유럽 ​​기업을위한 전략적 대안으로서 독립 AI 플랫폼

대안과 비교하여 독립적 인 AI 플랫폼

인공 지능 (AI)의 응용 프로그램 개발 및 운영을위한 올바른 플랫폼을 선택하는 것은 먼 결과를 초래 한 전략적 결정입니다. 회사는 대형 hyperscales, 완전히 내부적으로 개발 된 솔루션 및 소위 독립 AI 플랫폼의 제안 중에서 선택할 수 있습니다. 잘 알려진 결정을 내리려면 이러한 접근법의 명확한 구분이 필수적입니다.

적합:

• 모든 회사 문제에 대한 독립적 및 교차 데이터 소스 전체 AI 플랫폼의 AI 통합

독립 AI 플랫폼의 특성화 (주권/개인 AI 개념 포함)

독립적 인 AI 플랫폼은 일반적으로 Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure 및 Google Cloud 플랫폼 (GCP)과 같은 Hyperscaler의 지배적 인 생태계 밖에서 행동하는 제공자가 제공합니다. 그들의 초점은 종종 KI 및 기계 학습 (ML) 모델의 개발, 배포 및 관리를위한 특정 기술을 제공하는 데 있습니다. 이는 데이터 제어, 적응성 또는 수직 산업 통합과 같은 측면이 더 강조 될 수 있습니다. 그러나 이러한 플랫폼은 프라이빗 클라우드 인프라, 온-프레미스, 또는 경우에 따라 초 스케일러의 인프라에서 운영 될 수 있지만 별개의 관리 및 제어 계층을 제공 할 수 있습니다.

유럽의 맥락에서 특히 중요한 중심 개념은 종종 독립 플랫폼과 관련이있는 중심 개념은 "주권 AI"입니다. 이 용어는 데이터 및 기술을 제어해야 할 필요성을 강조합니다. 예를 들어, Arvato Systems는 "공개 AI"(교육을 위해 사용자 입력을 잠재적으로 사용하는 초 저속 접근법과 비교할 수 있음) 및 "Sovereign AI"를 구분합니다. 주권 AI는 더 차별화 될 수 있습니다.

• 자체 결정된 Sovereign AI : 이들은 Hyperscal 인프라에서 운영 될 수 있지만 보장 된 EU 데이터 제한 ( "EU 데이터 경계") 또는 순수한 EU 작동으로 필수 솔루션입니다. 그들은 종종 특정 목적 ( "미세 조정")을 위해 미세 조정 된 공개 대형 언어 모델 (LLM)을 기반으로합니다. 이 접근법은 현대 AI의 기술과 데이터에 대한 필요한 제어 사이의 타협을 찾고 있습니다.
• 자체적으로 충분한 주권 AI :이 레벨은 최대 제어를 나타냅니다. AI 모델은 타사에 대한 의존성없이 로컬로 운영되며 자체 데이터를 기반으로 교육을받습니다. 그들은 종종 특정 작업에 고도로 전문화됩니다. 이 자체 수성은 제어를 극대화하지만 일반적인 성능 또는 적용 가능성을 희생시킬 수 있습니다.

너비, 수평 서비스 포트폴리오를 목표로하는 Hyperscalers와 달리 독립 플랫폼은 특정 틈새 시장에 더 자주 초점을 맞추고, 전문 도구, 수직 솔루션 또는 데이터 보호 및 데이터 제어와 같은 특성을 통해 핵심 이익 약속으로 명시 적으로 위치합니다. 예를 들어 LocalMind는 자체 서버에서 AI 보조원을 운영 할 가능성을 명시 적으로 광고합니다. 프라이빗 클라우드 배포의 사용 또는 활성화는 조직이 데이터 저장 및 처리를 완전히 제어 할 수있는 일반적인 기능입니다.

Hyperscaler 플랫폼의 차별화 (AWS, Azure, Google Cloud)

Hyperscaler는 대규모 전 세계적으로 분산 된 데이터 센터의 소유자이자 운영자 인 대형 클라우드 제공 업체입니다. 이들은 AI 및 ML에 대한 광범위한 서비스를 포함하여 인프라 as-a-service (PAAS) 및 SAAS (Software-as-A-Service) 및 SaaS (Software-A-Service)로 확장 가능하고 표준화 된 클라우드 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 가장 두드러진 대표는 AWS, Google Cloud, Microsoft Azure뿐만 아니라 IBM Cloud 및 Alibaba Cloud를 포함합니다.

그들의 주요 특징은 거대한 수평 확장 성과 매우 광범위한 통합 서비스 포트폴리오입니다. 그들은 유연하고 안전한 인프라를 제공 할 수 있기 때문에 많은 디지털 혁신 전략에서 중심적인 역할을합니다. AI 영역에서, hyperscales는 일반적으로 MLAAS (Machine Learning-as-A-Service)를 제공합니다. 여기에는 로컬 설치없이 클라우드 기반 데이터 스토리지, 컴퓨팅 용량, 알고리즘 및 인터페이스에 대한 액세스가 포함됩니다. 이 제안에는 종종 미리 훈련 된 모델, 모델 용 도구 (예 : Azure AI, Google Vertex AI, AWS Sagemaker) 및 배포에 필요한 인프라가 포함됩니다.

필수 기능은 AI 서비스를 Hyperscaler (컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹, 데이터베이스)의 더 넓은 생태계에 심층적으로 통합하는 것입니다. 이 통합은 원활함을 통해 장점을 제공 할 수 있지만 동시에 강력한 공급자 의존성 ( "공급 업체 잠금 장치")의 위험이 있습니다. 구별의 중요한 점은 데이터 사용과 관련이 있습니다. Hyperscal 고객 데이터 또는 적어도 메타 데이터 및 사용 패턴이 자신의 서비스를 개선하는 데 사용할 수 있다는 고려 사항이 있습니다. 주권 및 독립 플랫폼은 종종 이러한 우려를 명시 적으로 해결합니다. 예를 들어, Microsoft는 기본 모델 교육에 대한 동의없이 고객 데이터를 사용하지 않지만 많은 사용자에게는 여전히 불확실성이 있습니다.

내부적으로 개발 된 솔루션 (사내)과 비교

내부적으로 개발 된 솔루션은 완전히 맞춤형 AI 플랫폼으로, 조직 자체의 내부 IT 또는 데이터 과학 팀이 구축하고 관리합니다. 이론적으로, 이들은 자체 충분한 주권 AI의 개념과 유사하게 플랫폼의 각 측면에 대한 최대 제어를 제공합니다.

그러나이 접근법의 도전은 중요합니다. 그는 전문 인력 (데이터 과학자, ML 엔지니어, 인프라 전문가), 긴 개발 시간 및 유지 보수 및 추가 개발을위한 지속적인 노력에 대한 상당한 투자가 필요합니다. 개발 및 스케일링은 느려질 수 있으며, 이는 AI 지역의 빠른 혁신보다 뒤쳐 질 위험이 있습니다. 극도의 척도 효과가 없거나 매우 구체적인 요구 사항이 없다면,이 접근법은 종종 외부 플랫폼 사용에 비해 전체 운영 비용 (총 소유 비용, TCO)이 더 높아집니다. 경쟁이 치열하지 않거나 빠르게 구식이 아닌 솔루션을 개발할 위험이 있습니다.

이러한 플랫폼 유형의 경계는 흐려질 수 있습니다. "독립"플랫폼은 Hyperscaler의 인프라에서 확실히 작동 할 수 있지만 특정 제어 메커니즘, 기능 또는 준수 추상화를 통해 독립적 인 부가 가치를 제공합니다. 예를 들어 LocalMind는 자체 서버에서 작동 할뿐만 아니라 클라우드 액세스를 의미하는 독점 모델을 사용할 수 있습니다. 결정적인 차이는 종종 하드웨어의 물리적 위치뿐만 아니라 제어 계층 (관리 계획), 데이터 거버넌스 모델 (데이터 및 사용을 제어하는 ​​사람) 및 제공자와의 관계에 있습니다. 플랫폼은 직접 Hyperscaler-Lock-In에서 사용자를 격리하고 고유 한 제어, 조정 또는 규정 준수 기능을 제공하는 한 AWS, Azure 또는 GCP 인프라에서 실행 되더라도 기능적으로 독립적 일 수 있습니다. 차이점의 핵심은 데이터 거버넌스 가이드 라인이 적용되는 중앙 AI 플랫폼 서비스를 제공하는 사람입니다.

