a Mistral. Ez ellentétben áll a hiperscalerekkel, akik hajlamosak a saját védett modelljeiket vagy a közeli partnerek modelljeit részesíteni. Az ingyenes modellválasztás lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy olyan kritériumok alapján hozzanak döntéseket, mint a teljesítmény, a költségek, az engedély feltételei vagy a feladat speciális alkalmassága. Például a LocalMind kifejezetten támogatja a lámát és a Mistral -t a védett lehetőségek mellett. Az OpenGPT-X európai projekt célja, hogy olyan hatalmas nyílt forráskódú alternatívákat biztosítson, mint például a Teuken-7B, amelyek kifejezetten az európai nyelvekhez és igényekhez igazodnak.

A nyílt forráskódú modellek magasabb szintű átláthatóságot kínálnak architektúrájukkal és potenciálisan az edzési adatokkal kapcsolatban (a dokumentáció minőségétől, például „modellkártyák”). Ez az átláthatóság kulcsfontosságú lehet a megfelelési célok, a hibakeresés és a modell viselkedésének alapvető ismerete szempontjából.

A költség nézet szerint a nyílt forráskódú modellek, különösen a nagy kötetes felhasználás esetén, jelentősen olcsóbbak lehetnek, mint a településen keresztüli API-k révén. A DeepSeek-R1 (nyílt forrás-orientált) és az OpenAI O1 (védett) összehasonlítása szignifikáns árkülönbségeket mutat a feldolgozott tokenenként. Végül, a nyílt forráskódú használata lehetővé teszi a globális AI közösség gyors innovációs ciklusaiban való részvételt.

Ellenőrizze az infrastruktúra és a modell telepítése felett

A független platformok gyakran nagyobb rugalmasságot kínálnak a telepítési környezet kiválasztásakor. Az opciók a helyszíni és a magánfelhőkig terjednek, a több felhő forgatókönyvekig, amelyekben a különböző szolgáltatók erőforrásait használják. Például a DeepSeek helyben működtethető Docker konténerekben, ami maximalizálja az adatkezelést. Ez a választási szabadság lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy nagyobb ellenőrzést biztosítson az olyan szempontok felett, mint a teljesítmény, a késés, a költségek és az adatbiztonság.

Ez együtt jár azzal a lehetőséggel, hogy optimalizálja a mögöttes hardvereket (például specifikus GPU -k, memória megoldások) és a szoftverkonfigurációkat (operációs rendszerek, keretek) bizonyos munkaterhelésekhez. Ahelyett, hogy a Hyperscaler szabványosított példánytípusokra és ármodellekre korlátoznák, a vállalatok potenciálisan hatékonyabb vagy olcsóbb beállításokat hajthatnak végre.

A fejlesztési környezet feletti ellenőrzés lehetővé teszi a mélyebb kísérleteket és az egyedi kutatási vagy fejlesztési feladatokhoz szükséges egyedi eszközök vagy könyvtárak zökkenőmentes integrációját.

A független platformokat kínáló kiterjesztett rugalmasságot és ellenőrzést azonban gyakran a megnövekedett felelősség és a potenciálisan bonyolultság kíséri. Míg a hyperscales sok infrastrukturális részletet kivon a kezelt szolgáltatásokon keresztül, független platformok, különösen a helyszíni vagy az erősen individualizált telepítések esetén, több belső speciális ismeret szükséges a létesítmény, a konfiguráció, az üzemeltetés és a karbantartás érdekében. Ezért a rugalmasság előnye tehát a legnagyobb a szervezetek számára, amelyek rendelkeznek a szükséges készségekkel és stratégiai akarattal az ellenőrzés aktív gyakorlásához. Ha hiányzik ez a know-how, vagy a hangsúly elsősorban a szokásos alkalmazásokkal rendelkező gyors piac indulására, akkor a kezelt hiperscális szolgáltatások egyszerűsége vonzóbb lehet. A döntés nagymértékben függ a stratégiai prioritásoktól: a maximális ellenőrzés és az alkalmazkodóképesség a felhasználó barátságosságának és a kezelt szolgáltatások szélességének. Ez a kompromisszum befolyásolja a teljes működési költségeket (VIII. Szakasz) és a lehetséges kihívásokat (IX. Szakasz).

Az eladó beépítésének csökkentése: stratégiai és hatás

Az egyetlen technológiai szolgáltatótól való függőség, az úgynevezett szállítói lock-in, jelentős stratégiai kockázat, különösen az AI és a Cloud Technologies dinamikus területén. A független AI platformokat gyakran a kockázat csökkentésének eszközeként helyezik el.

A hiperscaler -függőség kockázatainak megértése

Az eladó bezárása egy olyan helyzetet ír le, amelyben a technológiáról vagy a szolgáltató szolgáltatásaitól egy másikra való változás a magas költségekkel vagy a technikai összetettséggel rendelkező tilalomhoz kapcsolódik. Ez a függőség jelentős tárgyalási erőt biztosít a szolgáltatónak az ügyfél számára.

A beépítés okai változatosok. Ide tartoznak a szabadalmaztatott technológiák, interfészek (API) és adatformátumok, amelyek más rendszerekkel összeegyeztethetetlenséget teremtenek. A különféle szolgáltatások mély integrálása a hiperscaler ökoszisztémájába megnehezíti az egyes komponensek cseréjét. Az adatátvitel magas költségei a felhőből (kilépési költségek) pénzügyi akadályként szolgálnak. Ezen túlmenően befektetések vannak a munkavállalók specifikus ismereteibe és képzésére, amely nem könnyen átruházható más platformokra, valamint hosszú távú szerződésekre vagy engedélyezési feltételekre. Minél több szolgáltatást nyújtanak egy szolgáltatótól, és minél jobban kapcsolódnak egymáshoz, annál bonyolultabbá válik a potenciális változás.

