Stanford kutatása kimutatta: Miért vált hirtelen gazdaságilag jobbá a helyi mesterséges intelligencia – Vége a felhődogmának és a gigabites adatközpontoknak? – Kép: Xpert.Digital
Hogyan változtatja meg a „hibrid mesterséges intelligencia” megközelítés a játékszabályokat – Aki most nem cselekszik, az megfizeti az árát: A tisztán felhőalapú stratégia alábecsült költségcsapdája
Az adatszuverenitás mint tőke: Miért kell a vállalatoknak radikálisan decentralizálniuk mesterséges intelligencia infrastruktúrájukat?
Hosszú ideig egy íratlan szabály uralkodott a technológiai iparban: az igazi mesterséges intelligenciához gigantikus adatközpontokra, korlátlan felhőalapú erőforrásokra és központi infrastruktúrába fektetett milliárdokra van szükség. De míg a piac továbbra is a hiperskálázókra összpontosít, a színfalak mögött egy csendes, de alapvető forradalom zajlik az egységgazdaságtanban.
Az a korszak, amelyben a felhőalapú mesterséges intelligenciát az egyetlen életképes standard megoldásnak tekintették, a végéhez közeledik. Az új empirikus adatok és a hardverhatékonyság terén elért technológiai ugrások egyértelmű képet festenek: az ipari intelligencia jövője nem centralizált, hanem decentralizált és hibrid. Már nem csak az adatvédelemről vagy a késleltetésről van szó – a kemény gazdasági realitásokról. Amikor a helyi rendszerek most már háromszoros pontosságnövekedést érhetnek el, miközben egyidejűleg a felére csökkentik az energiafogyasztást, a felhőalapú számla hirtelen stratégiai kockázattá válik.
Felejtse el a felhőalapú referenciaértékeket: Miért az „intelligencia wattonként” a legfontosabb új üzleti mérőszám.
A következő cikk részletesen vizsgálja ezt a paradigmaváltást. Elemzzük, hogy miért válik az „intelligencia wattonként” a döntéshozók számára kulcsfontosságú új valutává, és hogyan csökkenthetik a vállalatok akár 73 százalékkal működési költségeiket intelligens hibrid útvonaltervezés révén. A szállítói függőség stratégiai csapdájától az energiaelosztás geopolitikai jelentőségéig: Ismerje meg, miért nem technológiai rés, hanem üzleti kötelesség minden olyan vállalat számára, amely a következő öt évben versenyképes akar maradni.
A helyi mesterséges intelligencia, mint transzformációs tényező az ipari gazdaságban: a centralizáció paradigmájától a decentralizált intelligenciáig
Az ipari számítástechnika fordulóponthoz érkezett, amely nem kerül címlapokra, hanem csendes laboratóriumokban és vállalati adatközpontokban bontakozik ki. Miközben a technológiai világ a központosított adatközpontokba fektetett dollármilliárdokkal van elfoglalva, a gazdasági logikában radikális változás van folyamatban: a helyi mesterséges intelligencia nemcsak életképes, de sok gyakorlati forgatókönyvben gazdaságilag is jobb, mint a felhőparadigma. Ez a megállapítás, amely neves intézmények széleskörű empirikus kutatásain alapul, arra kényszeríti a vállalatokat és a stratégákat, hogy újraértékeljék infrastrukturális beruházásaikat.
A kulcskérdés már nem az, hogy a helyi MI-modellek működnek-e, hanem az, hogy a szervezetek milyen gyorsan tudják csökkenteni a saját felhőplatformoktól való függőségüket. A Stanford Egyetem wattonkénti intelligenciával kapcsolatos kutatása egy olyan jelenséget mutat be, amely alapvetően megváltoztatja az MI-infrastruktúra-tervezés költség-haszon elemzését. A helyi modellek pontosságának 3,1-szeres növekedésével 2023 és 2025 között, valamint a hardverhatékonyság kétszeres növekedésével a helyi MI-rendszerek elérték azt az érettségi szintet, amely lehetővé teszi számukra, hogy az összes lekérdezés 88,7 százalékát központi felhőinfrastruktúra nélkül kezeljék. Ez a mutató nem pusztán elméleti; közvetlen következményekkel jár a tőkeallokációra, a működési költségekre és a vállalkozások stratégiai függetlenségére nézve.