AI 플랫폼 유형의 비교

AI 플랫폼 유형-이미지 비교 : Xpert.Digital

이 표 개요는 다음 섹션에서 다양한 접근법의 장단점에 대한 상세한 분석의 기초가됩니다. 제어, 유연성, 확장 성 및 잠재적 의존성의 근본적인 차이를 보여줍니다.

AI 플랫폼 유형의 비교는 독립적 인 AI 플랫폼, AWS, Azure 및 GCP와 같은 Hyperscaler AI 플랫폼 및 내부적으로 개발 된 솔루션 간의 차이를 보여줍니다. 독립적 인 AI 플랫폼은 주로 전문 공급자, 종종 중소기업 또는 틈새 플레이어가 제공하는 반면, Hyperscaler 플랫폼은 글로벌 클라우드 인프라 제공 업체를 사용하고 내부적으로 개발 된 조직에서 나옵니다. 인프라에서 독립 플랫폼은 온-프레미스, 프라이빗 클라우드 또는 하이브리드 접근 방식에 의존하며, 그 중 일부는 저자 인 인프라를 포함합니다. Hyperscaler는 글로벌 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅 센터를 사용하지만 내부적으로 개발 된 솔루션은 자체 데이터 센터 또는 프라이빗 클라우드를 기반으로합니다. 데이터 제어와 관련하여 독립 플랫폼은 종종 높은 고객 방향과 데이터 주권에 초점을 맞추는 반면 Hyperscales는 제공자 지침에 따라 잠재적으로 제한된 제어를 제공합니다. 내부적으로 개발 된 솔루션은 완전한 내부 데이터 제어를 가능하게합니다. 독립 플랫폼은 확장 성 모델의 가변적입니다. 온-프레미스는 계획이 필요하며 호스팅 된 모델은 종종 탄력적입니다. Hyperscaler는 Pay-as-as-Go 모델로 고급 탄력성을 제공하는 반면 내부적으로 개발 된 솔루션은 자체 인프라에 의존합니다. 서비스 너비는 종종 독립적 인 플랫폼에 특화되고 초점을 맞추지 만, 초 스케일러는 포괄적 인 생태계와 함께 매우 넓습니다. 내부적으로 개발 된 솔루션은 특정 요구에 맞게 조정됩니다. 적응 전위는 독립 플랫폼의 경우 종종 오픈 소스 친화적 인 반면, 초 스케일러는 특정 한계 내에서 표준화 된 구성을 제공합니다. 내부적으로 개발 된 솔루션은 이론적으로 최대 적응 전위를 가능하게합니다. 비용 모델은 다양합니다. 독립 플랫폼은 종종 Capex와 Opex가 혼합 된 라이센스 또는 구독 모델에 의존하는 반면 Hyperscaler는 주로 Opex 기반 Pay-as-Go 모델을 사용합니다. 내부적으로 개발 된 솔루션에는 개발 및 운영을위한 높은 Capex 및 Opex Investments가 필요합니다. GDPR 및 EU 규정 준수에 대한 초점은 독립 플랫폼과 핵심 약속의 경우 종종 높으며, 초 스케일은 점점 더 응답하고 있지만 이는 미국 커버로 인해 더 복잡 할 수 있습니다. 내부적으로 개발 된 솔루션의 경우 이는 내부 구현에 따라 다릅니다. 그러나 공급 업체 잠금의 위험은 초등색보다 독립적 인 플랫폼의 경우 낮습니다. hyperscaler는 생태계 통합으로 인해 위험이 높습니다. 내부적으로 개발 된 솔루션은 공급 업체 차단 위험이 낮지 만 기술 블록 인의 가능성이 있습니다.

유럽 ​​맥락에서 데이터 주권 및 준수의 이점

유럽에서 일하는 회사의 경우 일반 데이터 보호 규정 (GDPR) 및 다가오는 EU AI Act와 같은 규제 요구 사항을 준수하는 데이터 보호 및 준수는 중심 요구 사항입니다. 독립적 인 AI 플랫폼은이 영역에서 상당한 이점을 제공 할 수 있습니다.

데이터 보호 및 데이터 보안 개선

독립 플랫폼, 특히 개인 또는 온-프레미스 배치의 중요한 장점은 위치 및 데이터 처리에 대한 세분화 제어입니다. 이를 통해 회사는 GDPR 또는 산업 별 규정에서 직접 데이터 현지화 요구 사항을 해결할 수 있습니다. 프라이빗 클라우드 환경에서 조직은 데이터가 저장된 위치와 처리 방법을 완전히 제어합니다.

또한 개인 또는 전용 환경을 통해 회사의 특정 요구 및 위험 프로파일에 맞는 보안 구성을 구현할 수 있습니다. 이들은 기본적으로 퍼블릭 클라우드 환경에서 제공되는 일반적인 보안 조치를 뛰어 넘을 수 있습니다. Microsoft와 같은 hyperscales가 "설계 별"보안 및 데이터 보호가 고려된다는 것을 강조하더라도 개인 환경은 자연스럽게보다 직접적인 제어 및 구성 옵션을 제공합니다. 독립 플랫폼은 또한 확장 거버넌스 기능과 같은 유럽 표준에 맞춰 특정 보안 기능을 제공 할 수 있습니다.

유럽 유럽 ​​데이터 보호법에 필요한 보안 표준을 충족하지 못하는 국제 데이터 센터의 사용은 통제 된 환경에 의해 감소되는 위험을 나타냅니다.

GDPR 및 유럽 규정의 요구 사항 이행

독립 또는 주권 AI 플랫폼은 GDPR의 기본 원칙을 본질적으로 지원하는 방식으로 설계 될 수 있습니다.

• 데이터 최소화 (Art. 5 Para. 1 Lit. C GDPR) : 통제 된 환경에서는 처리 목적에 필요한 개인 데이터 만 사용되도록 보장하고 감사하는 것이 더 쉽습니다.
• 백분율 바인딩 (Art. 5 Para. 1 Lit. B GDPR) : 특정 처리 목적의 시행 및 오용 방지가 더 쉽습니다.
• 투명성 (Art. 5 Para. 1 Lit. A, Art. 13, 14 GDPR) : AI 알고리즘 ( "설명 가능한 AI")의 추적 성이 일반적인 과제로 남아 있지만 플랫폼을 통제하면 데이터 흐름 및 처리 로직을보다 쉽게 ​​문서화 할 수 있습니다. 이는 영향을받는 사람들에 대한 정보 의무와 감사에 대한 정보 의무를 이행하는 데 필수적입니다. 영향을받는 사람들은 데이터가 어떻게 처리되는지에 대해 명확하고 이해할 수 있어야합니다.
• 무결성 및 기밀성 (Art. 5 Para. 1 Lit. F GDPR) : 데이터 보안을 보호하기위한 적절한 기술 및 조직 측정 (TOMS)의 구현은보다 직접적으로 제어 될 수 있습니다.
• 영향을받는 권리 (III 장 GDPR) : 정보, 수정 및 삭제와 같은 권리의 구현 ( "잊을 권리")은 데이터를 직접 제어하여 단순화 할 수 있습니다.

AI 시스템에 대한 위험 기반 요구 사항을 배치하는 EU AI Act를 고려하여 플랫폼은 투명성, 제어 및 감사 프로세스를 제공하는 유리합니다. 이는 특히 교육, 고용, 중요한 인프라 또는 법 집행과 같은 분야에서 정의 된대로 고위험 ACI 시스템의 사용에 적용됩니다. 독립 플랫폼은 AIC ACT 준수를 지원하기위한 기능을 개발하거나 제공 할 수 있습니다.

또 다른 필수 요점은 제 3 국가로의 문제가있는 데이터 전송을 피하는 것입니다. 유럽 EU-US Data Privacy Framework와 같은 규정에도 불구하고, 이는 글로벌 hyperscal 서비스 사용에 지속적으로 도전하고 있습니다.

규정 준수를 보장하는 메커니즘

독립 플랫폼은 데이터 보호 규정 준수를 지원하기위한 다양한 메커니즘을 제공합니다.