Az ilyen függőség stratégiai kockázata jelentős. Ide tartoznak a csökkent agilitás és a rugalmasság, mivel a társaság kötődik az ütemtervhez és a szolgáltató technológiai döntéseihez. Korlátozott az a képesség, hogy alkalmazkodjon a versenytársak innovatív vagy olcsóbb megoldásaihoz, ami lelassíthatja a saját innovációs sebességét. A vállalatok hajlamosak az áremelkedésekre vagy a szerződéses feltételek kedvezőtlen változásaira, mivel tárgyalási helyzetük gyengül. A szabályozási követelmények, különösen a pénzügyi szektorban, kifejezetten kilépési stratégiákat is felírhatnak a beépítés kockázatainak kezelésére.

A költségek következményei meghaladják a rendszeres működési költségeket. A platformváltozás (ReplatForming) jelentős migrációs költségeket okoz, amelyeket a rögzítő effektusok megerősítenek. Ez magában foglalja az adatátvitel költségeit, a védett technológiákon alapuló funkciók és integrációk potenciális új fejlesztését vagy adaptációját, valamint a munkavállalók számára nyújtott kiterjedt képzést. Közvetett költségek az üzleti megszakítások révén a migráció vagy a nem megfelelő tervezéssel járó hosszú távú hatékonyság miatt. A felhőplatformból való kilépés lehetséges költségeit szintén figyelembe kell venni.

Hogyan támogatják a független platformok a stratégiai autonómiát

A független AI platformok hozzájárulhatnak a stratégiai autonómia különféle módon történő fenntartásához és a beépítés kockázatainak csökkentéséhez:

• Nyílt szabványok használata: A nyitott szabványokon alapuló platformok a szabványosított konténerformátumok (például a Docker), az Open API-k vagy a nyílt forráskódú modellek támogatása és a keretek támogatásának csökkentése a tulajdonjogi technológiáktól való függőség csökkentését.
• Adat hordozhatósága: A kevésbé védett adatformátumok használata vagy az adatok exportjának egyértelmű támogatása standard formátumokban megkönnyíti az adatok migrációját más rendszerekbe vagy szolgáltatókba. A szabványosított adatformátumok kulcsfontosságú elemek.
• Infrastruktúra-lexilitás: A platform működtetésének lehetősége a különböző infrastruktúrákon (helyszíni, magánfelhő, potenciálisan több felhő) természetesen csökkenti az egyetlen szolgáltató infrastruktúrájához való kötődést. Az alkalmazások konténerizálását fontos technikának említik.
• Az ökoszisztéma zárak elkerülése: A független platformok általában kevesebb nyomást gyakorolnak arra, hogy ugyanazon szolgáltató különféle mélyen integrált szolgáltatásait használják. Ez több moduláris építészetet és nagyobb választási szabadságot tesz lehetővé az egyes alkatrészek számára. A szuverén AI fogalma kifejezetten célja az egyes szolgáltatóktól való függetlenség.

Hosszú távú költségelőnyök a bekapcsolás elkerülésével

Az erős szolgáltató függőségének elkerülése hosszú távon költségekhez vezethet:

• Jobb tárgyalási pozíció: A szolgáltató megváltoztatásának hiteles lehetősége fenntartja a versenynyomást, és megerősíti saját pozícióját az ár- és szerződéses tárgyalások során. Egyes elemzések azt sugallják, hogy a közepes méretű vagy speciális szolgáltatók több tárgyalási szabadságot kínálhatnak, mint a globális hiperscalok.
• Optimalizált költségek: Az egyes feladatokhoz a legköltségteljesebb alkatrészek (modellek, infrastruktúra, eszközök) kiválasztásának szabadsága lehetővé teszi a jobb költség -optimalizálást. Ez magában foglalja a potenciálisan olcsóbb nyílt forráskódú lehetőségek vagy a hatékonyabb, önválasztott hardver használatát.
• Csökkent migrációs költségek: Ha változás szükséges vagy kívánatos, akkor a pénzügyi és technikai akadályok alacsonyabbak, ami megkönnyíti a újabb, jobb vagy olcsóbb technológiák adaptációját.
• Előre látható költségvetés -tervezés: A váratlan áremelkedésekre vagy a szolgáltató díjának változásaira való alacsonyabb érzékenység a stabilabb pénzügyi tervezés lehetővé tétele érdekében.

Fontos azonban felismerni, hogy a szállítói bekapcsolás spektrum, és nem bináris minőség. Van egy bizonyos függőség egy független szolgáltató kiválasztásakor is - a sajátos platformfunkciókból, az API -kből, a támogatás minőségéből és végül gazdasági stabilitásából. A beépítés csökkentésének hatékony stratégiája tehát nem csupán a független szolgáltató kiválasztását tartalmazza. Szüksége van tudatos architektúrára a nyitott szabványok, a konténerezés, az adatok hordozhatósága és a potenciálisan több felhő megközelítések alapján. A független platformok megkönnyíthetik az ilyen stratégiák végrehajtását, de nem távolítják el automatikusan a kockázatot. A célnak olyan kezelt függőségnek kell lennie, amelyben a rugalmasság és a kilépési lehetőségek tudatosan megőrzik a teljes függetlenség üldözése helyett.

Alkalmas:

• A szállítói bekapcsolás veszélyei: Miért kell a vállalatoknak kerülniük a függőségeket

Semlegesség a modell és az infrastruktúra kiválasztásában

Az optimális AI modellek és a mögöttes infrastruktúra megválasztása elengedhetetlen az AI alkalmazások teljesítményéhez és gazdaságához. A független platformok itt nagyobb semlegességet kínálhatnak, mint a hiperscaler szorosan integrált ökoszisztémái.