Bővebben itt:
Ennek az eltolódásnak a gazdasági vonatkozásai mélyrehatóak, és az üzleti műveletek minden dimenziójára kiterjednek. A hibrid mesterséges intelligencia alapú útválasztási megközelítés, ahol a kéréseket intelligensen irányítják helyi vagy központosított rendszerekre, 80,4 százalékos energiafogyasztás-csökkenést és 73,8 százalékos számítási költségcsökkenést eredményez. Még egy kezdetleges útválasztási rendszer is, amely a kéréseknek csak 50 százalékát osztályozza helyesen, 45 százalékkal csökkenti az összköltségeket. Ezek a számok egy gazdasági szükségszerűségre utalnak: Azok a szervezetek, amelyek nem fektetnek be aktívan a helyi mesterséges intelligencia képességeibe, tudtukon kívül támogatják versenytársaikat a magasabb felhőinfrastruktúra-díjak megfizetésével.
A Stanford legfrissebb eredeti forrásai nem fejtik ki explicit módon, hogy a „lokális mesterséges intelligencia” miért vált hirtelen gazdaságilag jobbá. A legújabb jelentések és a Stanford-tanulmányok azonban azt mutatják, hogy a fejlettebb, kisebb („lokális”) modellek az utóbbi időben gazdaságilag életképesebbé váltak, mivel a mesterséges intelligencia következtetéseinek költségei és az energiafogyasztás jelentősen csökkent, a nyílt modellek pedig teljesítménynövekedést mutattak be. Ezt részletesen dokumentálja a Stanford AI Index Report 2025.
Főbb Stanford-források
A Stanford AI Index 2025-ös jelentése szerint a GPT-3.5 teljesítményszintű MI-modellek következtetési költségei 280-szorosára csökkentek 2022 novembere és 2024 októbere között. Ezzel egyidejűleg az energiahatékonyság évente 40%-kal nőtt. A kis, nyílt MI-modellek is jelentősen felzárkóznak, és egyes benchmarkokban már majdnem elérik a zárt modelleket (a teljesítménybeli különbség nemrégiben csak 1,7% volt).
Különösen fontos: A nyílt súlyú modellek (azaz a helyben működtethető, nyílt modellek) gazdasági szempontból egyre vonzóbbá válnak, mivel most már hasonló feladatokat tudnak futtatni alacsonyabb költségek mellett. Ez csökkenti a vállalatok előtt álló akadályokat, és lehetővé teszi a decentralizált vagy saját szervereken futó MI-alkalmazások használatát.
Következtetés és árnyalatok
A helyi mesterséges intelligencia „kiemelkedő gazdasági hatékonysága” hihetően levezethető a költség- és hatékonysági trendekre vonatkozó adatokból, de ezt magában a jelentésben analitikusan állítják, és nem szenzációhajhász vagy kizárólagos módon.
A „helyi MI” és a központosított felhőalapú MI témája szerepel a kutatási diskurzusban, de a „hirtelen gazdaságilag jobb” kifejezés nem közvetlenül a Stanford-i megfogalmazásból származik a főbb forrásokból.
Helyes, hogy a Stanford legújabb tanulmányai a nyílt forráskódú modellekből és a csökkenő következtetési költségekből fakadó gazdasági nyomást forradalmi változásként írják le. Azonban bárki, aki azt állítja, hogy a Stanford konkrétan bebizonyította, hogy „a helyi mesterséges intelligencia most gazdaságilag jobb”, az leegyszerűsíti a dolgokat – a rendelkezésre álló bizonyítékok azonban legalább a nyílt, helyi modellek és a korábban jobb felhőalapú megoldások jelentős konvergenciáját sugallják 2024/2025-ben.
Az intelligencia mérése: Miért az új erőforrás a wattonkénti számítási teljesítmény?
A hagyományos mesterséges intelligencia mérés olyan absztrakt mérőszámokra összpontosított, mint a modell pontossága vagy a benchmark teljesítménye. Ez elegendő volt az akadémiai kutatásokhoz, de félrevezető az üzleti döntéshozók számára. A döntő paradigmaváltás az intelligencia wattonkénti bevezetésében rejlik, mint kulcsfontosságú teljesítménymutató. Ez a mutató, amelyet az átlagos pontosság osztva az átlagos energiafogyasztással, két alapvető üzleti tényezőt köt össze, amelyeket korábban külön kezeltek: a kimeneti minőséget és a közvetlen működési költségeket.