• 프라이빗 클라우드 / 온-프레미스 배포 : 데이터 주권 및 제어를 보장하는 가장 직접적인 방법입니다. 조직은 인프라에 대한 물리적 또는 논리적 제어를 유지합니다.
• 데이터 현지화 / EU 경계 : 일부 제공 업체는 기본 인프라가 과민국에서 나오더라도 데이터가 EU 또는 특정 국가 경계 내에서만 처리 될 것을 계약 상으로 보증합니다. 예를 들어 Microsoft Azure는 유럽 서버 위치를 제공합니다.
• 익명화 및 가명화 도구 : 플랫폼은 AI 프로세스로 유입되기 전에 데이터의 익명화 또는 가명을위한 통합 기능을 제공 할 수 있습니다. 이것은 GDPR의 범위를 줄일 수 있습니다. 원시 데이터없이 모델을 현지에서 훈련시키는 연합 학습은 또 다른 접근법입니다.
• 설계 / 개인 정보에 의한 준수 설계 : 플랫폼은 처음부터 데이터 보호 원칙 ( "디자인에 의한 개인 정보 보호")을 고려하고 데이터 보호와 친한 기본 설정 ( "기본적으로 개인 정보 보호")을 제공하도록 처음부터 설계 할 수 있습니다. 이는 자동화 된 데이터 필터링, 데이터 처리 활동 추적을위한 세부 감사 로그, 세분화 액세스 제어 및 데이터 거버넌스 및 동의 관리를위한 도구를 통해 지원할 수 있습니다.
• 인증 : ART에 따른 공식 인증. 42 GDPR은 데이터 보호 표준 준수를 투명하게 점령하고 경쟁 우위로 사용할 수 있습니다. 이러한 인증서는 플랫폼 제공 업체가 추구하거나 제어 플랫폼에서 사용자가 쉽게 얻을 수 있습니다. 예술에 따라 의무에 대한 준수 증명을 용이하게 할 수 있습니다. 28 GDPR, 특히 프로세서의 경우. ISO 27001과 같은 확립 된 표준 도이 맥락에서 관련이 있습니다.

규정 준수를 달성 할뿐만 아니라이를 증명할 수있는 능력은 순전히 유럽 시장에서 전략적 이점까지 발전합니다. 데이터 보호 및 신뢰할 수있는 AI는 고객, 파트너 및 대중의 신뢰에 중요합니다. 유럽 ​​규제 요구 사항에 구체적으로 대응하고 명확한 규정 준수 경로를 제공하는 독립적 인 플랫폼 (예 : 보장 된 데이터 현지화, 투명 처리 단계, 통합 제어 메커니즘)을 통해 회사는 규정 준수 위험이 신뢰를 최소화하고 구축 할 수 있도록합니다. 따라서 순수한 비용 요소에서 특히 민감한 산업 또는 중요한 데이터를 처리 할 때 준수를 전략적 자산으로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다. 규정 준수를 단순화하고 명백하게 보장하는 플랫폼의 선택은 동일한 수준의 안전성 및 탐지 가능성을 달성하기 위해 글로벌 hyperscal 환경의 복잡한 내비게이션에 비해 총 규정 준수 비용을 잠재적으로 줄이는 전략적 결정입니다.

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유연성, 적응 및 제어

데이터 주권의 측면 외에도 독립적 인 AI 플랫폼은 종종 초기 범러 또는 잠재적으로 리소스 집약적 인 사내 개발의 표준화 된 제안과 비교하여 더 높은 수준의 유연성, 적응성 및 제어를 제공합니다.

맞춤형 AI 솔루션 : 표준화 된 제안을 넘어서

독립 플랫폼은 개발 환경을 구성 할 때 더 많은 범위를 제공 할 수 있습니다. 제 3 자의 특정 도구 통합 또는 작업 프로세스 수정이 종종 표준화 된 PAAS 및 SaaS 서비스의 경우보다 더 많은 범위를 제공 할 수 있습니다. AI 웹 사이트 Bubilder의 영역에서 관찰 된 일부 모듈 식 시스템은 적응성을 희생하여 속도를 우선시하지만 다른 독립 솔루션은 사용자에게 더 많은 제어를 제공하는 것을 목표로합니다.

이 유연성을 통해 도메인 별 요구 사항에 더 깊이 적응할 수 있습니다. 회사는 고도로 전문화 된 작업 또는 산업을위한 모델 또는 전체 플랫폼 설정을 최적화 할 수 있으며, 이는 광범위한 적용 가능성에 종종 사용되는 Hyperscaler 모델의 일반적인 기술을 뛰어 넘을 수 있습니다. 자체적으로 충분한 주권 AI의 개념은 자체 데이터에 대해 훈련 된 고도로 전문화 된 모델을 명시 적으로 목표로합니다. 이러한 유연성은 산업 전반에 걸쳐 AI 모델을 전송하고 조정할 수있는 가능성을 강조합니다.

또 다른 측면은 대형 플랫폼의 잠재적으로 과부하 또는 고정 된 서비스 패키지를 참지 않고 필요한 구성 요소를 구체적으로 선택하고 사용할 수 있다는 것입니다. 이것은 불필요한 복잡성과 비용을 피하는 데 도움이 될 수 있습니다. 반대로, hyperscaler는 종종 즉시 사용할 수있는 더 넓은 범위의 표준 기능 및 서비스를 제공한다는 점을 고려해야합니다.

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오픈 소스 모델 및 기술 사용

많은 독립 플랫폼의 중요한 장점은 광범위한 AI 모델, 특히 LLAMA (META) 또는 MISTRAL과 같은 주요 오픈 소스 모델을보다 쉽게 ​​사용하는 것입니다. 이것은 자신의 독점 모델 또는 가까운 파트너 모델을 선호하는 hyperscalers와 대조됩니다. 무료 모델 선택을 통해 조직은 성과, 비용, 라이센스 조건 또는 작업에 대한 특정 적합성과 같은 기준에 따라 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 LocalMind는 독점 옵션과 함께 LLAMA 및 MITTRAL을 명시 적으로 지원합니다. 유럽 ​​프로젝트 OpenGPT-X는 유럽 언어와 요구에 맞게 특별히 맞춤화되는 Teuken-7B와 같은 강력한 오픈 소스 대안을 제공하는 것을 목표로합니다.

오픈 소스 모델은 또한 아키텍처와 관련하여 더 높은 수준의 투명성을 제공하고 잠재적으로 교육 데이터 (문서의 품질에 따라 "모델 카드")를 제공합니다. 이 투명성은 규정 준수 목적, 디버깅 및 모델 동작에 대한 기본 이해에 중요 할 수 있습니다.

비용 관점에서, 특히 대량 사용의 경우 오픈 소스 모델은 독점 API를 통한 결제보다 훨씬 저렴할 수 있습니다. DeepSeek-R1 (오픈 소스 지향)과 OpenAi O1 (독점)의 비교는 처리 된 토큰 당 상당한 가격 차이를 보여줍니다. 마지막으로, 오픈 소스를 사용하면 글로벌 AI 커뮤니티의 빠른 혁신주기에 참여할 수 있습니다.

인프라 및 모델 배포에 대한 제어

독립 플랫폼은 종종 배포 환경을 선택할 때 더 큰 유연성을 제공합니다. 옵션은 온-프레미스에서 개인 구름, 다른 공급 업체의 리소스가 사용되는 다중 클라우드 시나리오에 이르기까지 다양합니다. 예를 들어 DeepSeek은 Docker 컨테이너에서 로컬로 작동하여 데이터 제어를 극대화 할 수 있습니다. 이 선택의 자유는 회사가 성능, 대기 시간, 비용 및 데이터 보안과 같은 측면을보다 잘 제어 할 수있게합니다.

이는 특정 워크로드에 대한 기본 하드웨어 (예 : 특정 GPU, 메모리 솔루션) 및 소프트웨어 구성 (운영 체제, 프레임 워크)을 최적화 할 수있는 가능성과 함께 진행됩니다. Hyperscaler의 표준화 된 인스턴스 유형 및 가격 모델로 제한되는 대신 회사는보다 효율적이거나 저렴한 설정을 구현할 수 있습니다.

개발 환경에 대한 제어를 통해 특정 연구 또는 개발 작업에 필요한 사용자 정의 도구 또는 라이브러리의 더 깊은 실험과 완벽한 통합이 가능합니다.