Az ökoszisztéma elfogultságának elkerülése: hozzáférés a változatos AI modellekhez

A hyperscalers természetesen érdekli a saját AI modelljeik vagy a közeli stratégiai partnerek modelljeinek (például a Microsoft Openai vagy a Google Gemini) előmozdításában és optimalizálásában a platformon belül. Ez ahhoz vezethet, hogy ezeket a modelleket előnyösen, technikailag integrált vagy vonzóbb áron mutathatja be, mint az alternatívák.

A független platformok viszont gyakran nem ösztönzik egy bizonyos alapvető modellt. Ezért engedélyezheti a semleges hozzáférést a modellek szélesebb köréhez, ideértve a vezető nyílt forráskódú lehetőségeket is. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy a modell kiválasztását jobban összehangolják az objektív kritériumokhoz, például az adott feladat, költségek, átláthatósági vagy licencfeltételek teljesítményéhez. Az olyan platformok, mint például a LocalMind, ezt bizonyítják azzal, hogy kifejezetten támogatást nyújtanak olyan nyílt forráskódú modellekhez, mint a láma és a Mistral, olyan szabadalmaztatott modellek mellett, mint a Chatt, Claude és Gemini. Az olyan kezdeményezések, mint például az OpenGPT-X Európában, még a versenyképes európai nyílt forráskódú alternatívák létrehozására is összpontosítanak.

Objektív infrastruktúra -döntések

A semlegesség gyakran kiterjed az infrastruktúra megválasztására:

• Hardver-tagnoszticizmus: A helyiségekben vagy a magánfelhőkben üzemeltetett független platformok lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy a hardver (CPU, GPU-k, speciális processzorok, memória) kiválaszthassák a saját referenciaértékeik és a költség-haszon elemzés alapján. Nem korlátozódnak az egyetlen hiperscaler megadott példánytípusaira, konfigurációira és árstruktúrájára. Az olyan szolgáltatók, mint a Pure Storage, hangsúlyozzák az optimalizált tárolási infrastruktúra fontosságát, különösen az AI munkaterheléseknél.
• Optimalizált technológiai verem: lehetséges egy infrastruktúra -verem (hardver, hálózat, tárolás, szoftver keretrendszer) megtervezése, amelyet pontosan az AI munkaterhelések konkrét követelményeihez igazítanak. Ez potenciálisan jobb teljesítményhez vagy magasabb költséghatékonysághoz vezethet, mint a szabványosított felhőmodulok használata.
• A csomagolt függőségek elkerülése: A platformszolgáltató speciális adatok, hálózati vagy biztonsági szolgáltatások felhasználásának nyomása általában alacsonyabb. Ez lehetővé teszi az alkatrészek objektívebb kiválasztását a műszaki követelmények és a teljesítményjellemzők alapján.

Az AI alkalmazások valódi optimalizálása megköveteli a modell, az adatok, az eszközök és az infrastruktúra lehető legjobb koordinálását az adott feladathoz. A hiperscaler szorosan integrált platformjaiban a velejáró ökoszisztéma -torzítás finoman közvetlen döntéseket hozhat a kényelmes megoldások irányába, de lehet, hogy nem technikailag vagy gazdaságilag optimális választás, hanem elsősorban a szolgáltató halmaza. Nagyobb semlegességükkel a független platformok lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy objektívebb, hatalom-orientáltabb és potenciálisan költséghatékonyabb döntéseket hozzanak az egész AI életciklusban. Ez a semlegesség nem csupán filozófiai elv, hanem gyakorlati következményekkel jár. Megnyitja annak a lehetőségét, hogy egy hatalmas nyílt forráskódú modellt egy testreszabott helyszíni hardverrel vagy egy konkrét magán felhőbeállítással kombinálhassunk-olyan konstellációt, amelyet nehéz lehet megvalósítani vagy nem elősegíteni egy hiperscaler „fallal körülvett kertjében”. Ez az objektív optimalizálás lehetősége a semlegesség jelentős stratégiai előnyeit jelenti.

Alkalmas:

• Egyszerűen magyarázza az AI modelleket: értse meg az AI alapjait, a hangmodelleket és az érvelést

Zökkenőmentes integráció a vállalati ökoszisztémába

Az AI alkalmazások értéke a vállalati kontextusban gyakran csak a meglévő informatikai rendszerekkel és adatforrásokkal való integráció révén alakul ki. Ezért a független AI platformoknak robusztus és rugalmas integrációs készségeket kell kínálniuk annak érdekében, hogy gyakorlati alternatívát nyújtsanak be a hiperscaler ökoszisztémáinak.

Kapcsolat a meglévő informatikai rendszerekkel (ERP, CRM stb.)

A vállalat alaprendszereivel, például a vállalati erőforrás -tervezési (ERP) rendszerekkel (például SAP) és az ügyfélkapcsolat -menedzsment (CRM) rendszerek (például a Salesforce) integrációja döntő jelentőségű. Ez az egyetlen módja annak, hogy a releváns vállalati adatokat felhasználják a képzéshez, és az AI használatát, valamint a megszerzett ismereteket vagy automatizálást közvetlenül az üzleti folyamatokba lehet behajtani. Például az AI felhasználható a kereslet -előrejelzések javítására, amelyek közvetlenül az ERP tervezésbe kerülnek, vagy a CRM ügyféladatainak gazdagítására.

A független platformok általában különféle mechanizmusok révén kezelik ezt a szükségletet:

• API -k (alkalmazásprogramozási interfészek): A jól dokumentált, standard alapú API -k (például REST) ​​biztosítása alapvető fontosságú a más rendszerekkel való kommunikáció lehetővé tételéhez.
• Csatlakozók: Készített csatlakozók a széles körben elterjedt vállalati alkalmazásokhoz, mint például az SAP, a Salesforce, a Microsoft Dynamics vagy a Microsoft 365, jelentősen csökkenthetik az integrációs erőfeszítéseket. Az olyan szolgáltatók, mint a Seeburger vagy a Jitterbit, az integrációs megoldásokra specializálódnak, és olyan tanúsított SAP csatlakozókat kínálnak, amelyek lehetővé teszik a mély integrációt. Maga az SAP saját integrációs platformját (SAP Integration Suite, korábban CPI) is kínálja, amely csatlakozókat biztosít a különféle rendszerekhez.
• Közepes szoftver/IPAAS kompatibilitása: A meglévő vállalati szintű köztes szoftverek megoldásaival vagy az integrációs platformon való együttműködés képessége (IPAAS), amely fontos a bevált integrációs stratégiákkal rendelkező vállalatok számára.
• Kétirányú szinkronizálás: Számos alkalmazás esetén alapvető fontosságú, hogy az adatok ne csak a forrásrendszerekből olvashassanak, hanem oda is írhatók (például az ügyfelek kapcsolatának frissítése vagy a megrendelés állapota).

Kapcsolat különféle adatforrásokkal

Az AI modelleknek hozzáférést kell kapniuk a releváns adatokhoz, amelyeket gyakran a vállalat különféle rendszereiben és formátumaiban terjesztnek: relációs adatbázisok, adattárházak, adat tavak, felhőalapú tárolás, operációs rendszerek, de nem strukturált források, például dokumentumok vagy képek. A független AI platformoknak ezért képesnek kell lenniük arra, hogy csatlakozzanak ezekhez a heterogén adatforrásokhoz és feldolgozzák a különféle típusokból származó adatokat. Az olyan platformok, mint a LocalMind, hangsúlyozzák, hogy feldolgozhatják a strukturálatlan szövegeket, összetett dokumentumokat képekkel és diagramokkal, valamint képeket és videókat. Az SAPS bejelentett Business Data Cloud célja a vállalati adatokhoz való hozzáférés szabványosítása is, függetlenül a formátumtól vagy a tárolási helytől.

Kompatibilitás a fejlesztési és elemzési eszközökkel

A közös eszközökkel és keretekkel való kompatibilitás elengedhetetlen az adattudomány és a fejlesztési csapatok termelékenységéhez. Ez magában foglalja a széles körben elterjedt Ki/ML keretek, például a Tensorflow vagy a Pytorch támogatását, a programozási nyelveket, például a Python vagy a Java, valamint a fejlesztési környezetek, például a Jupyter notebookok.

Az üzleti intelligencia (BI) és az elemző eszközökkel való integráció szintén fontos. Az AI modellek eredményeit gyakran műszerfalakban kell megjeleníteni vagy jelentésekhez fel kell készülni. Ezzel szemben a BI eszközök adatokat szolgáltathatnak az AI elemzéshez. A nyílt szabványok támogatása általában megkönnyíti a kapcsolatot a harmadik féltől származó eszközök szélesebb körével.

Míg a hiperscalok részesülnek a saját kiterjedt ökoszisztémáik zökkenőmentes integrációjából, addig a független platformoknak bizonyítaniuk kell azok erejét a meglévő, heterogén vállalati táj rugalmas kapcsolatában. Sikerük jelentősen függ attól, hogy legalább olyan hatékony, de ideálisan rugalmas integrálhatók -e olyan bevált rendszerekbe, mint az SAP és a Salesforce, mint a HypersCaler ajánlatai. A platform „függetlensége” egyébként hátránynak bizonyulhat, ha integrációs akadályokhoz vezet. A vezető független szolgáltatóknak ezért be kell mutatniuk az interoperabilitás kiválóságát, erős API -kat, csatlakozókat és esetleg partnerségeket kell kínálniuk az integrációs szakemberekkel. A komplex, felnőtt környezetbe való integráció simításának képessége kritikus sikertényező, és akár előnyt jelenthet a heterogén tájak hiperscálisával szemben, amely elsősorban a saját halomba történő integrációra összpontosít.

Ki-GameChanger: A legrugalmasabb AI platformon készített megoldások, amelyek csökkentik a költségeket, javítják döntéseiket és növelik a hatékonyságot

Független AI platform: integrálja az összes releváns vállalati adatforrást

• Ez az AI platform kölcsönhatásba lép az összes konkrét adatforrással
  • Az SAP, a Microsoft, a Jira, a Confluence, a Salesforce, a Zoom, a Dropbox és sok más adatkezelő rendszertől
• Gyors AI-integráció: Testreszabott AI-megoldások a társaságok számára órákban vagy napokban hónapok helyett
• Rugalmas infrastruktúra: felhőalapú vagy tárhely a saját adatközpontjában (Németország, Európa, ingyenes helymeghatározás)

• A legmagasabb adatbiztonság: Az ügyvédi irodákban történő felhasználás a biztonságos bizonyíték
• Használja a vállalati adatforrások széles skáláját
• Saját vagy különféle AI modellek választása (DE, EU, USA, CN)

Kihívások, amelyeket az AI platformunk megold

• A hagyományos AI -megoldások pontosságának hiánya
• Adatvédelem és érzékeny adatok biztonságos kezelése
• Az egyéni AI fejlesztés magas költségei és összetettsége
• Képzett AI hiánya
• Az AI integrálása a meglévő IT rendszerekbe

Bővebben itt:

• AI független és átmeneti adatokat átfogó AI platform AI-integrációja minden vállalati ügy számára

Összehasonlító költséganalízis: TCO perspektíva

A költségek döntő tényező az AI platform kiválasztásában. A listaárak tiszta megfontolása azonban elmarad. A teljes működési költségek (a tulajdonosi költségek teljes költsége, TCO) átfogó elemzésére van szükség az egész életciklus során a leggazdaságosabb lehetőség meghatározásához.

Alkalmas:

• Adatkezelő rendszerek a változásban: Stratégiák a vállalat sikeréhez az AI korában

A független platformok költségszerkezete (fejlesztés, üzemeltetés, karbantartás)

A független platformok költségszerkezete a szolgáltatótól és a telepítési modelltől függően nagyban változhat:

• Szoftver licenc költségei: Ezek potenciálisan alacsonyabbak lehetnek, mint a szabadalmaztatott hiperscális szolgáltatásoknál, különösen, ha a platform erősen nyílt forráskódú modelleken vagy alkatrészeken alapul. Egyes szolgáltatók, például a HCI -térség méretarányos számítástechnikája, az alternatív szolgáltatók licencköltségeinek (például a VMware) licencköltségeinek kiküszöbölése érdekében helyezkednek el.
• Infrastrukturális költségek: A helyszíni vagy a magán felhőalapú telepítések esetén a beruházási költségek (CAPEX) vagy a bérleti díjak (OPEX), a memória, a hálózati alkatrészek és az adatközpontok kapacitásai (tér, villamos energia, hűtés) felmerülnek. A hűtés önmagában jelentős részét eredményezheti a villamosenergia -fogyasztásban. A hostolt független platformokon általában az előfizetési díjak merülnek fel, amelyek infrastrukturális költségeket tartalmaznak.
• Működési költségek: A működési költségek magukban foglalják az áramot, a hűtést, a hardver és a szoftver karbantartását. Ezenkívül potenciálisan magasabb belső személyi költségek merülnek fel a menedzsment, a megfigyelés és a speciális know-how számára a teljesen kezelt hiperscális szolgáltatásokhoz képest. Ezeket a működési költségeket gyakran figyelmen kívül hagyják a TCO számításai.
• Fejlesztési és integrációs költségek: A kezdeti beállítás, a meglévő rendszerekbe történő integráció és a szükséges kiigazítások jelentős erőfeszítéseket és így költségeket okozhatnak.
• Skálázhatósági költségek: A kapacitás kibővítése gyakran további hardver (csomópontok, szerverek) vásárlását igényli a helyszíni megoldásokhoz. Ezeket a költségeket meg lehet tervezni, de előzetes beruházásokat vagy rugalmas lízingmodelleket igényelnek.

A Hyperscalern árazási modelljein alapuló benchmarking

A hiperscaler platformokat általában egy OPEX-dominált modell jellemzi:

• Pay-as-you-go: A költségek elsősorban a számítástechnikai idő (CPU/GPU), a tárolóhely, az adatátvitel és az API hívások tényleges használatához fontosak. Ez magas rugalmasságot kínál, de kiszámíthatatlan és magas költségekhez vezethet, elégtelen kezeléssel.
• Potenciális rejtett költségek: Különösen a felhőből származó adatok kiáramlásának költségei (kilépési díjak) jelentősek lehetnek, és megnehezíthetik egy másik szolgáltatót, ami hozzájárul a beépítéshez. A prémium támogatás, a speciális vagy a nagy teljesítményű példánytípusok, valamint a kibővített biztonsági vagy kezelési szolgáltatások gyakran további költségeket okoznak. A transzferek kockázata valós, ha az erőforrás -felhasználást nem folyamatosan figyelik és optimalizálják.
• Komplex árképzés: A hiperscalerek árképzési modelljei gyakran nagyon összetettek a különféle szolgálati állatokkal, a fenntartott vagy foltos példányokhoz és a különböző számlázási egységekhez. Ez megnehezíti a TCO pontos számítását.
• A modell API -k költségei: A szabadalmaztatott alapmodellek API -hívásokon keresztül történő használata nagyon drága lehet, nagy mennyiségben. Az összehasonlítások azt mutatják, hogy a feldolgozott tokenre eső nyílt forráskódú alternatívák jelentősen olcsóbbak lehetnek.

A házban fejlemények költségeinek értékelése

A saját AI platformjának felépítése általában a legmagasabb kezdeti beruházásokhoz kapcsolódik. Ez magában foglalja a kutatás és fejlesztés költségeit, a rendkívül speciális tehetségek megszerzését és a szükséges infrastruktúra létrehozását. Ezen túlmenően jelentős működési költségek merülnek fel a karbantartás, a frissítések, a biztonsági javítások és a személyzet kötődésének. Az alternatív költségeket szintén nem szabad alábecsülni: a platformépítésbe áramló erőforrások nem állnak rendelkezésre egyéb érték -hozzáadott tevékenységekhez. Ezenkívül az operatív kapacitás (a piacra dobás) addig történő ideje általában szignifikánsan hosszabb, mint a meglévő platformok használatában.

Nincs univerzális legolcsóbb lehetőség. A TCO számítása erősen a kontextusfüggő. A hiperscalerek gyakran alacsonyabb belépési költségeket és páratlan rugalmasságot kínálnak, ami vonzóvá teszi őket az induló vállalkozásokhoz, a kísérleti projektekhez vagy az erősen ingadozó terheléssel rendelkező alkalmazásokhoz. A független vagy magánplatformok azonban hosszú távon alacsonyabb TCO -val rendelkezhetnek kiszámítható, nagy térfogat -munkaterhelések esetén. Ez különösen akkor vonatkozik, ha figyelembe veszi a hiperscalerek magas adat -hozzáférési költségeit, a prémium szolgáltatások költségeit, a nyílt forráskódú modellek potenciális költségelőnyeit vagy az Optimalized, a saját hardver használatának lehetőségét. A tanulmányok azt mutatják, hogy a köz- és magánfelhők TCO elméletileg hasonló lehet ugyanolyan képességgel; A tényleges költségek azonban nagymértékben függnek a terheléstől, a menedzsmenttől és az adott ármodellektől. Egy alapos TCO elemzés, amely magában foglalja a tervezett használati időszakra vonatkozó összes közvetlen és közvetett költségeket (például 3-5 év)-beleértve az infrastruktúrát, az engedélyeket, a személyzetet, a képzést, a migrációs, a megfelelési erőfeszítéseket és a lehetséges kilépési költségeket-alapvető fontosságú a megalapozott döntéshez.