Üzleti szempontból ez forradalmasítja a költségellenőrzést. Egy vállalat már nem hivatkozhat egyszerűen egy modell pontosságára; be kell mutatnia, hogy mennyi számítási teljesítményt ér el egy dollárnyi villamosenergia-fogyasztás után. Ez az összefüggés aszimmetrikus piaci pozíciót teremt a helyszíni infrastruktúrába befektető vállalatok számára. Az intelligencia wattonkénti 5,3-szoros javulása két év alatt azt jelenti, hogy a helyszíni mesterséges intelligenciarendszerek skálázási görbéi meredekebben emelkednek, mint a hagyományos felhőmegoldások esetében.
Különösen figyelemre méltó a teljesítmény heterogenitása a különböző hardverplatformok között. Egy helyi gyorsítórendszer (például egy Apple M4 Max) másfélszer alacsonyabb intelligenciát mutat wattonként, mint a vállalati szintű gyorsítók, mint például az NVIDIA B200. Ez nem a helyi rendszerek gyengébbik oldalát jelenti, hanem inkább optimalizálási potenciáljukat. A helyi MI-következtetés hardverkörnyezete még nem konvergált, ami azt jelenti, hogy a specializált helyi infrastruktúrába most befektető vállalatok az elkövetkező években exponenciális hatékonyságnövekedésből profitálhatnak.
Az energiafogyasztási elszámolás stratégiai versenyelőnyné válik. A globális mesterséges intelligenciához kapcsolódó energiafogyasztás az adatközpontokban körülbelül 20 terawattórára becsülhető, de a Nemzetközi Energiaügynökség előrejelzése szerint az adatközpontok 2026-ra 80 százalékkal több energiát fognak fogyasztani. Azoknak a vállalatoknak, amelyek nem foglalkoznak az energiaintenzitásukkal kapcsolatos strukturális problémával, ez egyre nagyobb terhet jelent majd a fenntarthatósági céljaik és az üzemeltetési költségszámításaik szempontjából. Egyetlen ChatGPT-3 lekérdezés körülbelül tízszer több energiát fogyaszt, mint egy tipikus Google-keresés. A helyi modellek nagyságrendekkel csökkenthetik ezt az energiafogyasztást.
A költségcsökkentés architektúrája: Az elmélettől a gyakorlati valóságig
A helyi mesterséges intelligencia elméleti költségmegtakarításait valós üzleti forgatókönyvekben, konkrét esettanulmányokon keresztül igazolják. Vegyünk egy 100 telephellyel rendelkező kiskereskedelmi vállalatot, amely a felhőalapú vizuális minőségellenőrzésről a helyi peremhálózati mesterséges intelligenciára áll át; a költségdinamika azonnal nyilvánvalóvá válik. A felhőalapú videoanalitikai megoldások minden telephelyen kameránként havi 300 dollárba kerülnek, ami egy tipikus nagyméretű kiskereskedelmi üzlet esetében gyorsan meghaladja az évi 1,92 millió dollárt. Ezzel szemben egy peremhálózati mesterséges intelligencia megoldás telephelyenként körülbelül 5000 dolláros tőkebefektetést igényel speciális hardverekbe, plusz körülbelül 250 dollárt havonta a karbantartásra és üzemeltetésre, ami éves szinten 600 000 dolláros üzemeltetési költséget eredményez. Három év alatt a költségmegtakarítás körülbelül 3,7 millió dollárt tesz ki.
Ez a matematikai számítás még meggyőzőbbé válik, ha figyelembe vesszük a felhőparadigma rejtett költségeit. Az adatátviteli díjak, amelyek számos felhőszolgáltatás teljes költségének 25-30 százalékát teszik ki, teljesen megszűnnek a helyszíni feldolgozással. A nagy mennyiségű adatot kezelő szervezetek számára ez további 50-150 dollár megtakarítást jelenthet a felhőbe nem átvitt terabájtonként. Továbbá a helyszíni rendszerek jellemzően kevesebb, mint 100 milliszekundum következtetési késleltetést érnek el, míg a felhőalapú rendszerek gyakran meghaladják az 500-1000 milliszekundumot. Az olyan időkritikus alkalmazásoknál, mint az önvezető járművek irányítása vagy az ipari minőségellenőrzés, ez nem pusztán kényelmi kérdés, hanem kritikus biztonsági követelmény.
A helyszíni MI-infrastruktúra jövedelmezősége nemlineáris költségcsökkentési utat követ. A napi 1000-nél kevesebb lekérdezést feldolgozó szervezetek számára a felhőszolgáltatások továbbra is gazdaságosabbak lehetnek. Azonban a napi 10 000 vagy több lekérdezést feldolgozó szervezetek esetében a helyszíni hardverek megtérülési ideje drámaian lerövidül. A szakirodalom szerint a 3-12 hónapos megtérülési idő reális nagy volumenű felhasználási esetekben. Ez azt jelenti, hogy egy robusztus helyszíni infrastruktúra öt év alatti teljes tulajdonlási költsége jellemzően egyharmada egy hasonló felhőalapú megoldásénak.
Különösen fontos a felhőinfrastruktúra költségeinek a teljes kiadások százalékos arányában vett rögzített értéke. Míg a helyszíni infrastruktúra értékcsökkenthető és jellemzően három-öt évig tart, a felhőalapú kiadások opportunista jellegűek, és a használati volumennel együtt növekednek. Ennek mélyreható következményei vannak a stratégiai pénzügyi tervezésre nézve. Egy pénzügyi igazgató, akinek csökkentenie kell a működési költségeket, ezt a helyszíni infrastruktúra korszerűsítésével érheti el, ezáltal meghosszabbítva beruházásai élettartamát. A felhőalapú kiadások nem kínálnak ilyen mértékű rugalmasságot.
Alkalmas:
Hibrid AI-útválasztás, mint stratégiai sakkplatform
Az igazi gazdasági átalakulás nem abból fakad, hogy a felhőalapú számítástechnikát egyszerűen a helyszíni rendszerekkel helyettesítjük, hanem inkább az intelligens hibrid megközelítésekből, amelyek mindkét módszert ötvözik. Egy hibrid mesterséges intelligencia alapú útválasztási rendszer, amely a helyszíni vagy felhőalapú erőforrásokhoz azok összetettsége, biztonsági profilja és késleltetési követelményei alapján küld lekérdezéseket, lehetővé teszi a szervezetek számára az optimális költségpozíció elérését. A kevésbé kritikus lekérdezések, amelyek elviselik a magas késleltetést, a felhőbe kerülnek, ahol a skálázási hatékonyság továbbra is jelentős. A biztonság szempontjából kritikus adatok, a valós idejű műveletek és a nagy volumenű szabványos lekérdezések a helyszínen futnak.
A kutatás egy ellentmondásos jelenségre tár fel: még egy mindössze 60 százalékos pontosságú útválasztási rendszer is 45 százalékkal csökkenti az összköltségeket egy tisztán felhőalapú forgatókönyvhöz képest. Ez arra utal, hogy a feldolgozás és az adatforrás térbeli közelségéből adódó hatékonyságnövekedés olyan jelentős, hogy a szuboptimális útválasztási döntések is hatalmas megtakarításokhoz vezetnek. 80 százalékos útválasztási pontosság mellett a költségek 60 százalékkal csökkennek. Ez nem lineáris jelenség; az útválasztási pontosság javításába történő befektetés megtérülése aránytalanul magas.
Szervezeti szempontból egy sikeres hibrid AI-útválasztó rendszerhez mind technikai, mind irányítás-intenzív képességekre van szükség. A lekérdezések ideális feldolgozási mód szerinti osztályozása olyan területspecifikus ismereteket igényel, amelyekkel jellemzően csak a szervezet saját szakértői rendelkeznek, a felhőszolgáltatók nem. Ez potenciális előnyt jelent a decentralizált szervezetek számára, amelyek erős helyi területi szakértelemmel rendelkeznek. Például egy pénzügyi intézmény tudhatja, hogy a valós idejű csalásészlelést helyben kell elvégezni, míg a tömeges csalási mintázat-észlelés hosszabb késleltetési ablakokkal rendelkező felhőalapú erőforrásokon végezhető el.
Az infrastruktúra költségeinek megtakarítása nem az egyetlen előnye a hibrid megközelítésnek. Az adatbiztonság és az üzletmenet-folytonosság is jelentősen javul. A szervezetek többé nem veszítik el az egyetlen meghibásodási pont kockázatát a felhőalapú infrastruktúrára való teljes támaszkodás miatt. A felhőszolgáltató kiesése nem jelent teljes működési bénulást; a kritikus funkciók továbbra is helyben működhetnek. Ez létfontosságú a bankok, az egészségügyi rendszerek és a kritikus infrastruktúra számára.
A digitális átalakulás új dimenziója a „menedzselt MI” (mesterséges intelligencia) segítségével - Platform és B2B megoldás | Xpert Consulting
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:
Lokális mesterséges intelligencia a felhőfüggőség helyett: Út a stratégiai szuverenitás felé
Adatszuverenitás és stratégiai függetlenség: A rejtett tőke
Míg a költség és a teljesítmény fontos szempont, az adatszuverenitás stratégiai dimenziója potenciálisan még kritikusabb a hosszú távú gazdasági döntések szempontjából. Azok a szervezetek, amelyek teljes mértékben kiszervezik mesterséges intelligencia infrastruktúrájukat felhőszolgáltatóknak, implicit módon nemcsak a technikai irányítást, hanem az üzletileg kritikus fontosságú információk feletti ellenőrzést is átadják. Minden egyes, a felhőalapú mesterséges intelligencia szolgáltatónak küldött lekérdezés potenciálisan üzleti titkokat fed fel: termékstratégiákat, ügyfélinformációkat, működési mintákat és versenyinformációkat.
Az EU és más szabályozó joghatóságok felismerték ezt. Németország aktívan dolgozik egy szuverén felhőalapú infrastrukturális alternatíva fejlesztésén az amerikai hiperskálázódó szolgáltatókkal szemben. Az AWS létrehozott egy különálló európai szuverén felhőalapú entitást, amelyet teljes mértékben az EU-n belül irányítanak, tükrözve az adatszuverenitásra vonatkozó szabályozási aggályokat. Ez nem marginális fejlemény; ez a globális felhőpiac stratégiai átrendeződése.
Gazdasági szempontból ez azt jelenti, hogy a felhőinfrastruktúra valós költségei a szabályozott vállalatok számára magasabbak a gyakran kalkuláltnál. Egy olyan vállalat, amely felhőalapú mesterséges intelligencia szolgáltatásokat vesz igénybe, majd később rájön, hogy ez nem engedélyezett a szabályozások szerint, nemcsak a már elköltött összeget veszíti el, hanem egy második infrastrukturális beruházást is kell végrehajtania. Ennek az átszervezésnek a kockázata jelentős.
Különösen jelentős a CIA-szerű következmény: ha egy felhőalapú mesterséges intelligencia szolgáltató holnap úgy dönt, hogy emeli az árait vagy megváltoztatja a szolgáltatási feltételeit, a tőle teljes mértékben függő vállalatok rendkívüli alkupozícióba kerülnek. Ezt a múltban más technológiáknál is megfigyelték. Például, ha egy nyomda saját fejlesztésű asztali kiadványszerkesztő szoftvert használ, és a szolgáltató később jelentősen magasabb licenceket követel, vagy megszünteti a támogatást, a nyomdának lehet, hogy nincs életképes alternatívája. A mesterséges intelligencia infrastruktúrájával az ilyen függőség következményei stratégiailag zavaróak lehetnek.
Ennek a kockázati prémiumnak a pénzügyi modellezése összetett, de a Harvard Business School és a McKinsey rámutatott, hogy a saját fejlesztésű, házon belüli MI-infrastruktúrába befektető szervezetek következetesen magasabb megtérülési rátát mutatnak be, mint azok, amelyek tisztán hibrid megközelítéseket alkalmaznak, ahol az intelligencia réteget külsőleg irányítják. A Netflix például körülbelül 150 millió dollárt fektetett be a házon belüli ajánlásokhoz használt MI-infrastruktúrába, amely mostanra évente nagyjából 1 milliárd dollár közvetlen üzleti értéket generál.
Alkalmas:
Vertikális telepítési lehetőségek a helyi mesterséges intelligenciához
A lokális mesterséges intelligencia életképessége nem egységes az összes üzleti területen. A Stanford kutatása eltérő pontossági jellemzőket mutat a különböző feladatkategóriákban. A kreatív feladatok több mint 90 százalékos sikerességi arányt érnek el lokális modellekkel, míg a technikai területeken ez az arány körülbelül 68 százalék. Ez differenciált bevezetési stratégiákat igényel a különböző üzleti egységek számára.
A gyártási szektorban a helyi MI-modellek lényegesen alacsonyabb költségekkel alkalmazhatók a minőségellenőrzésben, a prediktív karbantartásban és a termelésoptimalizálásban, mint a felhőalapú alternatívák. Egy száz minőségellenőrző állomással rendelkező gyár hatalmas hasznot húzna a helyi képfeldolgozó MI telepítéséből minden állomáson, ahelyett, hogy a videókat egy központi felhőszolgáltatásba töltené fel. Ez nemcsak a hálózati sávszélességet csökkenti, hanem valós idejű visszajelzést és beavatkozást is lehetővé tesz, amelyek kritikus fontosságúak a minőségellenőrzés és a biztonság szempontjából. A BCG jelentése szerint a költségoptimalizáláshoz mesterséges intelligenciát használó gyártók jellemzően 44 százalékos hatékonyságnövekedést érnek el, miközben egyidejűleg 50 százalékkal javítják az agilitást.
A pénzügyi szektorban a dichotómia összetettebb. A rutin csalásészlelés helyben elvégezhető. A strukturált termékek komplex mintázatfelismerése jobban illeszkedhet a nagyobb számítási teljesítményű felhőalapú környezetekhez. A sikeres hibrid megközelítés kulcsa a helyi és a központosított feldolgozás közötti tartományspecifikus határ pontos meghatározásában rejlik.
Az egészségügyi rendszerekben a lokális mesterséges intelligencia jelentős előnyöket kínál a betegközpontú, valós idejű diagnosztika és monitorozás terén. Egy viselhető eszköz, amely a lokális mesterséges intelligencia modelleket használja a folyamatos betegmonitorozáshoz, értesítheti az orvosokat egy kritikus esemény bekövetkezte előtt, így kiküszöböli a nyers adatok központosított rendszerekhez történő folyamatos továbbításának szükségességét. Ez mind az adatvédelmet, mind a létfontosságú diagnosztikai előnyöket biztosítja.
A logisztika és az ellátási lánc optimalizálása terén a helyi mesterséges intelligencia rendszerek elengedhetetlenek a valós idejű útvonaloptimalizáláshoz, a rakodáskezeléshez és az előrejelző flottakarbantartáshoz. A késleltetési követelmények és az adatmennyiség gyakran lehetetlenné teszi a felhőalapú feldolgozást.
Alkalmas:
A felhőfüggőség intézményi csapdája
Egy másik gyakran figyelmen kívül hagyott gazdasági tényező az intézményi költségstruktúra, amely akkor keletkezik, amikor a szervezetek túl sokat fektetnek be egy adott felhőplatformba. Ezt néha „szállítófüggőségnek” nevezik, de ez egy túl gyenge koncepció ahhoz képest, ami valójában történik. Ha egy szervezet több év alatt olyan rendszert fejlesztett ki, amelyben az adatkutatók saját felhő API szintaxisban írják a lekérdezéseket, a fejlesztők felhőspecifikus SDK-kat integráltak az alapvető munkafolyamatokba, és a döntéshozók elvárják, hogy a mesterséges intelligencia által szolgáltatott információk felhőszolgáltató-specifikus formátumban jelenjenek meg, akkor egy olyan kognitív és intézményi átalakulás következik be, amelyet nehéz visszafordítani.
Ez nem elméleti probléma. A McKinsey ezt a jelenséget olyan szervezeteknél figyelte meg, amelyek „csomagoló” stratégiát alkalmaztak, és bérelt felhőalapú LLM-ekre építették intelligencia rétegüket. Amikor ezek a szervezetek később megpróbáltak átállni a saját intelligencia infrastruktúrára, az átállást nem technikailag, hanem szervezetileg szörnyetegnek találták. Csapataik hallgatólagos tudása túl mélyen beágyazódott a felhőplatformba.
A Meta megtanulta ezt a leckét, és 2025-ig 66 és 72 milliárd dollár közötti összeget fektet be belső MI-infrastruktúrába, mivel vezetősége felismerte, hogy a más platformoktól való függőség, függetlenül attól, hogy mennyire optimalizálták azokat technikailag, jelentéktelenné válik. A Google és az Apple irányította a mobil ökoszisztémákat, a Meta pedig tehetetlen volt bennük. A MI-infrastruktúra a következő évtized mobil ökoszisztémája.
Makrogazdasági következmények és az energiaforrásokért folytatott verseny
Makrogazdasági szinten a mesterséges intelligencia alapú következtetések decentralizációja mélyreható következményekkel jár a nemzeti energiainfrastruktúrára és a globális versenyképességre nézve. A mesterséges intelligencia számítási erőforrásainak néhány nagy felhőalapú adatközpontban való koncentrációja helyi stresszteszteket hoz létre az energiahálózatok számára. Ez botrány tárgyát képezte, amikor kiderült, hogy a Microsoft azt tervezi, hogy újraaktiválja Three Mile Island-et, hogy az egyik mesterséges intelligencia alapú adatközpontját árammal lássa el. Egy kisváros számára ez azt jelenti, hogy gyakorlatilag az összes rendelkezésre álló energiát egyetlen ipari létesítmény monopolizálja.
A decentralizált mesterséges intelligencia infrastruktúra jelentősen csökkentheti ezt a stressztesztet. Amikor az intelligenciafeldolgozás térben eloszlik számos kisebb létesítmény, gyártócsarnok és irodai adatközpont között, a helyi energiainfrastruktúra könnyebben kezeli azt. Ez strukturális előnyöket kínál a kisebb energiahálózatokkal rendelkező országok vagy a megújuló energiaforrásokba befektetők számára.
Németország számára ez azt jelenti, hogy a helyi MI-infrastruktúrába való befektetés lehetősége nemcsak technológiai kérdés, hanem energia- és infrastrukturális kérdés is. Egy németországi ipari vállalat, amely MI-kéréseit az Egyesült Államokban található AWS adatközpontokba küldi, közvetve hozzájárul az energiaforrások monopolizálásához az amerikai villamosenergia-piacon. Egy olyan ipari vállalat, amely ugyanazt a MI-feldolgozást helyben végzi, profitálhat a német megújuló energiaforrásokból, és hozzájárul a decentralizációhoz.
Úton a felhőalapú mesterséges intelligencia utáni gazdaság felé
A bizonyítékok elsöprőek: a helyi mesterséges intelligencia már nem kísérlet vagy réspiaci technológia. Az intelligenciafeldolgozás gazdaságtanának alapvető átalakulását jelenti. Azok a szervezetek, amelyek a következő két évben nem fektetnek be aktívan a helyi mesterséges intelligencia képességekbe, olyan versenyhátrányba kockáztatnak, amelyet a következő öt évben nehéz lesz leküzdeni.
A stratégiai tanulságok egyértelműek. Először is, minden olyan szervezetnek, amely naponta több mint tízezer MI-lekérdezést dolgoz fel, részletes költség-haszon elemzést kell végeznie egy hibrid infrastruktúra-modell értékeléséhez. Másodszor, a szabályozott iparágakban működő vagy érzékeny adatokat kezelő szervezeteknek aktívan mérlegelniük kell a helyszíni MI-infrastruktúrát adatbiztonsági stratégiájuk központi elemeként. Harmadszor, a technológiai igazgatóknak fel kell ismerniük, hogy a saját MI-infrastruktúra már nem technológiai rés, hanem stratégiai versenyelőny, amely hasonló fontosságú, mint a technológiai infrastruktúra más részei.
A kérdés már nem az, hogy „Használjunk-e felhőalapú mesterséges intelligenciát?”, hanem az, hogy „Milyen gyorsan tudunk helyi mesterséges intelligencia-képességeket kiépíteni, miközben intelligens hibrid megközelítéseket fejlesztünk ki a legjobb összköltségpozíció elérése és szervezetünk stratégiai függetlenségének biztosítása érdekében?”
Tanács - Tervezés - Végrehajtás
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.
a kapcsolatot velem Wolfenstein ∂ Xpert.Digital
hívj +49 89 674 804 (München) alatt
EU-s és németországi szakértelmünk üzletfejlesztés, értékesítés és marketing terén
EU-s és németországi szakértelmünk üzletfejlesztés, értékesítés és marketing terén - Kép: Xpert.Digital
Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar
Bővebben itt:
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