그러나 독립 플랫폼을 제공하는 확장 된 유연성과 제어에는 종종 책임 증가와 잠재적으로 복잡성이 동반됩니다. Hyperscales는 관리되는 서비스를 통해 많은 인프라 세부 사항을 추상화하지만, 독립 플랫폼, 특히 온-프레미스 또는 많은 개별 배포의 경우 시설, 구성, 운영 및 유지 보수에 대한 내부 전문 지식이 더 필요합니다. 따라서 유연성의 장점은 필요한 기술과 전략적 의지가있는 조직 에서이 통제를 적극적으로 행사할 수있는 것입니다. 이 노하우가 누락되었거나 주로 표준 애플리케이션을 사용한 빠른 시장 출시에 중점을두면 관리되는 hyperscal 서비스의 단순성이 더 매력적 일 수 있습니다. 이 결정은 전략적 우선 순위에 따라 크게 달라집니다. 최대 제어 및 적응성 대 사용자 친구 -관리 서비스의 폭. 이 타협은 또한 총 운영 비용 (섹션 VIII)과 잠재적 문제 (섹션 IX)에도 영향을 미칩니다.

공급 업체 잠금 감소 : 전략 및 효과

공급 업체 Lock-In으로 알려진 단일 기술 공급자에 대한 의존성은 특히 AI 및 Cloud Technologies의 동적 분야에서 상당한 전략적 위험입니다. 독립적 인 AI 플랫폼은 종종 이러한 위험을 줄이는 수단으로 위치됩니다.

hyperscaler 의존성의 위험을 이해합니다

공급 업체 Lock-In은 기술 또는 공급 업체의 서비스에서 다른 서비스에서 다른 서비스로 변경되는 상황이 높은 비용 또는 기술적 복잡성을 가진 금지와 관련이있는 상황을 설명합니다. 이러한 의존성은 제공자에게 고객에게 상당한 협상력을 제공합니다.

잠금의 원인은 다양합니다. 여기에는 독점 기술, 인터페이스 (API) 및 다른 시스템과 비 호환성을 생성하는 데이터 형식이 포함됩니다. hyperscaler의 생태계 내에서 다양한 서비스를 깊이 통합하면 개별 구성 요소를 대체하기가 어렵습니다. 클라우드 (Egress Costs)에서 데이터 전송 비용이 높다는 것은 재무 장벽 역할을합니다. 또한 직원의 특정 지식 및 교육에 대한 투자가 있으며, 이는 장기 계약 또는 라이센스 조건뿐만 아니라 다른 플랫폼으로 쉽게 이전 할 수 없습니다. 공급자의 서비스가 많을수록 연결되어 있을수록 잠재적 인 변화가 더 복잡해집니다.

그러한 의존성의 전략적 위험은 상당합니다. 회사는 로드맵과 공급자의 기술적 결정에 묶여 있기 때문에 민첩성과 유연성 감소가 포함됩니다. 경쟁 업체의 혁신적이거나 저렴한 솔루션에 적응하는 능력은 제한되어있어 자신의 혁신 속도를 늦출 수 있습니다. 회사는 협상 위치가 약화되기 때문에 가격 인상 또는 계약 조건에 대한 불리한 변화에 취약합니다. 특히 금융 부문에서 규제 요구 사항은 잠금의 위험을 관리하기위한 명시적인 출구 전략을 처방 할 수도 있습니다.

비용 영향은 정기적 인 운영 비용을 넘어냅니다. 플랫폼 변경 (replatforming)은 상당한 마이그레이션 비용을 유발하며, 이는 잠금 효과에 의해 강화됩니다. 여기에는 데이터 전송 비용, 독점 기술을 기반으로 한 기능 및 기능 및 통합의 잠재적 인 새로운 개발 또는 직원을위한 광범위한 교육이 포함됩니다. 마이그레이션 중 비즈니스 중단 또는 부적절한 계획을 통한 장기 비 효율성을 통한 간접 비용이 추가됩니다. 클라우드 플랫폼에서 빠져 나가는 잠재적 비용도 고려해야합니다.

독립 플랫폼이 전략적 자율성을 촉진하는 방법

독립적 인 AI 플랫폼은 다양한 방식으로 전략적 자율성을 유지하고 잠금 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 개방형 표준 사용 : 개방형 표준을 기반으로 한 플랫폼 예제 표준화 된 컨테이너 형식 (예 : Docker), 오픈 API 또는 오픈 소스 모델 및 프레임 워크가 독점 기술에 대한 의존성을 적용하는 플랫폼.
• 데이터 이식성 : 표준 형식에서 덜 독점적 인 데이터 형식의 사용 또는 데이터 수출의 명시 적 지원은 데이터를 다른 시스템 또는 공급자로 마이그레이션합니다. 표준화 된 데이터 형식은 핵심 요소입니다.
• 인프라 어음성 : 다양한 인프라 (온-프레미스, 프라이빗 클라우드, 잠재적으로 멀티 클라우드)에서 플랫폼을 운영 할 가능성은 자연스럽게 단일 제공 업체의 인프라에 대한 바인딩을 줄입니다. 응용 프로그램의 컨테이너화는 중요한 기술로 언급됩니다.
• 생태계 잠금 장치 회피 : 독립 플랫폼은 동일한 공급자의 다양한 통합 서비스를 사용하라는 압력을 줄이는 경향이 있습니다. 이를 통해 개별 구성 요소에 대한보다 모듈 식 아키텍처와 선택의 자유가 더 높아집니다. Sovereign AI의 개념은 명시 적으로 개별 제공 업체의 독립성을 목표로합니다.

잠금을 피함으로써 장기 비용 장점

강력한 공급자 의존성을 피하면 장기적으로 비용 이점을 가져올 수 있습니다.

• 더 나은 협상 위치 : 제공자를 변경할 수있는 신뢰할 수있는 기회는 경쟁력을 유지하고 가격 및 계약 협상에서 자신의 입장을 강화합니다. 일부 분석은 중간 규모 또는 전문 공급자가 글로벌 hyperscals보다 더 많은 협상의 자유를 제공 할 수 있다고 제안합니다.
• 최적화 된 비용 : 각 작업에 대해 가장 비용 효율적인 구성 요소 (모델, 인프라, 도구)를 선택할 수있는 자유는 더 나은 비용 최적화를 가능하게합니다. 여기에는 잠재적으로 저렴한 오픈 소스 옵션 또는보다 효율적인 자체 선택 하드웨어 사용이 포함됩니다.
• 마이그레이션 비용 절감 : 변경이 필요하거나 바람직한 경우 재정적 및 기술적 장애물이 낮아서 최신, 더 좋거나 저렴한 기술의 적응을 촉진합니다.
• 예측 가능한 예산 : 예상치 못한 가격 인상 또는보다 안정적인 재무 계획을 가능하게하는 공급자의 수수료에 대한 감수성이 낮아집니다.

그러나 공급 업체 잠금 장치는 스펙트럼이며 이진 품질이 아니라는 것을 인식하는 것이 중요합니다. 특정 플랫폼 기능, API, 지원 품질 및 궁극적으로 경제적 안정성에서 독립적 인 공급자를 선택할 때도 특정 의존성이 있습니다. 따라서 잠금 장치를 줄이기위한 효과적인 전략에는 독립적 인 공급자를 선택하는 것 이상이 포함됩니다. 개방형 표준, 컨테이너화, 데이터 이식성 및 잠재적으로 다중 클라우드 접근법을 기반으로 한 의식 아키텍처가 필요합니다. 독립적 인 플랫폼은 이러한 전략을보다 쉽게 ​​구현할 수 있지만 위험을 자동으로 제거하지는 않습니다. 목표는 완전한 독립성을 쫓는 대신 유연성과 출구 기회가 의식적으로 보존되는 관리 의존성이어야합니다.

적합:

• 공급 업체 잠금의 위험 : 회사가 종속성을 피해야하는 이유

모델 및 인프라 선택의 중립성

최적의 AI 모델과 기본 인프라의 선택은 AI 응용 프로그램의 성능과 경제에 중요합니다. 독립적 인 플랫폼은 여기에서 초 저격수의 밀접하게 통합 된 생태계보다 더 큰 중립성을 제공 할 수 있습니다.

생태계 편견 방지 : 다양한 AI 모델에 대한 액세스

Hyperscaler는 자연스럽게 자체 AI 모델 또는 가까운 전략적 파트너 모델 (예 : OpenAI가 포함 된 Microsoft 또는 Google이 Gemini가 포함 된 Google)의 모델을 홍보하고 최적화하는 데 관심이 있습니다. 이를 통해 이러한 모델은 대안보다 가격 측면에서 기술적으로 더 나은 기술적으로 통합되거나 더 매력적으로 제시 될 수 있습니다.

반면에 독립 플랫폼은 종종 특정 기본 모델을 선호하는 동일한 인센티브가 없습니다. 따라서 선행 오픈 소스 옵션을 포함하여 더 넓은 범위의 모델에보다 중립적으로 액세스 할 수 있습니다. 이를 통해 회사는 특정 작업, 비용, 투명성 또는 라이센스 조건에 대한 성과와 같은 객관적인 기준에 대해 모델 선택을 더 많이 맞출 수 있습니다. LocalMind와 같은 플랫폼은 Chatt, Claude 및 Gemini와 같은 독점 모델과 함께 LLAMA 및 MISTRAL과 같은 오픈 소스 모델에 대한 지원을 명시 적으로 제공함으로써이를 보여줍니다. 유럽의 OpenGPT-X와 같은 이니셔티브는 경쟁이 치열한 유럽 오픈 소스 대안을 만드는 데 중점을 둡니다.

객관적인 인프라 결정

중립성은 종종 인프라의 선택으로 확대됩니다.

• 하드웨어-태평 구조 : 구내 또는 개인 구름에서 운영되는 독립 플랫폼을 통해 회사는 자체 벤치 마크 및 비용-이익 분석을 기반으로 하드웨어 (CPU, GPU, 전문 프로세서, 메모리)를 선택할 수 있습니다. 단일 hyperscaler의 지정된 인스턴스 유형, 구성 및 가격 구조에 국한되지 않습니다. Pure Storage와 같은 제공자는 특히 AI 워크로드에 대한 최적화 된 스토리지 인프라의 중요성을 강조합니다.
• 최적화 된 기술 스택 : AI 워크로드의 특정 요구 사항에 정확하게 맞춤화되는 인프라 스택 (하드웨어, 네트워크, 스토리지, 소프트웨어 프레임 워크)을 설계 할 수 있습니다. 이로 인해 표준화 된 클라우드 모듈을 사용하는 것보다 더 나은 성능 또는 비용 효율성이 높아질 수 있습니다.
• 번들 의존성 방지 : 플랫폼 제공 업체의 특정 데이터, 네트워크 또는 보안 서비스를 사용하라는 압력은 더 낮은 경향이 있습니다. 이를 통해 기술 요구 사항 및 성능 기능을 기반으로보다 객관적인 구성 요소를 선택할 수 있습니다.

AI 애플리케이션의 진정한 최적화에는 각 작업을위한 모델, 데이터, 도구 및 인프라의 최상의 조정이 필요합니다. Hyperscaler의 밀접하게 통합 된 플랫폼에서 고유 한 생태계 편향은 편안하지만 기술적으로나 경제적으로 최적의 선택은 아니지만 주로 제공자의 스택에 도움이되는 솔루션 방향으로 미묘하게 직접 결정을 내릴 수 있습니다. 중립성이 높기 때문에 독립 플랫폼은 회사가 전체 AI 수명주기에서보다 객관적이고 전력 지향적이며 잠재적으로 비용 효율적인 결정을 내릴 수 있습니다. 이 중립은 철학적 원칙 일뿐 만 아니라 실질적인 결과를 초래합니다. 강력한 오픈 소스 모델과 맞춤형 온 프레미스 하드웨어 또는 특정 프라이빗 클라우드 셋업을 결합 할 수있는 가능성을 열어줍니다. 객관적인 최적화 가능성은 중립의 중요한 전략적 이점을 나타냅니다.

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기업 생태계로의 원활한 통합

회사 컨텍스트에서 AI 애플리케이션의 가치는 종종 기존 IT 시스템 및 데이터 소스와의 통합을 통해서만 개발됩니다. 따라서 독립적 인 AI 플랫폼은 Hyperscaler의 생태계에 대한 실질적인 대안을 제시하기 위해 강력하고 유연한 통합 기술을 제공해야합니다.

기존 IT 시스템에 대한 연결 (ERP, CRM 등)

ERP (Enterprise Resource Planning) 시스템 (예 : SAP) 및 고객 관계 관리 (예 : Salesforce)와 같은 회사의 핵심 시스템과의 통합이 매우 중요합니다. 이는 교육을 위해 관련 회사 데이터를 사용하는 유일한 방법이며 AI의 사용 및 얻은 지식 또는 자동화는 비즈니스 프로세스로 직접 복구 될 수 있습니다. 예를 들어, AI는 ERP 계획에 직접 흐르는 수요 예측을 개선하거나 CRM의 고객 데이터를 풍부하게하는 데 사용될 수 있습니다.

독립 플랫폼은 일반적으로 다른 메커니즘을 통해이 요구를 해결합니다.

• API (Application Programming Interfaces) : 잘 문서화 된 표준 기반 API (예 : REST)의 제공은 다른 시스템과의 통신을 가능하게하는 데 기본입니다.
• 커넥터 : SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics 또는 Microsoft 365와 같은 광범위한 기업 애플리케이션에 대한 준비된 커넥터는 통합 노력을 크게 줄일 수 있습니다. Seeburger 또는 Jitterbit과 같은 제공 업체는 통합 솔루션을 전문화하고 심층 통합을 가능하게하는 인증 된 SAP 커넥터를 제공합니다. SAP 자체는 또한 자체 통합 플랫폼 (SAP Integration Suite, 이전 CPI)을 제공하며 다양한 시스템에 대한 커넥터를 제공합니다.
• Middleware/IPAAS 호환성 : 서비스 (IPAAS)가 제공하는 기존 회사 전체 미들웨어 솔루션 또는 통합 플랫폼과 협력하는 기능은 통합 전략이 확립 된 회사에 중요합니다.
• 양방향 동기화 : 많은 응용 프로그램의 경우 데이터를 소스 시스템에서 읽을 수있을뿐만 아니라 다시 작성할 수 있습니다 (예 : 고객 연락처 또는 주문 상태 업데이트).

다양한 데이터 소스에 대한 연결

AI 모델은 관계 데이터베이스, 데이터웨어 하우스, 데이터 호수, 클라우드 스토리지, 운영 체제뿐만 아니라 문서 또는 이미지와 같은 구조화되지 않은 소스와 같은 회사의 다양한 시스템 및 형식으로 배포되는 관련 데이터에 대한 액세스가 필요합니다. 따라서 독립적 인 AI 플랫폼은 이러한 이종 데이터 소스에 연결하고 다른 유형의 데이터를 처리 할 수 ​​있어야합니다. LocalMind와 같은 플랫폼은 구조화되지 않은 텍스트, 사진 및 다이어그램이있는 복잡한 문서, 사진 및 비디오를 처리 할 수 ​​있다고 강조합니다. SAPS 발표 된 비즈니스 데이터 클라우드는 또한 형식 또는 스토리지 위치에 관계없이 회사 데이터에 대한 액세스를 표준화하는 것을 목표로합니다.

개발 및 분석 도구와의 호환성

공통 도구 및 프레임 워크와의 호환성은 데이터 과학 및 개발 팀의 생산성에 필수적입니다. 여기에는 Tensorflow 또는 Pytorch와 같은 광범위한 KI/ML 프레임 워크, Python 또는 Java와 같은 프로그래밍 언어 및 Jupyter 노트북과 같은 개발 환경의 지원이 포함됩니다.

비즈니스 인텔리전스 (BI) 및 분석 도구와의 통합도 중요합니다. AI 모델의 결과는 종종 대시 보드로 시각화되거나 보고서를 준비해야합니다. 반대로, BI 도구는 AI 분석을위한 데이터를 제공 할 수 있습니다. 개방형 표준의 지원은 일반적으로 더 넓은 범위의 타사 도구와의 연결을 촉진합니다.