Teljes működési költségek összehasonlítási kerete az AI platformokhoz

Ez a táblázat kvalitatív keretet kínál a költségprofilok értékeléséhez. A tényleges számok nagymértékben függnek a konkrét forgatókönyvtől, de a minták szemléltetik az adott platformtípusok különböző pénzügyi következményeit és kockázatait.

Az AI platformok általános működési költségeinek összehasonlítási kerete megmutatja a különböző költségkategóriákat és a befolyásoló tényezőket, amelyeket a platform kiválasztásakor figyelembe kell venni. Független helyszíni vagy privát platformok esetén a kezdeti beruházás magas, bár a hostolt platformokban vagy a hiperscális alapú megoldásokban alacsony lehet. A belsőleg fejlett megoldások azonban nagyon magas kezdeti költségekkel járnak. A képzést és a következtetést befolyásoló számítási költségek esetén a költségek a platformtól függően változnak. Független platformok esetén ezek a pénzeszközök hostolt megoldásokkal és nyilvános felhőalapú opciókkal magas lehet, ha potenciálisan magas, különösen nagy mennyiségű. A belsőleg kifejlesztett megoldások szintén költség -intenzívek.

Az arcköltségek mérsékeltek a független platformok és a tárolt opciók esetében, de gyakran a nyilvános felhőben, és a használt gigabájtonként fizetnek ki. A belső fejlett megoldások magas tárolási költségekkel járnak. Az adathozzáférés vagy az átutalás szempontjából a független platformok és a belső megoldások költségei alacsonyak, de az adatmennyiség esetén jelentősen növekedhetnek a nyilvános felhő környezetben.

A szoftver engedélyezése különbségeket is mutat: Noha a nyílt forráskódú opciók alacsony vagy közepes költségeket tartanak a független platformok számára, növekednek a hostolt vagy nyilvános felhőalapú megoldásokban, különösen, ha platformspecifikus vagy API modelleket használnak. Ugyanakkor alacsonyabb költségek merülnek fel a belsőleg fejlett megoldásokra, de magasabb fejlesztési költségek. Ugyanez vonatkozik a karbantartásra és a támogatásra - a belső megoldások és a független platformok különösen költséginenzívek, míg a hiperscalerek kezelt szolgáltatásai alacsonyabb költségekkel járnak.

A szükséges alkalmazottak és szakértelmük fontos tényező a működési költségekben. A független platformok és a belső kifejlesztett megoldások magas kompetenciát igényelnek az infrastruktúrában és az AI -ben, míg ez mérsékeltebb a hostolt és a nyilvános felhőalapú lehetőségekben. A megfelelési erőfeszítés a platformtól függően változik, a szabályozási követelményektől és az ellenőrzési bonyolultságtól függően. A skálhatóság költségei viszont egyértelmű előnyöket mutatnak a nyilvános felhőmegoldások számára, mivel ezek rugalmasak, miközben a hardver és az infrastruktúra bővítése miatt magasabbak a belső és a premi-oldatokban.

A kilépési és migrációs költségek szintén szerepet játszanak, különösen a nyilvános felhőplatformok esetében, ahol van egy bizonyos zárolási kockázat, és magas lehet, míg a független platformok és a belső kifejlesztett megoldások ezen a területen mérsékelt és alacsony költségeket eredményeznek. Végül az említett kategóriák szemléltetik azokat a pénzügyi következményeket és kockázatokat, amelyeket a platform kiválasztásakor figyelembe kell venni. A kvalitatív keretet az orientációhoz használják; A tényleges költségek azonban az adott alkalmazástól függően változnak.

A független AI platformok számos előnyt kínálnak, de olyan kihívásokat is kínálnak, amelyeket figyelembe kell venni. Az ilyen platformok reális értékelése tehát kiegyensúlyozott megjelenést igényel, amely magában foglalja mind a pozitív, mind a lehetséges akadályokat.

A független platformok kihívásainak kezelése

Noha a független AI platformok vonzó előnyöket kínálnak, nem lehetnek potenciális kihívások nélkül. A kiegyensúlyozott nézetnek figyelembe kell vennie ezeket a hátrányokat vagy akadályokat is, hogy reális értékelést végezzen.

Támogatás, közösség és ökoszisztéma érettsége

A támogatás minősége és rendelkezésre állása változhat, és nem mindig képes elérni a hiperscaler globális támogató szervezeteinek szintjét. Különösen a kisebb vagy újabb szolgáltatók esetében a válaszidő vagy a műszaki know-how mélysége kihívást jelenthet az összetett problémák számára. Még a nagy szervezetek is előfordulhatnak kezdeti korlátozásokkal az új AI támogatási rendszerek bevezetésekor, például a nyelvtámogatásban vagy a feldolgozás hatókörében.

A közösség mérete egy adott független platform körül gyakran kisebb, mint a hatalmas fejlesztő és felhasználói közösségek, amelyek az AWS, az Azure vagy a GCP szolgáltatásai körül alakultak ki. Míg a platform által használt nyílt forráskódú alkatrészek nagy és aktív közösségek lehetnek, az adott platformközösség kisebb lehet. Ez befolyásolhatja a harmadik féltől származó eszközök, az előre gyártott integrációk, az oktatóanyagok és az általános tudáscsere rendelkezésre állását. Meg kell azonban jegyezni, hogy a kisebb, koncentrált közösségek gyakran nagyon elkötelezettek és hasznosak lehetnek.

A környező ökoszisztéma - beleértve a kiterjesztések piacát, a tanúsított partnert és a rendelkezésre álló szakembereket, a platformkészséggel - általában jelentősen szélesebb és alacsonyabb a hiperscalerek számára. A nyílt forráskódú projektek, amelyekre a független platformok támaszkodhatnak, szintén a közösség tevékenységétől függnek, és nem nyújtanak garanciát a hosszú távú folytonosságra.

A funkciók szélessége és mélysége a hiperscalerekhez képest

A független platformok nem kínálhatják az azonnal elérhető, előregyártott AI szolgáltatásokat, speciális modelleket vagy kiegészítő felhőalapú eszközöket, amelyek megtalálhatók a nagy hiperscaler platformon. Az AI fejlesztés és promóció vagy specifikus rések alapvető funkcióira összpontosítanak.

A hiperscalerek tömegesen fektetnek be a kutatásba és a fejlesztésbe, és gyakran az elsők, akik új, kezelt AI szolgáltatásokat hoznak a piacra. A független platformok bizonyos késéssel rendelkezhetnek, ha az abszolút legújabb, rendkívül speciális kezelt szolgáltatásokat nyújtják. Ezt azonban részben kompenzálja az a tény, hogy gyakran rugalmasabbak a legújabb nyílt forráskódú fejlesztések integrálásakor. Az is lehetséges, hogy bizonyos résfunkciók vagy országborítók nem állnak rendelkezésre független szolgáltatók számára.

Potenciális megvalósítás és kezelési bonyolultság

A független platformok létrehozása és konfigurálása, különösen a helyszíni vagy a magánfelhő-telepítéseknél, technikailag igényesebb lehet, és több kezdeti erőfeszítést igényelhet, mint a hiperscaler gyakran erősen elvont és előre konfigurált kezelt szolgáltatásainak felhasználása. A szakértelem hiánya vagy a helytelen végrehajtás itt elrejtheti a kockázatokat.

A jelenlegi művelet belső erőforrásokra vagy illetékes partnerre is szükség van az infrastruktúra irányításához, a frissítések végrehajtásához, a társaság biztonságának és nyomon követésének biztosításához. Ez ellentétes a teljesen kezelt PAAS vagy SAAS ajánlatokkal, amelyekben a szolgáltató vállalja ezeket a feladatokat. A komplex, esetleg az AI architektúrákon alapuló mikroszolgáltatásokon történő beadása megfelelő know-how-t igényel.

Bár, amint azt a VII. Szakaszban kifejtettük, erős integrációs készségek lehetségesek, a heterogén informatikai táj zökkenőmentes interakciójának biztosítása mindig bizonyos összetettséget és potenciális hibaforrásokat tartalmaz. A helytelen konfigurációk vagy a nem megfelelő rendszer -infrastruktúra befolyásolhatja a megbízhatóságot.

A független platformok használata tehát nagyobb szükségletet teremthet a speciális belső készségekhez (AI szakértők, infrastruktúra -menedzsment), mintha a HypersCaler kezelt szolgáltatásaira támaszkodik.

További megfontolások

• Szolgáltató VIAILITY: Ha egy független szolgáltatót választ, különösen egy kisebb vagy újabb, a hosszú távú gazdasági stabilitás alapos vizsgálata, a termék ütemtervének és jövőbeli kilátásainak alapos vizsgálata fontos.
• Etikai kockázatok és torzítások: A független platformok, akárcsak az összes AI rendszer, nem immunizálnak olyan kockázatokkal szemben, mint az algoritmikus torzítás (ha a modelleket torzított adatokra képezték), a magyarázat hiányát (különösen a mély tanulási modellek esetében-a „fekete doboz” problémát) vagy a visszaélés lehetőségét. Még akkor is, ha potenciálisan nagyobb átláthatóságot kínál, ezeket az általános AI kockázatokat figyelembe kell venni egy platform és a megvalósítás kiválasztásakor.

Alapvető fontosságú megérteni, hogy a független platformok „kihívásai” gyakran az „előnyeik” oldalsó oldala. A belső know-how (ix.c) szükségességének szükségessége közvetlenül kapcsolódik a kapott vezérléshez és alkalmazkodóképességhez (IV.C). Egy potenciálisan szűkebb kezdeti szolgáltatáskészlet (ix.b) megfelelhet egy koncentráltabb, kevésbé túlterhelt platformnak (IV.A). Ezeket a kihívásokat ezért mindig a stratégiai prioritások, a kockázati kockázat és a szervezet belső képességeinek összefüggésében kell értékelni. Az a vállalat, amelynek kiemelt prioritása a maximális ellenőrzés és az alkalmazkodás szempontjából, valószínűleg a belső speciális ismeretek szükségességét szükséges befektetésnek, nem pedig hátránynak tekinti. A platformról szóló döntés tehát nem hátrányok nélküli megoldás keresése, hanem a platform kiválasztása, amelynek konkrét kihívásai elfogadhatók vagy kezelhetők a saját céljainak és erőforrásainak, és amelyek közül a legjobb a vállalati stratégiának felel meg.

Alkalmas:

• A tíz legfontosabb AI versenytárs és harmadik fél általi megoldások a Microsoft SharePoint prémium-articial intelligenciájának alternatívájaként

Stratégiai ajánlások

A jobb AI platform kiválasztása stratégiai kurzus. A különféle platformtípusoktól független platformok elemzése alapján a hiperscális ajánlatok és a házon belüli fejlesztési döntési kritériumok és ajánlások származtathatók, különösen az európai kontextusban működő vállalatok számára.

Döntési keret: Mikor kell választani egy független AI platformot?

Fontolni kell a független AI platformról szóló döntést, különösen, ha a következő tényezők kiemelt prioritással rendelkeznek:

• Adatok szuverenitása és megfelelés: Ha a GDPR -nek való megfelelés, az EU AI törvény vagy az iparág -specifikus rendeletek kiemelt prioritással és maximális ellenőrzéssel rendelkeznek az adatok lokalizációja, feldolgozása és átláthatósága felett (lásd a III. Szakaszt).
• Az eladó bekerülésének elkerülése: Ha a stratégiai függetlenség a Nagy Hyperscalers-től központi cél a rugalmasság fenntartása és a hosszú távú költségkockázatok minimalizálása (lásd V. szakasz).
• Magas adaptációs igény: Ha a platform magas szintű individualizálására van szükség, a modellek vagy az infrastruktúra szükséges az adott alkalmazási esetekhez vagy az optimalizáláshoz (lásd a IV. Szakaszt).
• A nyílt forráskódú preferencia: Ha a konkrét nyílt forráskódú modelleket vagy technológiákat részesítik előnyben a költségek, az átláthatóság, a teljesítmény vagy az engedély okainak (lásd a IV.B szakaszt).
• Optimalizált TCO a kiszámítható terhelésekhez: Ha a stabil, nagy volumenű munkaterhelések hosszú távú működési költségei az előtérben vannak, és az elemzések azt mutatják, hogy egy független megközelítés (prem/privát) olcsóbb, mint az állandó hiperscális felhasználás (lásd a VIII. Szakaszt).
• Rugalmas integráció a heterogén tájakba: Ha a zökkenőmentes integráció egy komplex, meglévő informatikai tájba, a különböző szolgáltatók rendszereivel, speciális rugalmasságot igényel (lásd a VII. Szakaszt).
• Semredalitás alkatrészválasztás esetén: Ha a legjobb modellek és az infrastruktúra -összetevők objektív kiválasztása, az ökoszisztéma torzításától mentes, döntő jelentőségű a teljesítmény és a költségoptimalizálás szempontjából (lásd VI. Szakasz).

Fenntartásra van szükség független platform választásánál, ha:

• Átfogó, kezelt szolgáltatásokra van szükség, és az AI vagy az infrastruktúra-kezelés belső know-how-ja korlátozott.
• Az előregyártott AI szolgáltatások abszolút szélesebb körének azonnali rendelkezésre állása döntő.
• A kezdeti költségek minimalizálása és az erősen változó vagy kiszámíthatatlan munkaterhelések maximális rugalmassága prioritást élvez.
• Jelentős aggodalmak vannak a gazdasági stabilitás, a támogatási minőség vagy az adott független szolgáltató közösségi mérete miatt.

Az európai vállalatok számára legfontosabb szempontok

Vannak konkrét ajánlások az európai vállalatok számára:

• A szabályozási környezet prioritása: A platform értékelésének középpontjában a GDPR, az EU AI törvény és a potenciális nemzeti vagy ágazati rendeletek követelményeinek kell lennie. Az adatok szuverenitásának elsődleges döntési tényezőnek kell lennie. Keresni kell olyan platformokat, amelyek világos és bizonyítható megfelelési útvonalakat kínálnak.
• Ellenőrizze az európai kezdeményezéseket és a szolgáltatókat: olyan kezdeményezéseket, mint a GAIA-X vagy az OpenGPT-X, valamint azok a szolgáltatók, akik kifejezetten az európai piacra koncentrálnak (például az említett vagy hasonló). Jobb egyezést kínálhat a helyi követelményekkel és értékekkel.
• Értékeld a szakemberek rendelkezésre állását: A kiválasztott platform kezeléséhez és használatához szükséges készségekkel rendelkező személyzet rendelkezésre állását reálisan meg kell értékelni.
• Stratégiai partnerség érkezik: Együttműködés a független szolgáltatókkal, a rendszerintegrátorokkal vagy a tanácsadókkal, akik megértik az európai kontextust, és tapasztalattal rendelkeznek a vonatkozó technológiákkal és rendeletekkel kapcsolatban, kritikusak lehetnek a siker szempontjából.

Európa AI platformjai: Stratégiai autonómia magabiztos technológiák révén

Az AI platformok tája gyorsan fejlődik. A következő trendek jelentkeznek:

• A szuverén és hibrid megoldások növelése: Az adatok szuverenitásának biztosítása és a rugalmas hibrid felhőmodellek lehetővé tétele (a helyszíni/magán felhővezérlés kombinációja a nyilvános felhő rugalmasságának kombinációja) valószínűleg továbbra is növekszik.
• A nyílt forráskódú növekvő fontossága: A nyílt forráskódú modellek és platformok egyre fontosabb szerepet játszanak. Az innovációkat előmozdítják, elősegítik az átláthatóságot, és alternatívákat kínálnak a szállítói bekapcsolás csökkentésére.
• Összpontosítson a felelősségteljes AI -re: Az olyan szempontok, mint a megfelelés, az etika, az átláthatóság, a méltányosság és az elfogultság csökkentése, döntő differenciálódási funkciókká válnak az AI platformok és alkalmazások számára.
• Az integráció továbbra is döntő fontosságú: Az AI zökkenőmentes integrációjának képessége a meglévő vállalati folyamatokba és rendszerekbe továbbra is alapvető követelmény a teljes üzleti érték megvalósításához.

Összefoglalva: kijelenthető, hogy a független AI platformok meggyőző alternatívát jelentenek azoknak az európai vállalatoknak, amelyek szigorú szabályozási követelményekkel szembesülnek és stratégiai autonómiára törekszenek. Erősségeik különösen a jobb adatkezelés, a nagyobb rugalmasság és az alkalmazkodóképesség, valamint a szállítói bekapcsolási kockázatok csökkentésében rejlenek. Még ha az ökoszisztéma érettségével kapcsolatos kihívások is létezhetnek a kezdeti funkcionális szélesség és a menedzsment komplexitása, az előnyei alapvető lehetőséget kínálnak a helyes AI -infrastruktúra döntési folyamatában. A konkrét vállalati követelmények, a belső készségek és a részletes TCO elemzés gondos mérlegelése elengedhetetlen a stratégiai és gazdasági szempontból optimális választáshoz.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Az AI stratégia létrehozása vagy átrendezése

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

 

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

 

 

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus