Az OpenAI és a Google Gemini ChatGPT-je AIaaS – mesterséges intelligencia, mint szolgáltatás?

Amikor a mesterséges intelligencia árucikké válik: Harc a felhőalapú MI dominanciájáért

A mesterséges intelligencia átalakulása egy kutatási területből egy általánosan elérhető szolgáltatássá alapvető változást jelent a technológiai környezetben. Mind az OpenAI ChatGPT rendszere, mind a Google Gemini ezt a fejlődést példázza. Mindkét rendszer a mesterséges intelligencia mint szolgáltatás, röviden AIaaS koncepcióját testesíti meg, ahol a vállalatok és az egyének hatékony MI-funkciókhoz férhetnek hozzá anélkül, hogy saját infrastruktúrát kellene üzemeltetniük.

Ennek a fejleménynek a jelentőségét lenyűgöző számok tükrözik. A globális AIaaS piac értéke 2024-ben 24,73 milliárd dollár volt, és várhatóan 2030-ra 190,63 milliárd dollárra fog növekedni, ami 40,2 százalékos összetett éves növekedési ütemnek felel meg. Ez a robbanásszerű bővülés hangsúlyozza, hogy az AIaaS nem pusztán egy technológiai trend, hanem az üzleti világ alapvető átrendeződését jelenti.

A ChatGPT és a Google Gemini két különböző filozófiát képvisel. Míg a ChatGPT egy univerzális nyelvi modell interfészként pozicionálja magát, amely elsősorban a szövegfeldolgozásra és a párbeszédalapú interakcióra összpontosít, a Gemini egy átfogó, multimodális szolgáltatásként működik, amely képes szöveg, képek, hang és kód egyidejű feldolgozására. Ezek az alapvető megközelítésbeli különbségek nemcsak a két platform technikai jellemzőit alakítják, hanem piaci pozicionálásukat és lehetséges alkalmazásaikat is.

Ez a cikk szisztematikusan vizsgálja, hogy a ChatGPT és a Google Gemini hogyan képviseli és implementálja az AIaaS modellt. Először mindkét rendszer történelmi gyökereit vizsgálja, mielőtt részletesen elemezné azok technikai mechanizmusait és építőelemeit. Ezután felvázolja mindkét platform jelenlegi állapotát, gyakorlati felhasználási eseteket mutat be, és olyan kritikus szempontokat tárgyal, mint az adatvédelmi aggályok és a biztonsági kockázatok. Végül a felhőalapú AI-szolgáltatások jövőbeli fejlesztéseire és trendjeire összpontosít.

Technológiai genealógia

A ChatGPT és a Google Gemini története elválaszthatatlanul összefügg a felhőalapú számítástechnika és a mesterséges intelligencia fejlődésével. Mindkét rendszer jelenlegi helyzetének megértéséhez meg kell vizsgálni eredetüket és a fejlődésükhöz vezető főbb eseményeket.

A felhőalapú számítástechnika gyökerei 1997-ig nyúlnak vissza, amikor a kifejezést először definiálták. Ez az alap később lehetővé tette a számításigényes MI-alkalmazások interneten keresztüli eljuttatását anélkül, hogy a felhasználóknak drága hardverekbe kellett volna befektetniük. Az Amazon Web Services 2006-os indulása a modern felhőinfrastruktúra kezdetét jelentette. A Microsoft Azure 2010-ben követte, a Google Cloud pedig a harmadik legnagyobb szolgáltatóként pozicionálta magát. Ez a három platform ma az AIaaS iparág gerincét alkotja, és együttesen a globális felhőpiac több mint 60 százalékát ellenőrzik.

Az OpenAI-t 2015 decemberében alapította Sam Altman, Elon Musk, Greg Brockman és más vezető technológusok azzal a kitűzött küldetéssel, hogy biztonságos és etikus módon fejlesszék a mesterséges általános intelligenciát. A korai éveket az alapkutatás és az olyan eszközök fejlesztése jellemezte, mint az OpenAI Gym a megerősítéses tanuláshoz. A döntő áttörést 2018-ban hozta meg a Generatív Előképzett Transformerek, röviden GPT-k első generációjának bevezetése. Ezek a modellek elsőként mutatták be, hogy képesek emberszerű szöveget generálni és összetett nyelvi feladatokat kezelni.

2019-ben az OpenAI stratégiai váltást hajtott végre a nonprofit szervezetről a korlátozott profitú modellre a befektetések vonzása érdekében. A Microsofttal kötött, 1 milliárd dolláros beruházással járó partnerség biztosította az OpenAI számára a hozzáférést az Azure felhőinfrastruktúrához, amely elengedhetetlen a nagyméretű nyelvi modellek betanításához. Ezt követte 2020 júniusában a 175 milliárd paraméterrel rendelkező GPT-3 megjelenése, amely széles körű figyelmet keltett a koherens, emberszerű szöveg generálásának képességével. Végül 2022 novemberében elindult a ChatGPT, mint felhasználóbarát felület a GPT-3.5-höz. Az alkalmazás mindössze öt napon belül elérte az egymillió felhasználót, és a történelem leggyorsabban növekvő alkalmazásává vált.

A Google Gemini fejlesztése más utat követett. A Google már a 2000-es évek eleje óta jelentős összegeket fektetett be a mesterséges intelligenciába, különösen a DeepMind 2014-es felvásárlása után. A DeepMind világszerte elismerést szerzett, amikor AlphaGo programja 2016-ban legyőzte a Go világbajnokát, Lee Sedolt. Ez a mélytanulásban és megerősítéses tanulásban szerzett szakértelem képezte a Gemini alapját.

2023 májusában a Google az I/O konferencián bejelentette a Geminit, mint a PaLM 2 utódját. Más nagyobb nyelvi modellekkel ellentétben a Geminit a nulláról kezdve multimodális rendszerként tervezték, amely nemcsak szöveg, hanem képek, hanganyagok, videók és kód feldolgozására is képes. A DeepMind és a Google Brain együttműködésében fejlesztették ki, amelyek 2023 áprilisában egyesültek, és létrehozták a Google DeepMind-et. 2023 decemberében hivatalosan is megjelent a Gemini 1.0 három változatban: a Gemini Ultra a rendkívül összetett feladatokhoz, a Gemini Pro a széles körű alkalmazásokhoz és a Gemini Nano az eszközalapú feladatokhoz.

Egy másik fontos mérföldkő a Google Asszisztens fokozatos felváltása volt a Geminivel. 2025 márciusában a Google hivatalosan is bejelentette, hogy a Gemini a legtöbb mobileszközön lecseréli a korábbi Asszisztenst. Ez a döntés tükrözte a Google stratégiai átirányítását, amelynek célja, hogy a Geminit az összes Google-szolgáltatás központi mesterséges intelligencia platformjaként hozza létre. Ezt követte 2025 októberében a Gemini for Home elindítása, amely kiterjesztette funkcionalitását az okosotthoni eszközökre, például a hangszórókra és a kijelzőkre.

Mindkét rendszer technológiai infrastruktúrája külön figyelmet érdemel. A ChatGPT a Microsoft Azure Cloud-ot használja alapként, amelyhez 2030-ig érvényes exkluzív partnerség fűződik. Az OpenAI szintén kiterjedt megállapodásokat kötött az Oracle Cloud Infrastructure-rel kapacitásának bővítése érdekében. A Google Gemini ezzel szemben teljes egészében a Google saját felhőinfrastruktúráján fut, és speciális, mesterséges intelligencia által vezérelt munkaterhelésekre optimalizált Tensor Processing Unit-okat (TPU-kat) használ. A Gemini 2.0-t 100%-ban a Google hatodik generációs TPU-ján, a Trilliumon képezték ki és következtették ki.