Hyperscales는 자체 광범위한 생태계 내에서 원활한 통합의 혜택을받는 반면, 독립 플랫폼은 기존의 이질적인 기업 환경과의 유연한 연결에서 강점을 증명해야합니다. 그들의 성공은 최소한 효과적이지만 이상적으로 유연하게 유연하게 통합 될 수 있는지에 달려 있습니다. 플랫폼의 "독립성"은 통합 장애물로 이어질 경우 단점으로 증명할 수 있습니다. 따라서 주요 독립 제공 업체는 상호 운용성의 우수성을 보여주고 강력한 API, 커넥터 및 통합 전문가와의 파트너십을 제공해야합니다. 복잡하고 성장한 환경에 대한 통합 능력은 중요한 성공 요인이며, 이기종 환경에서 hyperscal에 비해 유리할 수도 있으며, 이는 주로 자체 스택 내의 통합에 중점을 둡니다.

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독립 AI 플랫폼 : 모든 관련 회사 데이터 소스를 통합합니다

• 이 AI 플랫폼은 모든 특정 데이터 소스와 상호 작용합니다
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox 및 기타 여러 데이터 관리 시스템에서
• 빠른 AI 통합 : 몇 달이 아닌 몇 시간 또는 며칠 내에 회사를위한 맞춤형 AI 솔루션
• 유연한 인프라 : 자체 데이터 센터에서 클라우드 기반 또는 호스팅 (독일, 유럽, 무료 위치 선택)

• 가장 높은 데이터 보안 : 법률 회사에서의 사용은 안전한 증거입니다.
• 다양한 회사 데이터 소스에서 사용하십시오
• 자신 또는 다양한 AI 모델 선택 (De, EU, USA, CN)

AI 플랫폼이 해결하는 도전

• 기존 AI 솔루션의 정확성 부족
• 민감한 데이터의 데이터 보호 및 안전한 관리
• 개별 AI 개발의 높은 비용과 복잡성
• 자격을 갖춘 AI 부족
• AI를 기존 IT 시스템에 통합합니다

자세한 내용은 여기를 참조하세요.

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비교 비용 분석 : TCO 관점

비용은 AI 플랫폼을 선택하는 데 결정적인 요소입니다. 그러나 정가에 대한 순수한 고려는 부족합니다. 특정 응용 프로그램에 대한 가장 경제적 인 옵션을 결정하려면 전체 수명주기 동안 총 운영 비용 (TCO)에 대한 포괄적 인 분석이 필요합니다.

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독립 플랫폼의 비용 구조 (개발, 운영, 유지 보수)

독립 플랫폼의 비용 구조는 제공자와 배포 모델에 따라 크게 다를 수 있습니다.

• 소프트웨어 라이센스 비용 : 특히 플랫폼이 오픈 소스 모델 또는 구성 요소를 기반으로하는 경우 독점적 인 Hyperscal 서비스보다 잠재적으로 낮을 수 있습니다. HCI 영역의 스케일 컴퓨팅과 같은 일부 제공 업체는 대체 공급자 (예 : VMware)의 라이센스 비용을 제거하기 위해 스스로 위치하고 있습니다.
• 인프라 비용 : 서버, 메모리, 네트워크 구성 요소 및 데이터 센터 용량 (공간, 전기, 냉각)에 대한 온 프레미스 또는 프라이빗 클라우드 배포, 투자 비용 (CAPEX) 또는 임대율 (OPEX)의 경우 발생합니다. 냉각만으로는 전기 소비량을 상당히 늘릴 수 있습니다. 호스팅 된 독립 플랫폼에서는 일반적으로 인프라 비용이 포함 된 가입비가 발생합니다.
• 운영 비용 : 운영 비용에는 전기, 냉각, 하드웨어 유지 및 소프트웨어 유지 보수가 포함됩니다. 또한 완전히 관리되는 Hyperscal 서비스에 비해 관리, 모니터링 및 전문 노하우에 대한 내부 인력 비용이 잠재적으로 높습니다. 이러한 운영 비용은 종종 TCO 계산에서 간과됩니다.
• 개발 및 통합 비용 : 초기 설정, 기존 시스템으로의 통합 및 필요한 조정은 상당한 노력과 비용을 유발할 수 있습니다.
• 확장 성 비용 : 용량 확장에는 종종 온 프레미스 솔루션을위한 추가 하드웨어 (노드, 서버)를 구매해야합니다. 이러한 비용은 계획 할 수 있지만 예비 투자 또는 유연한 임대 모델이 필요합니다.

Hyperscalern의 가격 모델을 기반으로 한 벤치마킹

Hyperscaler 플랫폼은 일반적으로 Opex가 지배하는 모델로 특징 지어집니다.

• Pay-as-You-Go : 비용은 CPU/GPU (Computing Time), 저장 공간, 데이터 전송 및 API 통화의 실제 사용에 주로 중요합니다. 이것은 높은 탄력성을 제공하지만 관리가 충분하지 않은 예측할 수없고 높은 비용으로 이어질 수 있습니다.
• 잠재적 인 숨겨진 비용 : 특히 클라우드의 데이터 유출 비용 (egress 수수료)이 중요 할 수 있으며 다른 공급자를 변경하기가 어려워 잠금에 기여합니다. 프리미엄 지원, 전문 또는 고성능 인스턴스 유형 및 확장 된 보안 또는 관리 기능은 종종 추가 비용을 유발합니다. 자원 사용이 지속적으로 모니터링되고 최적화되지 않으면 전송의 위험은 실제적입니다.
• 복잡한 가격 : hyperscaler의 가격 책정 모델은 종종 다양한 서비스 동물, 예약 옵션 또는 스팟 인스턴스 및 다른 청구 장치와 매우 복잡합니다. 이로 인해 정확한 TCO 계산이 어렵습니다.
• 모델 API 비용 : API 통화를 통한 독점 기본 모델 사용은 대량으로 비용이 많이들 수 있습니다. 비교는 처리 된 토큰 당 오픈 소스 대안이 상당히 저렴할 수 있음을 보여줍니다.

집 개발 비용의 평가

자신의 AI 플랫폼의 구조는 일반적으로 가장 높은 초기 투자와 관련이 있습니다. 여기에는 연구 개발 비용, 고도로 전문화 된 재능의 인수 및 필요한 인프라 설립이 포함됩니다. 또한 유지 보수, 업데이트, 보안 패치 및 직원의 구속력에 대한 상당한 운영 비용이 있습니다. 기회 비용도 과소 평가되지 않아야합니다. 플랫폼 구성으로 유입되는 리소스는 다른 가치 -어드먼트 활동에 사용할 수 없습니다. 또한, 운영 용량 (마켓 투 마켓)까지의 시간은 일반적으로 기존 플랫폼을 사용하는 것보다 상당히 길다.

보편적 인 가장 저렴한 옵션은 없습니다. TCO 계산은 상황에 따라 크게 의존적입니다. hyperscaler는 종종 출입 비용이 낮고 탁월한 탄력성을 제공하므로 신생 기업, 파일럿 프로젝트 또는 강력한 변동이있는 응용 프로그램에 매력적입니다. 그러나 독립 또는 개인 플랫폼은 예측 가능한 대형 볼륨 워크로드의 경우 장기적으로 TCO가 낮을 수 있습니다. 이는 특히 초기 서한에 대한 데이터 액세스 비용이 높고 프리미엄 서비스 비용, 오픈 소스 모델의 잠재적 비용 장점 또는 최적화 된 하드웨어 사용 가능성과 같은 요소를 고려한 경우에 적용됩니다. 연구에 따르면 공공 및 개인 구름에 대한 TCO는 이론적으로 동일한 용량과 유사 할 수 있습니다. 그러나 실제 비용은 부하, 관리 및 특정 가격 모델에 크게 의존합니다. 계획된 사용 기간 (예 : 3-5 년)-인프라, 라이센스, 인력, 교육, 마이그레이션, 준수 노력 및 잠재적 출구 비용을 포함한 모든 직접 및 간접 비용을 포함하는 철저한 TCO 분석은 건전한 결정에 필수적입니다.

AI 플랫폼의 총 운영 비용 비교 프레임 워크

AI 플랫폼 이미지의 총 운영 비용 비교 프레임 워크 : Xpert.Digital

이 표는 비용 프로파일을 평가하기위한 질적 프레임 워크를 제공합니다. 실제 숫자는 특정 시나리오에 크게 의존하지만 패턴은 각 플랫폼 유형의 재정적 영향과 위험을 보여줍니다.

AI 플랫폼의 전체 운영 비용 비교 프레임 워크는 플랫폼을 선택할 때 고려해야 할 다양한 비용 범주와 영향 요인을 보여줍니다. 독립적 인 온-프레미스 또는 개인 플랫폼의 경우 초기 투자는 최대 높으며 호스팅 플랫폼 또는 하이퍼 스콜 기반 솔루션에서는 변수가 낮을 수 있습니다. 그러나 내부적으로 개발 된 솔루션은 초기 비용이 매우 높습니다. 교육 및 추론에 영향을 미치는 컴퓨팅 비용의 경우 비용은 플랫폼에 따라 다릅니다. 독립 플랫폼의 경우,이 기금은 호스팅 된 솔루션과 퍼블릭 클라우드 옵션을 갖춘이 기금이므로, 특히 대량으로 높은 수준으로 높을 수 있습니다. 내부적으로 개발 된 솔루션도 비용이 많이 듭니다.

독립 플랫폼 및 호스팅 된 옵션의 경우 안면 비용은 보통이지만 종종 퍼블릭 클라우드에서는 기가 바이트에 따라 상환합니다. 내부적으로 개발 된 솔루션은 저장 비용이 높습니다. 데이터 액세스 또는 전송과 관련하여 독립 플랫폼 및 내부 솔루션의 비용은 낮지 만 데이터 볼륨이있을 때는 퍼블릭 클라우드 환경에서 크게 증가 할 수 있습니다.

소프트웨어 라이센스에는 차이점도 표시됩니다. 오픈 소스 옵션은 독립 플랫폼의 경우 비용을 낮게 유지하지만 특히 플랫폼 별 또는 API 모델을 사용하는 경우 호스팅 또는 퍼블릭 클라우드 솔루션이 증가합니다. 동시에 내부적으로 개발 된 솔루션에 대한 비용이 낮아 지지만 개발 비용이 높아집니다. 유지 보수 및 지원에도 동일하게 적용됩니다. 내부 솔루션 및 독립 플랫폼은 특히 비용이 많이 드는 반면, 과면 스콜러의 관리 서비스는 비용이 낮습니다.

필요한 직원과 그들의 전문 지식은 운영 비용의 중요한 요소입니다. 독립적 인 플랫폼과 내부적으로 개발 된 솔루션은 인프라 및 AI에서 높은 역량을 요구하는 반면, 호스팅 및 퍼블릭 클라우드 옵션에서는 더 온화합니다. 규정 준수 노력은 규제 요구 사항 및 감사 복잡성에 따라 플랫폼에 따라 다릅니다. 반면에 스케일 가능성 비용은 공개 클라우드 솔루션이 탄력적이기 때문에 명확한 이점을 보여주고 하드웨어 및 인프라 확장으로 인해 내부 및 온 프렘 솔루션에서는 더 높습니다.

종료 및 마이그레이션 비용은 특히 특정 잠금 위험이 있고 높은 수준이 높을 수있는 퍼블릭 클라우드 플랫폼의 역할을 수행하는 반면,이 지역의 독립 플랫폼과 내부적으로 개발 된 솔루션은 더욱 중간 정도에서 저렴한 비용을 제공합니다. 궁극적으로 언급 된 범주는 플랫폼을 선택할 때 고려해야 할 재정적 영향과 위험을 보여줍니다. 질적 프레임 워크는 오리엔테이션에 사용됩니다. 그러나 실제 비용은 특정 응용 프로그램에 따라 다릅니다.

독립적 인 AI 플랫폼은 많은 장점을 제공하지만 고려해야 할 과제도 제공됩니다. 따라서 이러한 플랫폼에 대한 현실적인 평가에는 긍정적 인 측면과 가능한 장애물이 모두 포함 된 균형 잡힌 모양이 필요합니다.

독립 플랫폼의 과제 해결

독립적 인 AI 플랫폼은 매력적인 이점을 제공하지만 잠재적 인 도전이 없습니다. 균형 잡힌 견해는 현실적인 평가를 만들기 위해 이러한 단점이나 장애물을 고려해야합니다.

지원, 지역 사회 및 생태계 성숙

지원의 품질과 가용성은 다양 할 수 있으며 항상 Hyperscaler의 글로벌 지원 조직의 수준을 달성 할 수는 없습니다. 특히 소규모 또는 새로운 공급자의 경우, 응답 시간 또는 기술 노하우의 깊이는 복잡한 문제에 대한 도전이 될 수 있습니다. 대규모 조직조차도 새로운 AI 지원 시스템 (예 : 언어 지원 또는 프로세싱 범위)을 도입 할 때 초기 제한을 얻을 수 있습니다.

특정 독립 플랫폼 주변의 커뮤니티 규모는 종종 AWS, Azure 또는 GCP의 서비스를 중심으로 형성된 거대한 개발자 및 사용자 커뮤니티보다 작습니다. 플랫폼에서 사용하는 오픈 소스 구성 요소에는 크고 활발한 커뮤니티가있을 수 있지만 특정 플랫폼 커뮤니티는 더 작을 수 있습니다. 이는 타사 도구, 조립식 통합, 튜토리얼 및 일반 지식 교환의 가용성에 영향을 줄 수 있습니다. 그러나 작고 집중된 지역 사회는 종종 매우 헌신적이고 도움이 될 수 있습니다.

확장을위한 시장, 인증 된 파트너 및 플랫폼 기술을 갖춘 가용 전문가를 포함한 주변 생태계는 일반적으로 과도기의 경우 상당히 넓고 낮습니다. 독립 플랫폼이 의존 할 수있는 오픈 소스 프로젝트는 커뮤니티의 활동에 의존하며 장기 연속성을 보장하지 않습니다.

hyperscalers와 비교하여 함수의 너비 및 깊이

독립적 인 플랫폼은 대형 hyperscaler 플랫폼에서 찾을 수있는 즉시 사용 가능한 조립식 AI 서비스, 특수 모델 또는 보완 클라우드 도구를 제공하지 않을 수 있습니다. 그들의 초점은 종종 AI 개발 및 홍보 또는 특정 틈새의 핵심 기능에 있습니다.

Hyperscaler는 연구 개발에 큰 투자를하고 종종 새로운 관리 AI 서비스를 시장에 출시 한 최초의 사람입니다. 독립 플랫폼은 절대적으로 최신 고도로 전문화 된 관리 서비스를 제공 할 때 특정 지연을 가질 수 있습니다. 그러나 이것은 최신 오픈 소스 개발을 통합 할 때 종종 더 유연하다는 사실에 의해 부분적으로 보상됩니다. 독립 공급자에게는 특정 틈새 기능 또는 국가 덮개를 사용할 수 없을 수도 있습니다.

잠재적 구현 및 관리 복잡성

독립 플랫폼, 특히 온-프레미스 또는 프라이빗 클라우드 배포에 대한 설립 및 구성은 더 기술적으로 요구 될 수 있으며 Hyperscaler의 종종 추상적이고 미리 구성된 관리 서비스를 사용하는 것보다 더 많은 초기 노력이 필요합니다. 전문 지식이나 잘못된 구현이 부족하면 여기서 위험이 숨길 수 있습니다.

현재 운영에는 인프라 관리, 업데이트 구현, 회사의 보안 및 모니터링을위한 내부 리소스 또는 유능한 파트너가 필요합니다. 이는 제공자가 이러한 작업을 수행하는 완전히 관리되는 PAA 또는 SAAS 제안과 상반됩니다. AI 아키텍처를 기반으로하는 마이크로 서비스에 대한 복잡한 투여에는 적절한 노하우가 필요합니다.

섹션 VII에서 설명한 바와 같이, 강력한 통합 기술이 가능하지만, 이질적인 IT 환경에서 원활한 상호 작용을 보장하는 것은 항상 특정 복잡성과 잠재적 오류 원인을 보유합니다. 잘못된 구성 또는 부적절한 시스템 인프라는 신뢰성에 영향을 줄 수 있습니다.

따라서 독립 플랫폼의 사용은 마치 과하의 관리 서비스에 의존하는 것처럼 전문화 된 내부 기술 (AI 전문가, 인프라 관리)에 대한 필요성을 높일 수 있습니다.

추가 고려 사항

• 제공자 Viality : 독립적 인 공급자, 특히 작거나 새로운 공급자를 선택할 때 장기 경제 안정성을 신중하게 검토하면 제품 로드맵 및 향후 전망이 중요합니다.
• 윤리적 위험 및 편견 : 모든 AI 시스템과 마찬가지로 독립 플랫폼은 알고리즘 바이어스 (모델이 왜곡 된 데이터에 대해 훈련 된 경우), 설명 부족 (특히 딥 러닝 모델의 경우 "블랙 박스"문제)과 같은 위험에 면역되지 않습니다. 더 많은 투명성을 제공하더라도 플랫폼 및 구현을 선택할 때 이러한 일반적인 AI 위험을 고려해야합니다.

독립 플랫폼의“도전”은 종종“장점”의 플립 측면이라는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 더 많은 내부 노하우 (IX.C)의 필요성은 얻은 제어 및 적응성 (IV.C)과 직접 연결됩니다. 잠재적으로 더 좁은 초기 기능 세트 (IX.B)는보다 집중적이고 덜 과부하 된 플랫폼 (IV.A)에 해당 할 수 있습니다. 따라서 이러한 과제는 전략적 우선 순위, 위험의 위험 및 조직의 내부 능력의 맥락에서 항상 평가되어야합니다. 최대 제어 및 적응에 대한 최우선 과제를 가진 회사는 내부 전문 지식의 필요성을 필요한 투자로 간주 할 수 있으며 불리한 점이 아닙니다. 따라서 플랫폼에 대한 결정은 단점이없는 솔루션을 찾는 것이 아니라 자신의 목표와 리소스를 고려할 때 수용 가능하거나 관리 할 수있는 플랫폼의 선택과 기업 전략과 일치하는 것이 가장 좋습니다.

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전략적 권장 사항

올바른 AI 플랫폼을 선택하는 것은 전략적 과정입니다. 다양한 플랫폼 유형 독립적 플랫폼의 분석을 바탕으로 Hyperscal 제안 및 사내 개발 결정 설명 기준 및 권장 사항은 특히 유럽의 맥락에서 회사에 대해 도출 될 수 있습니다.

의사 결정 프레임 워크 : 언제 독립적 인 AI 플랫폼을 선택해야합니까?

독립 AI 플랫폼에 대한 결정은 특히 다음 요인이 우선 순위가 높은 경우 고려해야합니다.

• 데이터 주권 및 규정 준수 : GDPR 준수 인 경우 EU AIC 또는 산업 별 규정은 데이터 현지화, 처리 및 투명성에 대한 최우선 순위와 최대 제어가 필요합니다 (섹션 III 참조).
• 공급 업체 잠금 장치의 회피 : 위대한 hyperscalers와의 전략적 독립성이 유연성을 유지하고 장기 비용 위험을 최소화하는 핵심 목표라면 (섹션 V 참조).
• 적응에 대한 높은 필요 : 플랫폼의 높은 수준의 개별화가 특정 신청 사례 또는 최적화에 모델 또는 인프라가 필요합니다 (섹션 IV 참조).
• 오픈 소스 선호도 : 특정 오픈 소스 모델 또는 기술이 비용, 투명성, 성능 또는 라이센스 이유에서 선호되는 경우 (섹션 IV.B 참조).
• 예측 가능한 부하에 대한 최적화 된 TCO : 안정적인 대규모 워크로드에 대한 장기 총 운영 비용이 전경에 있고 분석에 따르면 독립적 인 접근법 (온 프레임/개인)이 영구적 인 hyperscal 사용보다 저렴하다는 것을 보여줍니다 (섹션 VIII 참조).
• 이기종 환경으로의 유연한 통합 : 복잡한 통합이 복잡하고 기존의 IT 환경에 다른 공급자의 시스템이 특정 유연성이 필요합니다 (섹션 VII 참조).
• 구성 요소 선택의 경우 중립성 : 생태계 편향이없는 최고의 모델 및 인프라 구성 요소의 객관적인 선택이 성능 및 비용 최적화에 중요합니다 (섹션 VI 참조).

다음과 같은 경우 독립 플랫폼을 선택하는 예약이 필요합니다.

• 포괄적 인 관리 서비스가 필요하며 AI 또는 인프라 관리를위한 내부 노하우가 제한되어 있습니다.
• 절대적으로 광범위한 조립식 AI 서비스의 즉각적인 가용성은 결정적입니다.
• 강력하게 가변적이거나 예측할 수없는 워크로드에 대한 초기 비용의 최소화와 최대 탄력성이 우선 순위가 있습니다.
• 경제 안정성, 지원 품질 또는 특정 독립 제공자의 커뮤니티 규모에 대한 중요한 우려가 있습니다.

유럽 ​​기업에 대한 주요 고려 사항

유럽의 회사에 대한 구체적인 권장 사항이 있습니다.

• 규제 환경 우선 순위 : GDPR, EU AIC 및 잠재적 국가 또는 부문 규정의 요구 사항은 플랫폼 평가의 초점이어야합니다. 데이터 주권은 주요 의사 결정 요인이어야합니다. 명확하고 명백한 규정 준수 경로를 제공하는 플랫폼을 검색해야합니다.
• 유럽 ​​이니셔티브 및 제공 업체를 확인하십시오 : Gaia-X 또는 OpenGPT-X와 같은 이니셔티브뿐만 아니라 유럽 시장과 그 요구에 명시 적으로 집중하는 제공자 (예 : 언급 또는 이와 유사한)를 평가해야합니다. 로컬 요구 사항 및 가치와 더 나은 계약을 제공 할 수 있습니다.
• 평가 전문가의 가용성 : 선택한 플랫폼을 관리하고 사용하는 데 필요한 기술을 갖춘 인원의 가용성은 현실적으로 평가되어야합니다.
• 전략적 파트너십이 접수됩니다. 유럽의 맥락을 이해하고 관련 기술 및 규정에 대한 경험이있는 독립 공급자, 시스템 통합 자 또는 컨설턴트와의 협력은 성공의 비판적 일 수 있습니다.

유럽의 AI 플랫폼 : 자신감있는 기술을 통한 전략적 자율성

AI 플랫폼의 환경이 빠르게 발전하고 있습니다. 다음과 같은 트렌드가 나타납니다.

• 주권 및 하이브리드 솔루션 증가 : 데이터 주권을 보장하고 유연한 하이브리드 클라우드 모델 (온-프레미스/프라이빗 클라우드 제어와 퍼블릭 클라우드 유연성의 조합)을 가능하게하는 플랫폼에 대한 수요는 계속 증가 할 것입니다.
• 오픈 소스의 중요성 증가 : 오픈 소스 모델과 플랫폼은 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다. 그들은 혁신을 추진하고 투명성을 촉진하며 공급 업체 잠금 장치를 줄이기위한 대안을 제공합니다.
• 책임있는 AI에 중점을 둡니다. 준수, 윤리, 투명성, 공정성 및 편견 감소와 같은 측면은 AI 플랫폼 및 응용 프로그램에 대한 결정적인 차별화 기능이됩니다.
• 통합은 여전히 ​​중요합니다. AI를 기존 회사 프로세스 및 시스템에 원활하게 통합하는 능력은 전체 비즈니스 가치를 구현하기위한 기본 요구 사항으로 남아 있습니다.

요약하면, 독립 AI 플랫폼은 엄격한 규제 요구 사항에 직면하고 전략적 자율성을 위해 노력하는 유럽 기업들에게 설득력있는 대안을 나타냅니다. 그들의 강점은 특히 데이터 제어 개선, 유연성 및 적응성이 높을뿐만 아니라 공급 업체 잠금 위험 감소에 있습니다. 생태계 성숙도와 관련된 도전이 있더라도 초기 기능성 폭과 관리 복잡성이 존재할 수 있습니다. 장점은 올바른 AI 인프라에 대한 의사 결정 프로세스에서 필수적인 옵션이됩니다. 특정 회사 요구 사항, 내부 기술 및 자세한 TCO 분석을 신중하게 고려하는 것은 전략적이고 경제적으로 최적의 선택을하기 위해 필수적입니다.

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