Mindkét platform fejlődése egyértelmű trendet mutat: a mesterséges intelligencia demokratizálódása a felhőalapú szolgáltatásokon keresztül. Ami egykor csak a nagy kutatóintézetek és technológiai vállalatok számára volt fenntartva, az ma már mindenki számára elérhető egyszerű API-kon és webes felületeken keresztül. Ez az átalakulás drámaian csökkentette a mesterséges intelligencia bevezetésének akadályait, és új üzleti modelleket tett lehetővé.

A rendszerek anatómiája: A központi mechanizmusok és építőelemek

Ahhoz, hogy megértsük, hogyan működnek a ChatGPT és a Google Gemini AIaaS megoldásként, elemezni kell alapvető mechanizmusaikat és technikai építőelemeiket. Mindkét rendszer összetett neurális hálózatokon alapul, de architektúrájukban és képességeikben jelentősen eltérnek egymástól.

A ChatGPT a GPT architektúrán alapul, amely a Transformer modellre épül. A jelenlegi generáció, a GPT-5, amely 2025 augusztusában jelent meg, egységes modellarchitektúrát használ dinamikus útválasztási rendszerrel. Ez a rendszer lehetővé teszi a modell számára, hogy a lekérdezés összetettségétől függően különböző mélységekben érveljen. Egyszerű feladatok, például időpontkérés vagy összefoglaló esetén a modell gyorsan reagál egy könnyű érvelési réteggel. Összetettebb lekérdezések, például kódhiba-keresés vagy stratégiai tervezés esetén egy mélyebb érvelési útvonalat aktivál. Ez a kettős útválasztási képesség a GPT-5-öt gyorsabbá és pontosabbá teszi elődeinél.

A kontextus ablakot a GPT-5 segítségével akár egymillió tokenre is kibővítették, így lehetővé válik teljes könyvek, terjedelmes dokumentumok vagy akár hosszabb e-mail-szálak feldolgozása a kontextus elvesztése nélkül. Ez megoldja a korábbi modellek egyik legnagyobb problémáját: a kontextus elvesztését a hosszú beszélgetésekben. A hallucinációk terén elért javulás is figyelemre méltó. A GPT-5-öt arra képezték ki, hogy világosabban azonosítsa a bizonytalanságokat, és elismerje korlátait a kitalált válaszok bemutatása helyett.

A ChatGPT egy másik megkülönböztető jellemzője a személyre szabhatóság. A GPT-5 négy beépített személyiséget kínál: Listener az empatikus reflexiókhoz, Nerd a részletekre fókuszáló elemzéshez, Cinikus a száraz szarkazmushoz és Robot a formális semlegességhez. A profi felhasználók saját emlékeztetőket és stílusbeállításokat is tárolhatnak, lehetővé téve a modell alkalmazkodását a márkahangulathoz vagy a preferált munkafolyamatokhoz.

A ChatGPT több csatornán keresztül érhető el. A végfelhasználók ingyenesen, korlátozott GPT-5 hozzáféréssel kínált webes alkalmazást, vagy fizetős ChatGPT Plus előfizetésként, fejlett funkciókkal férhetnek hozzá. Vállalatok számára az OpenAI a ChatGPT Team és a ChatGPT Enterprise csomagokat kínálja, amelyek további biztonsági és kezelési funkciókat tartalmaznak. A ChatGPT Enterprise korlátlan hozzáférést biztosít a GPT-4 és GPT-5 csomagokhoz, fejlett adatelemző eszközöket, adminisztrációs konzolokat a felhasználókezeléshez, egyszeri bejelentkezést, domain-ellenőrzést és egy analitikai irányítópultot a használati információkhoz. Az ügyféladatokat nem használják fel az OpenAI-modellek betanításához, és a kommunikáció mind inaktív, mind átvitel közben titkosítva van.

A fejlesztők közvetlenül hozzáférhetnek a GPT modellekhez, és integrálhatják azokat saját alkalmazásaikba az OpenAI API-n keresztül. Ez az API kizárólag a Microsoft Azure-on keresztül érhető el, és az Azure infrastruktúráján fut. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy zökkenőmentesen integrálják a ChatGPT funkciókat a meglévő munkafolyamatokba anélkül, hogy saját AI-infrastruktúrát kellene kiépíteniük.

A Google Gemini ezzel szemben a nulláról indulva multimodális rendszerként lett tervezve. A ChatGPT-vel ellentétben, amely eredetileg csak szöveget dolgozott fel, majd később kép- és hangfeldolgozási képességekkel bővítették, a Gemini natívan úgy van kialakítva, hogy egyszerre több adattípust is megértsen és generáljon. A Gemini képes szöveget, képeket, hangot és videót feldolgozni bemenetként, és különböző kimeneti formátumokat is előállítani. Ez a képesség azon a tényen alapul, hogy a Geminit a nulláról indulva különböző modalitásokkal képezték ki, ahelyett, hogy különálló komponenseket fűztek volna össze a különböző adattípusokhoz.

A Gemini technikai architektúrája a Google DeepMind és a Google Research nagyszabású együttműködésén alapul. A modell az AlphaGo-ban sikeresen működő megerősítéses tanulási technikákat alkalmazza, a legfejlettebb Transformer architektúrákkal kombinálva. A 2024 decemberében bejelentett Gemini 2.0 natív kép- és hangkimenetet, valamint integrált eszközhasználatot biztosít. Ez lehetővé teszi a dinamikus interakciókat, például egy kép leírását vagy egy videoklip összefoglalását.

A Gemini egyik különlegessége, hogy különböző méretekben kapható, a különböző felhasználási esetekhez igazítva. A Gemini Ultra a legerősebb modell a rendkívül összetett feladatokhoz, és a Google szerint számos benchmarkban felülmúlja a GPT-4-et. A Gemini Pro számos feladathoz optimalizált, és számos Google-szolgáltatásba integrálva van, beleértve a Google Keresést, a Gmailt és a Google Dokumentumokat. Végül a Gemini Nano okostelefonokhoz hasonló végpontokon való futtatásra készült, és ez volt az első eszköz, amelyet a Pixel 8 Pro integrált.

A Gemini több terméken és platformon is elérhető. A végfelhasználók hozzáférhetnek a Gemini alkalmazáshoz, amely felváltja a régi Google Asszisztenst. A vállalati ügyfelek kihasználhatják a Gemini Enterprise-t, egy ügynökalapú mesterséges intelligencia platformot, amelyet 2025 októberében vezettek be. A Gemini Enterprise egy átfogó platformként lett kialakítva, amely hozzáférést biztosít a legújabb Gemini modellekhez, előre elkészített Google ügynököket olyan funkciókhoz, mint a mélyreható kutatás és az ötletgenerálás, eszközöket az egyéni ügynökök létrehozásához, egy kód nélküli munkaterületet az ügynökök összehangolásához, biztonságos adatintegrációkat, valamint egy központosított irányítási réteget a monitorozáshoz és a biztosításhoz.

A fejlesztők a Vertex AI-n és a Google Cloud Platformon keresztül férhetnek hozzá a Geminihez. A Vertex AI egy teljes körűen felügyelt platformot biztosít AI-modellek fejlesztéséhez, telepítéséhez és skálázásához. A Google Kubernetes Engine-nel való integráció lehetővé teszi a nagy AI-munkaterhelések zökkenőmentes vezénylését.

A ChatGPT és a Gemini közötti egyik fő technikai különbség az alapul szolgáló infrastruktúrában rejlik. A ChatGPT a Microsoft Azure Cloudot használja, amelyet NVIDIA GPU-k hajtanak. A közelmúltbeli megállapodás értelmében az Azure telepíti az első nagyméretű, NVIDIA GB300 NVL72 által működtetett klasztereket OpenAI-munkaterhelésekhez. A Google Gemini ezzel szemben teljes egészében a Google saját infrastruktúráján fut, és kifejezetten tenzor-számításokra optimalizált TPU-kat használ. A TPU-k jelentős előnyöket kínálnak az AI-munkaterhelések skálázásában, és bizonyos típusú számításoknál költséghatékonyabbak. A Gemini 2.0-t teljes egészében a hatodik generációs TPU-n, a Trilliumon képezték ki és következtették ki.

Mindkét rendszer felhőalapú szolgáltatásként való biztosítása lehetővé teszi, hogy elvonják a figyelmet a modellek betanításához és futtatásához szükséges hatalmas számítási teljesítményről. A felhasználók és a vállalatok hozzáférhetnek a legmodernebb mesterséges intelligencia képességekhez anélkül, hogy drága hardverbe kellene befektetniük, vagy speciális MI-szakértőket kellene alkalmazniuk. A felhőarchitektúra lehetővé teszi a modellek folyamatos frissítését és fejlesztését is felhasználói beavatkozás nélkül.

A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével – Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting - Kép: Xpert.Digital

Itt megtudhatja, hogyan valósíthat meg vállalata testreszabott mesterséges intelligencia megoldásokat gyorsan, biztonságosan és magas belépési korlátok nélkül.

Egy menedzselt MI platform egy átfogó, gondtalan csomag a mesterséges intelligencia területén. Ahelyett, hogy komplex technológiával, drága infrastruktúrával és hosszadalmas fejlesztési folyamatokkal kellene bajlódnia, egy specializált partnertől kap egy az Ön igényeire szabott, kulcsrakész megoldást – gyakran néhány napon belül.

A legfontosabb előnyök áttekintése:

⚡ Gyors megvalósítás: Az ötlettől a gyakorlati alkalmazásig napok, nem hónapok alatt. Gyakorlati megoldásokat szállítunk, amelyek azonnal értéket teremtenek.

🔒 Maximális adatbiztonság: Érzékeny adatai Önnél maradnak. Garantáljuk a biztonságos és megfelelő feldolgozást anélkül, hogy megosztanánk az adatokat harmadik felekkel.

💸 Nincs pénzügyi kockázat: Csak az eredményekért fizet. A hardverbe, szoftverbe vagy személyzetbe történő magas előzetes beruházások teljesen elmaradnak.

🎯 Koncentráljon a fő üzleti tevékenységére: Koncentráljon arra, amiben a legjobb. Mi kezeljük AI-megoldásának teljes technikai megvalósítását, üzemeltetését és karbantartását.

📈 Jövőálló és skálázható: A mesterséges intelligencia veled együtt növekszik. Biztosítjuk a folyamatos optimalizálást és skálázhatóságot, és rugalmasan igazítjuk a modelleket az új követelményekhez.

Bővebben itt:

• A menedzselt mesterséges intelligencia megoldás - Ipari mesterséges intelligencia szolgáltatások: A versenyképesség kulcsa a szolgáltatások, az ipar és a gépészet szektorában

Jelenlegi helyzet: jelentés és alkalmazás a mai kontextusban

A ChatGPT és a Google Gemini, mint AIaaS megoldások jelentősége leginkább széles körű elterjedésükben és a különböző iparágakban és alkalmazási területeken betöltött hatásukban mutatkozik meg. Mindkét platform átalakította az emberek és a vállalkozások mesterséges intelligenciával való interakciójának módját.

A ChatGPT az egyik legszélesebb körben használt mesterséges intelligencia eszközzé vált. 2024 augusztusában a ChatGPT elérte a 200 millió heti aktív felhasználót. Ez a lenyűgöző felhasználói bázis magában foglalja mind azokat a magánszemélyeket, akik mindennapi feladatokhoz használják a ChatGPT-t, mind azokat a vállalatokat, amelyek integrálták az eszközt üzleti folyamataikba. Egy tanulmány szerint a ChatGPT-beszélgetések háromnegyede gyakorlati útmutatókra és mindennapi feladatokra összpontosít. Ez rávilágít arra, hogy a ChatGPT nem csupán egy technológiai kísérlet, hanem egy gyakorlati eszköz, amely valós problémákat old meg.

A ChatGPT alkalmazási területei sokrétűek. Az ügyfélszolgálatban olyan cégek, mint az Octopus Energy, GPT-alapú chatbotokat használnak az ügyfélmegkeresések 44 százalékának kezelésére, ami gyakorlatilag körülbelül 250 ügyfélszolgálati ügynök munkáját helyettesíti. A Salesforce integrálja az Einstein GPT-t, egy olyan eszközt, amely segít az értékesítési csapatoknak személyre szabott e-mailek és válaszok létrehozásában CRM-adatok alapján. Az e-kereskedelmi iparágban a vállalatok a ChatGPT-t használják az ügyfélvélemények fordítására, a SEO-tartalom optimalizálására és a keresési eredmények személyre szabására. Egy példa erre egy online gyermekbolt, a MammyClub, amely a ChatGPT-t használja személyre szabott e-mailek küldésére a feliratkozóknak gyermekeik életkora és neme alapján.

A ChatGPT Enterprise a nagyvállalatok előnyben részesített megoldásává vált. Az olyan ügyfelek, mint az ODP Corporation, ChatGPT-alapú chatbotokat használnak a belső üzleti funkciók támogatására, különösen a HR területén, ahol javítják a dokumentum-áttekintési folyamatot, új munkaköri leírásokat generálnak és javítják az alkalmazottak kommunikációját. Szingapúr Smart Nation Digital Government Office-a a ChatGPT felhasználási eseteit vizsgálja a szakpolitikai, működési és közszférabeli kommunikációban.

A Google Gemini a Google ökoszisztéma szerves részévé vált. Több mint egymilliárd felhasználóval, akik a Google Keresésen keresztül férnek hozzá a mesterséges intelligencia által vezérelt áttekintésekhez, a Gemini hatalmas eléréssel rendelkezik. A Gemini olyan termékekkel való integrációja, mint a Gmail, a Google Dokumentumok, a Google Meet és a Google Workspace, lehetővé teszi több millió felhasználó számára, hogy mesterséges intelligenciával vezérelt funkciókat használjanak ki a napi munkafolyamataikban.

A Gemini multimodális képességei egyedi felhasználási eseteket nyitnak meg. A Volkswagen US integrálta a Geminit a myVW alkalmazásba, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy interakcióba lépjenek a jármű kézikönyvével, és hangutasítások és vizuális bemenetek segítségével információkat szerezzenek a jármű funkcióiról. A Bell Canada bevezette a Gemini mesterséges intelligenciáját a digitális ügyfélszolgálat javítása érdekében, ami 20 millió dolláros költségmegtakarítást eredményezett. A Best Buy a Geminit használja a hívások összesítésének automatizálására, így interakciónként akár 90 másodperccel is csökkentheti a problémamegoldási időt.

A 2025 októberében elindított Gemini Enterprise célja, hogy mesterséges intelligencián alapuló ügynököket hozzon a vállalatokhoz. A platform lehetővé teszi az alkalmazottak számára, hogy hozzáférjenek az összes vállalati adathoz, információkat keressenek, és ügynököket telepítsenek különféle feladatok elvégzésére egy intuitív csevegőfelületen keresztül. Olyan vállalatok, mint a JCOM, a Radisson Hotel Group és egy amerikai egészségbiztosító oldanak meg összetett üzleti problémákat a Google mesterséges intelligencia technológiáival. Az Accenture több mint 450 ügynököt fejlesztett ki, amelyek elérhetők a Google Cloud Marketplace-en.

A ChatGPT és a Gemini szerepét az AIaaS piacon nem lehet eléggé hangsúlyozni. A felhőalapú AI-szolgáltatások két domináns megközelítését képviselik. A ChatGPT a tiszta nyelvi modell megközelítését képviseli, amely a természetes nyelvi interakcióra és párbeszédre támaszkodik. A Gemini ezzel szemben az integrált, multimodális megközelítést testesíti meg, amely zökkenőmentesen beágyazódik a termékek és szolgáltatások széles ökoszisztémájába.

A két platform közötti versenydinamika folyamatos innovációt ösztönöz. Az OpenAI 2025 augusztusában indította el a GPT-5-öt, amely kibővített érvelési képességeket, nagyobb kontextuális ablakokat és továbbfejlesztett multimodalitást kínál. A Google erre a Gemini 2.0-val válaszolt, amely natív kép- és hangkimenetet, továbbfejlesztett ügynöki képességeket és a teljes Google Cloud infrastruktúrával való integrációt kínál.

Mindkét platform integrálása a meglévő vállalati alkalmazásokba jelenlegi fontosságuk másik kulcsfontosságú aspektusa. A ChatGPT API-kon keresztül érhető el, amelyek lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy a GPT funkciókat beágyazzák saját alkalmazásaikba. A Gemini a Vertex AI-n és a Google Cloudon keresztül érhető el, és zökkenőmentes integrációt kínál a Google Workspace-szel és más Google-szolgáltatásokkal.

Mindkét platform árazása tükrözi AIaaS megoldásként való pozicionálásukat. A ChatGPT többszintű árazási modellt kínál, amely az ingyenes hozzáféréstől korlátozott funkciókkal a havi 20 dolláros ChatGPT Plus-on át a nagyobb szervezetek számára elérhető ChatGPT Team és ChatGPT Enterprise szolgáltatásig terjed. A Google Gemini is különböző árszinteken érhető el, a Gemini alkalmazás ingyenes a végfelhasználók számára, míg a Gemini Enterprise személyre szabott árazást kínál a vállalatok számára.

A ChatGPT és a Gemini jelenlegi fontosságát az is tükrözi, hogy katalizátorként működnek a tágabb AIaaS iparágban. Sikerük számos más szolgáltatót is inspirált hasonló szolgáltatások fejlesztésére. Az Anthropic a Claude-dal, a Meta a Llama-val és számos startup verseng a piaci részesedésért ebben a gyorsan növekvő területen. A verseny megléte igazolja az AIaaS modellt és további innovációra ösztönöz.

Gyakorlati jelentőség: Konkrét felhasználási esetek és illusztrációk

A ChatGPT és a Google Gemini AIaaS megoldásként való gyakorlati relevanciájának szemléltetésére hasznos megvizsgálni a különböző iparágakból származó konkrét felhasználási eseteket. Ezek a példák jól illusztrálják, hogyan oldanak meg valós üzleti problémákat és hogyan teremtenek értéket mindkét platform.

A pénzügyi szolgáltatások területén az American Express bevezette az Azure AIaaS-t a csalások észlelésére és kockázatkezelésére. A rendszer valós időben dolgozza fel a tranzakciós adatokat az anomáliák és a csalási minták azonosítása érdekében. A ChatGPT-alapú rendszerek kihasználásával az American Express jelentősen javította a csalásészlelés pontosságát, miközben csökkentette a téves riasztásokat. A felhőalapú architektúra lehetővé teszi a rendszer számára, hogy a növekvő tranzakciós volumenekkel együtt skálázható legyen további hardverberuházások nélkül.

Egy másik szembetűnő példa az egészségügyből származik. A Pfizer az AWS AIaaS-t használja a gyógyszerkutatáshoz. A platform nagyméretű orvosi adatokat, képalkotó adatokat és betegadatokat elemez a diagnózisok és a kezelési tervek alátámasztására. A ChatGPT-alapú rendszereket klinikai vizsgálati jelentések elemzésére, irodalmi áttekintések elvégzésére és potenciális gyógyszerjelöltek azonosítására használják. Az AIaaS használatával jelentősen megnőtt az elemzések elvégzésének sebessége, lerövidítve az új gyógyszerek felfedezésétől a piacra kerülésig eltelt időt.

A kiskereskedelemben a Macy's bevezette a Google Cloud AIaaS-t a személyre szabott vásárlói élmények megteremtése érdekében. A rendszer gépi tanulási modelleket használ a termékek ajánlására, a kereslet előrejelzésére és a marketing automatizálására. A Gemini multimodális képességei lehetővé teszik az ügyfelek számára, hogy feltöltsék a termékek képeit, és hasonló termékeket találjanak a katalógusban. Ez a vizuális keresés jelentősen javítja a vásárlási élményt és növeli a konverziós arányokat.

Egy különösen innovatív felhasználási eset a logisztikai iparágból származik. A UPS a Google Cloud AIaaS-t használja az útvonaloptimalizáláshoz. A rendszer valós időben elemzi a forgalmi és időjárási adatokat a leghatékonyabb kézbesítési útvonalak kiszámításához. Ez nemcsak a kézbesítési időket javítja, hanem jelentősen csökkenti az üzemanyag-fogyasztást és a CO2-kibocsátást is. A felhőalapú megoldás skálázhatósága lehetővé teszi a UPS számára, hogy naponta több millió csomagot dolgozzon fel a teljesítmény feláldozása nélkül.

A biztosítási szektorban az USAA bevezette az AWS Textract és más AIaaS eszközöket a kárigények feldolgozásának automatizálására. A rendszer mesterséges intelligenciával vezérelt dokumentum- és képfelismerést használ a kárigények automatikus felülvizsgálatához és jóváhagyásához. Ez drasztikusan csökkentette a kárigények feldolgozási idejét és növelte az ügyfelek elégedettségét. A ChatGPT természetes nyelv megértésének képessége lehetővé teszi az összetett kárigényleírások pontos értelmezését és feldolgozását.

Egy másik figyelemre méltó példa a média- és szórakoztatóiparból származik. A ViacomCBS az AWS Rekognition AIaaS-t használja a tartalom osztályozására és a közönségelemzésre. A rendszer segít a tartalom osztályozásában, médiaajánlásban és a nézői viselkedés előrejelzésében. A Gemini multimodális képességei különösen értékesek lehetnek itt, mivel képes egyszerre elemezni a videó-, hang- és szöveges adatokat, hogy átfogóbb betekintést nyerjen a nézői preferenciákba.

Az oktatásban a Carnegie Learning bevezette az AWS AIaaS-t adaptív tanulási utak létrehozására. A rendszer elemzi a tanulók adatait és viselkedési mintáit, hogy személyre szabott tanulási utakat hozzon létre, amelyek minden tanuló egyéni igényeihez igazodnak. A ChatGPT-alapú korrepetálási rendszerek segíthetnek a tanulóknak a házi feladatokban, elmagyarázhatják a fogalmakat és visszajelzést adhatnak, ezáltal javítva a tanulási eredményeket.

Egy konkrét, gyakorlati példa a Promevo, egy Google Cloud Partner, amely belsőleg használja a Geminit a Google Workspace-hez. Az értékesítési csapatok számára a Promevo a Geminit használja az időigényes feladatok automatizálására, mint például az értékesítési prezentációk létrehozása, a SEO teljesítménytáblázatok generálása és az ügyféltalálkozók költségvetésének tervezése. Az értékesítési csapatok a Gemini segítségével automatikusan kitölthetik a fő teljesítménymutatókat, és jól szervezett prezentációkat hozhatnak létre az ügyfelek számára a Google Slides segítségével. Ez lehetővé teszi számukra, hogy jobban az ügyfelekkel való interakciókra koncentráljanak, és kevesebbet az olyan adminisztratív feladatokra, mint az adatbevitel vagy a diák létrehozása, növelve mind a termelékenységet, mind a kimeneti minőséget.

A marketingcsapatok számára a Gemini intelligens sablonokat, tartalomjavaslatokat és valós idejű együttműködési eszközöket biztosít, amelyek lehetővé teszik a csapattagok számára, hogy különböző helyszínekről könnyedén együttműködjenek. Mindezek a funkciók segítik a marketingcsapatot abban, hogy hatékonyan készítsen lebilincselő prezentációkat és adatvezérelt jelentéseket, lehetővé téve számukra, hogy minden platformon egységes és hatásos márkahangot tartsanak fenn.

Ezek a használati esetek bemutatják a ChatGPT és a Google Gemini sokoldalúságát és gyakorlati előnyeit AIaaS megoldásként. Bemutatják, hogy mindkét platform nem csupán elméleti koncepció, hanem konkrét eszköz, amely értéket teremt a különböző iparágakban és használati esetekben. A felhőalapú architektúra lehetővé teszi minden méretű vállalat számára, hogy hozzáférjenek a legmodernebb MI-képességekhez anélkül, hogy drága infrastruktúrába kellene befektetniük. Ez demokratizálja a mesterséges intelligenciához való hozzáférést, és lehetővé teszi még a kisebb vállalatok számára is, hogy kihasználják a mesterséges intelligencia előnyeit.

Problémás szempontok: Kritikus megbeszélés

A ChatGPT és a Google Gemini lenyűgöző képességei és AIaaS-megoldásként való széles körű elterjedése ellenére jelentős aggályok és viták merülnek fel, amelyek kritikus figyelmet igényelnek. Ezek a kérdések az adatvédelmi és biztonsági kockázatoktól a pontossággal kapcsolatos aggályokon át az etikai aggályokig terjednek.

Az AIaaS-hez kapcsolódó egyik fő aggodalom az adatvédelem és -biztonság. Amikor a vállalatok AIaaS-t használnak, gyakran kell érzékeny adatokat harmadik feleknek továbbítaniuk, ami adatvédelmi incidensekhez vagy visszaélésekhez vezethet. A ChatGPT esetében a platform felhasználói adatokat, például fiókadatokat, beszélgetési előzményeket és IP-címeket gyűjt és tárol, ami adatvédelmi aggályokat vet fel az egyének és a vállalatok számára. Az interakciók során megosztott érzékeny információk bizonyos beállítások módosítása nélkül tárolhatók vagy felhasználhatók modellképzéshez.

Egy tanulmány szerint az alkalmazottak 77 százaléka oszt meg bizalmas vállalati adatokat a ChatGPT-n és más mesterséges intelligencia eszközökön keresztül, ami jelentős biztonsági és megfelelőségi kockázatokat okoz. Kiemelkedő példa erre a Samsung, ahol az alkalmazottak 2023 áprilisában bizalmas adatokat, például forráskódot és megbeszélések jegyzőkönyveit töltötték fel a ChatGPT-re, ami adatvédelmi incidenshez vezetett. 2022 júniusa és 2023 májusa között a kiberbűnözők 100 000 ChatGPT-fiók hitelesítő adatát értékesítették a sötét weben. 2023 márciusa és áprilisa folyamán átlagosan hetente két kiberbiztonsági incidens történt, köztük egy olyan esetben, amikor a ChatGPT-felhasználók körülbelül 1,2 százalékának fizetési adatai kerültek nyilvánosságra.

A vállalatok különleges kihívásokkal néznek szembe. A ChatGPT üzleti célú használata számos szellemi tulajdonjogi kockázatot hordozhat magában. A találmány részleteinek a ChatGPT-vel való megosztása a szabadalmi jog értelmében nyilvános közzétételnek minősülhet, amely lehetővé teszi az iparág más szereplői számára a találmány replikálását. A bizalmas adatok ChatGPT-nek történő benyújtása érvénytelenítheti annak üzleti titkot jelentő státuszát. Az OpenAI API-mentességi szabályzata kimondja, hogy a benyújtott adatokat felhasználhatják jövőbeli modellek betanítására.

A ChatGPT nem HIPAA-kompatibilis, és nem dolgozhat fel védett egészségügyi információkat, mivel az OpenAI nem ír alá üzleti partnerségi megállapodásokat. Ez jelentősen korlátozza a használatát olyan érzékeny területeken, mint az egészségügy. A GDPR-nek való megfeleléshez jogalap létrehozása szükséges a személyes adatok OpenAI-hoz történő továbbításához, valamint az amerikai szervereken tárolt adatokra vonatkozó adatátviteli hatásvizsgálat elvégzése.

A Google Gemini hasonló adatvédelmi kihívásokkal néz szembe. A Google adatvédelmi irányelvei gyakran általánosak, így nem egyértelmű, hogy pontosan hogyan használják fel a különböző szolgáltatásokból származó felhasználói adatokat a Gemini betanításához. Adatvédelmi gyakorlatának átláthatatlansága bizalmatlansághoz és aggodalomhoz vezetett, hogy a Google a sebességet a biztonsággal és az átláthatósággal szemben helyezi előtérbe.

Egy másik jelentős probléma a kimenet pontossága és megbízhatósága. Mind a ChatGPT, mind a Gemini hajlamos a hallucinációkra, ahol a modellek hihetőnek hangzó, de tényszerűen helytelen vagy teljesen kitalált információkat generálnak. Ez alapvető probléma minden nagyobb nyelvi modellel, mivel ezek a legvalószínűbb következő szósorozat megjóslásával működnek, ahelyett, hogy egy ellenőrzött tényekből álló adatbázishoz férnének hozzá. A CNET tesztjei kimutatták, hogy a Gemini étteremneveket, kutatási dolgozatokat és még YouTube-videókat is kitalált.

A hallucináció problémája sokféleképpen megnyilvánulhat, a pontatlan összefoglalások nyújtásától kezdve a nem létező hivatkozások vagy tények kitalálásáig. A felhasználók arról számoltak be, hogy a Gemini 2022-es cikkekre mutató linkeket adott meg, amikor aktuális híreket vagy idézett forrásokat kértek tőlük, amelyek nem tartalmazták az állítólagos információkat. Ez számos területen félrevezetheti a felhasználókat, a kutatást végző diákoktól kezdve az adatvezérelt döntéseket hozó szakemberekig.

Az elfogultság és az etikai aggályok egy másik jelentős kihívást jelentenek. A Geminivel kapcsolatos egyik legszélesebb körben nyilvánosságra hozott probléma a válaszaiban tapasztalható elfogultság és etikai kérdések voltak, különösen a képgeneráló funkciójában. 2024 elején a felhasználók felfedezték, hogy a modell történelmileg pontatlan képeket generált, például náci korabeli katonákat, pápákat és Amerika alapító atyáit színes bőrűként ábrázolta. Ez azért történt, mert a Google – a mesterséges intelligencia által gyakran tapasztalt, alulreprezentált képhiba elkerülése érdekében – úgy hangolta a modellt, hogy az emberek egy széles skáláját mutassa, de nem vette figyelembe azokat a történelmi kontextusokat, ahol az ilyen sokszínűség pontatlan lenne.

Az elfogultság nem korlátozódott a történelmi pontatlanságokra. A modell azt is kimutatta, hogy hajlamos elutasítani a fehér embereket ábrázoló képeket, miközben könnyen generált más etnikumú képeket. A képek generálásán túl a felhasználók rámutattak a Gemini szöveges válaszaiban található politikai elfogultságokra is. Egy vitatott példában, amikor arról kérdezték, hogy kinek van negatívabb hatása a társadalomra, Elon Musknak vagy Adolf Hitlernek, a chatbot azt válaszolta, hogy nehéz egyértelműen megmondani. A Google társalapítója, Sergey Brin elismerte, hogy a modell sok esetben balra hajlik, de megjegyezte, hogy ez nem szándékos.

Az átláthatóság a mesterséges intelligencia döntéshozatalában egy másik jelentős kihívás. Az olyan mesterséges intelligencia modelleket, mint a Gemini, gyakran fekete dobozoknak nevezik, mivel még az alkotóik sem tudják teljes mértékben megmagyarázni, hogy miért értek el egy adott eredményt. Ez az átláthatatlanság komoly problémát jelent a fejlesztők és a vállalkozások számára, akiknek meg kell érteniük, hogy egy modell miért hoz létre egy adott eredményt, különösen akkor, ha az nem sikerül. A Google nemrégiben felháborodást váltott ki a fejlesztőkből azzal, hogy elrejtette a Gemini 2.5 Pro modelljének nyers gondolatlánc-érvelési tokenjeit, és a lépésről lépésre haladó logikát egy egyszerűsített összefoglalóval helyettesítette. Ez a változás hihetetlenül megnehezíti a fejlesztők számára az alkalmazások hibakeresését és a promptok finomhangolását, frusztráló próbálkozásokra és hibákra kényszerítve őket.

A számítási kapacitás és a skálázhatóság további korlátokat jelent. Bár a Google a Geminit a legmegbízhatóbb és legskálázhatóbb modelljének tervezte, továbbra is számítási és erőforrás-korlátokkal szembesül, amelyek befolyásolhatják a felhasználói élményt és az akadálymentességet. Az egyik fő technikai korlát a kontextus ablak, amely korlátozza a modell által egy adott időpontban feldolgozható információk mennyiségét. Míg a Gemini 1.5 Pro áttörést jelentő, akár egymillió token kontextus ablakkal rendelkezik, a standard modellek korlátozottabbak, ami hiányos vagy következetlen válaszokhoz vezethet hosszú, összetett beszélgetésekben, ahol a korábbi információk felidézése kritikus fontosságú.

A felhasználók és a fejlesztők teljesítményproblémákkal is szembesülhetnek a késleltetés, az erőforrásigények és a sebességkorlátok miatt. Nagy mennyiségű adat feldolgozása vagy összetett, többlépéses feladatok elvégzése lassulást, sőt alkalmazásösszeomlást is okozhat. A Gemini API-t használó fejlesztők problémákról számoltak be a sebességkorlátok túllépésével kapcsolatban, különösen az ingyenes csomagban, és azt tapasztalták, hogy a szolgáltatás időnként túlterheltté vagy ideiglenesen elérhetetlenné válhat. Egyes felhasználók az infrastruktúra instabilitását tapasztalták, véletlenszerű IP-tartományok elvesztek, ami befolyásolta az éles környezet megbízhatóságát.

A harmadik féltől származó szolgáltatóktól való függőség egy másik jelentős probléma az AIaaS modellben. Az AIaaS-t használó vállalatok nagymértékben függenek a szállítóiktól. Ez problémákhoz vezethet a testreszabással és a rugalmassággal kapcsolatban, mivel a vállalatok nem biztos, hogy képesek tökéletesen a saját igényeikhez igazítani a mesterséges intelligencia szolgáltatásokat. Továbbá fennáll a szállítófüggőség veszélye, ami megnehezíti és költségessé teszi a szolgáltatóváltást.

Ezek a kihívások rávilágítanak arra, hogy lenyűgöző képességeik ellenére az olyan AIaaS-megoldások, mint a ChatGPT és a Google Gemini, nem mentesek jelentős kockázatoktól és korlátoktól. A szervezeteknek és az egyéneknek gondosan mérlegelniük kell ezeket a szempontokat, és megfelelő óvintézkedéseket kell végrehajtaniuk ahhoz, hogy az AIaaS előnyeit élvezhessék anélkül, hogy túlzott kockázatnak tennék ki magukat.

Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital

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

Perspektívák és fejlemények: Várható trendek és lehetséges felfordulások

A ChatGPT és a Google Gemini jövőjét, mint AIaaS megoldásokat, számos jelentős trend és potenciális zavar fogja alakítani. Ezek a fejlemények nemcsak mindkét platform technikai képességeit bővítik, hanem alapvetően megváltoztatják szerepüket a tágabb MI-környezetben, valamint a társadalomra és a gazdaságra gyakorolt ​​hatásukat is.

Kulcsfontosságú trend az ágensalapú MI-rendszerek felé való elmozdulás. Az OpenAI már jelezte, hogy a GPT-5 és a jövőbeli modellek fokozott autonómiát fognak mutatni, lehetővé téve számukra, hogy összetett, többlépéses feladatokat kezeljenek folyamatos emberi beavatkozás nélkül. Ezt a képességet tovább fogja fokozni az eszközhasználat integrációja, valamint a külső API-kkal és szolgáltatásokkal való interakció lehetősége. A GPT-5 már képes használni az e-mail és naptár integrációját, a fájlfeltöltéseket és a fejlett nyelvi támogatást. A jövőbeli verziók várhatóan még mélyebb integrációt tesznek lehetővé a vállalati rendszerekkel, a MI-ágenseket autonóm asszisztensekké alakítva, amelyek képesek a munkafolyamatok irányítására és a döntések meghozatalára.

A Google hasonló víziót fogalmazott meg a Gemini 2.0-val, amelyet az ügynökalapú korszak modelljeként pozicionál. Sundar Pichai, a Google vezérigazgatója a Gemini 2.0-t egy univerzális asszisztens felé tett lépésként írta le, amely nemcsak kérdésekre válaszol, hanem aktívan el is látja a feladatokat a felhasználók nevében. A 2025 októberében indult Gemini Enterprise már egy ügynökalapú platformként lett megtervezve, amely lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy saját ügynököket hozzanak létre és vezényeljenek. A jövőben ezek az ügynökök várhatóan még autonómabbá válnak, és képesek lesznek összetett üzleti folyamatok kezelésére emberi beavatkozás nélkül.

A fejlett multimodalitás egy másik jelentős trend. Míg a GPT-4 és a Gemini 1.0 már képes kezelni a multimodális bemenetet, a jövőbeli verziók natív multimodalitást kínálnak majd mind a bemenet, mind a kimenet terén. A GPT-5 várhatóan lehetővé teszi majd a hangutasításokat és válaszokat, a videó megértését és összefoglalását, valamint a dinamikus interakciókat, például egy képernyőkép leírását vagy egy klip összefoglalását. Ez elmossa a határt a chatbot és az intelligens asszisztens között, így a ChatGPT kevésbé fog szoftvernek, és inkább egy hasznos jelenlétnek tűnni.

A Gemini 2.0 már bevezette a natív kép- és hangkimenetet, és a jövőbeli verziók várhatóan bővítik majd ezeket a képességeket. A Google különös hangsúlyt fektet a multimodális mesterséges intelligencia és a robotika integrálására. Demis Hassabis, a DeepMind vezérigazgatója elárulta, hogy a DeepMind azt vizsgálja, hogyan lehet a Geminit a robotikával kombinálni a világgal való fizikai interakció érdekében. Ez olyan autonóm rendszerekhez vezethet, amelyek nemcsak digitális, hanem fizikai feladatok elvégzésére is képesek.

A kontextuális ablakok skálázása folytatódni fog. A GPT-5 már akár egymillió tokent is képes feldolgozni, lehetővé téve teljes könyvek vagy hónapokig tartó beszélgetések egyidejű vizsgálatát. A Gemini 1.5 Pro szintén bemutatta az akár egymillió tokenből álló kontextuális ablakot. A jövőbeli modellek várhatóan még nagyobb kontextuális ablakokat kínálnak majd, lehetővé téve számukra a még gazdagabb adatok feldolgozását és az összetettebb feladatok kezelését a kontextus elvesztése nélkül.

A gondolkodási készségek fejlesztése egy másik kritikus fejlesztési terület. Az OpenAI o-sorozata, különösen az o1 és az o3, már fejlett gondolkodási készségeket mutat be azáltal, hogy több időt töltenek a gondolkodással a válaszadás előtt. Ezek a modellek elemzik a válaszaikat és különböző stratégiákat vizsgálnak, ami pontosabb és átgondoltabb eredményekhez vezet. A GPT-5 ezeket az érvelési készségeket kettős útvonalú architektúráján keresztül integrálja, amely a feladat összetettségétől függően különböző gondolkodási mélységeket aktivál. A jövőbeli fejlesztések várhatóan tovább finomítják ezeket a készségeket, és olyan MI-rendszereket hoznak létre, amelyek közelebb állnak az emberi gondolkodáshoz.

Felgyorsul a speciális modellek fejlesztése adott iparágakra és felhasználási esetekre. Míg a GPT-5 és a Gemini 2.0 univerzális modellekként lettek tervezve, egyre növekvő tendencia mutatkozik az iparágspecifikus variánsok felé. Az OpenAI már kínál speciális modelleket, például a Codexet a programozáshoz. A jövőbeli fejlesztések magukban foglalhatják az egészségügyi, jogi, pénzügyi vagy más iparágak számára kifejezetten kiképzett modelleket, mélyreható szakterületi ismeretekkel és iparágspecifikus megfelelőségi funkciókkal.

A személyre szabás és a testreszabás fokozódni fog. A GPT-5 már most is kínál testreszabható személyiségeket és memóriafunkciókat, amelyek lehetővé teszik a modell számára, hogy alkalmazkodjon a felhasználói preferenciákhoz és stílusokhoz. A jövőbeli verziók várhatóan még mélyebb személyre szabási lehetőségeket kínálnak majd, a mesterséges intelligencia rendszerei nemcsak megjegyzik a preferenciákat, hanem aktívan tanulnak az interakciókból, és folyamatosan alkalmazkodnak a változó felhasználói igényekhez.

Az emberi visszajelzésekből származó megerősítéses tanulás és más fejlett képzési technikák integrálása tovább javítja a modellek minőségét és biztonságosságát. Az OpenAI és a Google jelentős összegeket fektet be olyan technikák fejlesztésébe, amelyek csökkentik az elfogultságot, minimalizálják a hallucinációkat, és biztosítják, hogy a mesterséges intelligenciarendszerek etikusan és felelősségteljesen működjenek.

Az infrastruktúra innovációja is kulcsszerepet játszik majd. A Google jelentős összegeket fektet be TPU infrastruktúrájának fejlesztésébe, a legújabb generációs Ironwoodot kifejezetten a nagy léptékű, következtetésalapú MI-modellek gondolkodáshoz tervezték. A Microsoft és az OpenAI az NVIDIA GB300 NVL72 klaszterek OpenAI-munkaterhelésekhez való integrálásán dolgozik. A Microsoft, az OpenAI és az Oracle részvételével zajló Project Stargate kezdeményezés célja a világ egyik legnagyobb MI-infrastruktúrájának kiépítése.

A szabályozási környezet folyamatosan fejlődik és befolyásolja az AIaaS-megoldások fejlesztését. Az olyan szabályozók, mint az Európai Bizottság és az Egyesült Államok Szövetségi Kereskedelmi Bizottsága, etikai normákat követelnek és ösztönzik az innovációt. Az európai GDPR és a hasonló adatvédelmi törvények világszerte szigorúbb követelményeket fognak előírni az átláthatóság, az adatvédelem és a felhasználói ellenőrzés terén. Az AIaaS-t kínáló vállalatoknak alkalmazkodniuk kell ezekhez a fejlődő szabványokhoz a megfelelés biztosítása és a felhasználói bizalom fenntartása érdekében.

Az AIaaS piac egészében véve tovább fog bővülni. Az előrejelzések szerint a globális AIaaS piac 36,9 milliárd dollárról (2025) 261,32 milliárd dollárra (2030) fog növekedni, ami 47,92 százalékos összetett éves növekedési ütemet jelent. Ezt a robbanásszerű növekedést a mesterséges intelligencia különböző iparágakban való egyre növekvő elterjedése, a mesterséges intelligencia-technológiákhoz való hozzáférés demokratizálódása, valamint a vezető szállítók folyamatos innovációja fogja vezérelni.

A versenydinamika fokozódni fog. Az OpenAI és a Google mellett olyan cégek is versenyeznek majd a piaci részesedésért, mint az Anthropic a Claude-dal, a Meta a Llamával, az Amazon az AWS AI-szolgáltatásaival, és számos startup. Ez a verseny gyorsabb innovációs ciklusokhoz, jobb szolgáltatásokhoz és alacsonyabb végfelhasználói árakhoz vezet.

A mesterséges intelligencia integrálása a dolgok internetébe és a peremhálózati számítástechnikába új felhasználási eseteket tesz lehetővé. A végponti eszközökön való futtatásra tervezett Gemini Nano már most is ezt a trendet mutatja. A jövőbeli fejlesztések magukban foglalhatják a mesterséges intelligenciával működő peremhálózati eszközöket, amelyek a helyi számítástechnikát a felhőalapú mesterséges intelligencia szolgáltatásokkal ötvözik az alacsony késleltetés és az adatvédelem biztosítása érdekében.

Az AIaaS etikai és társadalmi vonatkozásai egyre nagyobb figyelmet kapnak. Az elszámoltathatóság, az algoritmusok átláthatósága, a munkahelyekre gyakorolt ​​hatás és a hatalom néhány nagy technológiai vállalatnál való koncentrációjának kérdései intenzív vitát fognak kiváltani. Az OpenAI-ra és a Google-re nyomás nehezedik majd, hogy biztosítsák, hogy AI-rendszereiket a társadalom javát szolgálják, és ne súlyosbítsák az egyenlőtlenségeket, illetve ne okozzanak kárt.

Ezek a trendek azt jelzik, hogy a ChatGPT és a Google Gemini nemcsak fejlettebb technikai képességeket fog fejleszteni, hanem átalakító szerepet is fognak játszani abban, ahogyan az emberek és a vállalkozások interakcióba lépnek a technológiával. Az AIaaS jövőjét a folyamatos innováció, a fokozott verseny és a mindennapi élet és a munka minden aspektusába való egyre nagyobb integráció fogja jellemezni.

Beszállítói függőség, hallucinációk, adatvédelem – Hogyan védik magukat a vállalatok a mesterséges intelligencia kockázatai ellen?

A ChatGPT és a Google Gemini AIaaS megoldásként való elemzése egy összetett és sokrétű környezetet tár fel, amelyet gyors technológiai innováció, széles körű elterjedés és jelentős kihívások jellemeznek. Mindkét platform különböző, de egymást kiegészítő formákban testesíti meg az AIaaS modellt, előmozdítva a mesterséges intelligencia elérésének és használatának átalakulását.

A ChatGPT a beszédalapú mesterséges intelligencia domináns interfészévé vált. Heti 200 millió aktív felhasználójával és a vállalati alkalmazásokba való széles körű integrációjával a természetes nyelvi feldolgozás univerzális eszközeként bizonyítja a kommunikáció, a problémamegoldás és az automatizálás terén. A GPT-3, GPT-4 és GPT-5 fejlesztése a kontextuális megértés, az érvelési képességek és a multimodalitás folyamatos fejlődését mutatja. A Microsofttal való partnerség és az Azure-ral való integráció robusztus infrastruktúrát és széles körű rendelkezésre állást biztosít a ChatGPT számára.

A Google Gemini integrált, multimodális megközelítést alkalmaz, amelyet a nulláról kezdve úgy terveztek, hogy különböző adattípusokat egyszerre dolgozzon fel. A Google ökoszisztémába való mély integráció, a Search-től a Workspace-en át az Android-eszközökig, példátlanul több mint egymilliárd felhasználó elérését teszi lehetővé a Gemini számára. A saját fejlesztésű TPU infrastruktúra használata olyan vezérlési és optimalizálási lehetőségeket biztosít a Google számára, amelyekhez más gyártók nem férnek hozzá. A Gemini Enterprise bevezetése ügynökalapú platformként úttörővé teszi a Google-t az autonóm mesterséges intelligencia rendszerek terén.

A két platform összehasonlítása eltérő erősségeket és pozicionálást mutat. A ChatGPT-t rugalmassága, felhasználóbarát jellege és szöveges feladatokhoz nyújtott kiváló teljesítménye jellemzi. Az API elérhetősége megkönnyíti a ChatGPT integrálását bármilyen alkalmazásba. A Google Gemini ezzel szemben kiváló multimodális képességeket kínál, és előnyöket élvez a termékek és szolgáltatások átfogó ökoszisztémájába való integrációból. Míg a ChatGPT univerzális nyelvi modellként pozicionálja magát, a Gemini integrált asszisztens szolgáltatásként működik a Google univerzumában.

Mindkét platform gyakorlati felhasználási esetei sokrétűek, az ügyfélszolgálattól és a tartalomkészítéstől kezdve az adatelemzésen és szoftverfejlesztésen át a komplex üzleti folyamatok automatizálásáig. Ezek a különböző iparágakból származó példák azt mutatják, hogy az AIaaS nem csupán egy elméleti koncepció, hanem kézzelfogható, mérhető előnyöket biztosít a való világban.

Az elemzés ugyanakkor jelentős kihívásokat és kockázatokat tár fel. Az adatvédelmi és biztonsági aggályok áthatóak, olyan incidensekkel, mint a Samsung adatvédelmi incidens, amelyek rávilágítanak az AIaaS ellenőrizetlen használatának veszélyeire. A hallucinációkra és torzításokra való hajlam azt mutatja, hogy lenyűgöző képességeik ellenére mindkét platform hibátlan. A harmadik féltől származó szolgáltatóktól való függőség és a szállítófüggőség kockázata további olyan szempontok, amelyeket a vállalatoknak gondosan mérlegelniük kell.

A jövőbeli kilátásokat az ágensalapú MI-rendszerek, a kibővített multimodalitás, a jobb érvelés és a növekvő személyre szabás jellemzi. Az AIaaS piac várhatóan a 2024-es 24,73 milliárd dollárról 2030-ra 190,63 milliárd dollárra fog növekedni, ami aláhúzza e technológia hatalmas gazdasági jelentőségét. A verseny fokozódni fog, az olyan új szereplők, mint az Anthropic és a Meta, kihívást jelentenek a már meglévő szolgáltatóknak.

A végső értékelést árnyaltabban kell megfogalmazni. A ChatGPT és a Google Gemini kétségtelenül jelentős előrelépést jelentenek a mesterséges intelligencia demokratizálásában. Lehetővé teszik minden méretű vállalat és magánszemély számára, hogy a legmodernebb MI-képességekhez férjenek hozzá anélkül, hogy drága infrastruktúrába kellene befektetniük. Ez felgyorsíthatja az innovációt, növelheti a termelékenységet és új üzleti modelleket tehet lehetővé.

Ugyanakkor ezen technológiák felelősségteljes használata megköveteli korlátaik és kockázataik mélyreható megértését. A vállalatoknak robusztus adatvédelmi és biztonsági intézkedéseket kell bevezetniük, képezniük kell alkalmazottaikat, és egyértelmű irányelveket kell meghatározniuk az AIaaS használatára vonatkozóan. A kimenetek pontosságának ellenőrzése továbbra is elengedhetetlen, mivel hallucinációk és torzítások továbbra is előfordulhatnak.

Az AIaaS társadalmi hatása is jelentős. A mesterséges intelligencia képességeinek néhány nagy technológiai vállalatnál való koncentrációja kérdéseket vet fel a kritikus infrastruktúra feletti hatalommegosztással és ellenőrzéssel kapcsolatban. Az automatizálás munkahelyekre gyakorolt ​​lehetséges hatása gondos politikai mérlegelést és a munkavállalók átképzésére irányuló intézkedéseket igényel.

Végső soron az elemzés azt mutatja, hogy a ChatGPT és a Google Gemini nem csupán technológiai termékek, hanem alapvető változást hoznak abban, ahogyan az emberek az információkkal kapcsolatba lépnek, döntéseket hoznak és problémákat oldanak meg. AIaaS megoldásként betöltött szerepük a mesterséges intelligenciát széles körben elérhető erőforrássá teszi, hasonlóan az elektromos áramhoz vagy az internetkapcsolathoz. Ez a fejlesztés hatalmas potenciállal rendelkezik, de felelősséget, éberséget és az új kihívásokhoz és lehetőségekhez való folyamatos alkalmazkodást is igényel. Az AIaaS jövője attól függ, hogy a technológiai innovációt mennyire lehet összeegyeztetni az etikai elvekkel, az adatvédelemmel és a társadalmi előnyökkel.

☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német

☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.

Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nagyon várom a közös projektünket.

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

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő üzletfejlesztés / Marketing / PR / Szakkiállítások

Globális iparági és üzleti szakértelmünk az üzletfejlesztés, az értékesítés és a marketing területén - Kép: Xpert.Digital

Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar

Bővebben itt:

• Szakértői Üzleti Központ

Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:

• Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
• Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
• Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
• Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni