Badania Stanforda: Czy lokalna sztuczna inteligencja nagle zyskuje przewagę ekonomiczną? Koniec dogmatu chmury i gigabitowych centrów danych?

Suwerenność danych jako kapitał: Dlaczego firmy muszą radykalnie zdecentralizować swoją infrastrukturę AI

Przez długi czas w branży technologicznej panowała niepisana zasada: prawdziwa sztuczna inteligencja wymaga gigantycznych centrów danych, nieograniczonych zasobów w chmurze i miliardów zainwestowanych w centralną infrastrukturę. Podczas gdy rynek wciąż koncentruje się na hiperskalerach, za kulisami dokonuje się cicha, ale fundamentalna rewolucja w ekonomice jednostkowej.

Era, w której chmurowa sztuczna inteligencja była uważana za jedyne realne, standardowe rozwiązanie, dobiega końca. Nowe dane empiryczne i postęp technologiczny w zakresie wydajności sprzętu malują jasny obraz: przyszłość inteligencji przemysłowej nie jest scentralizowana, lecz zdecentralizowana i hybrydowa. Nie chodzi już tylko o prywatność danych czy opóźnienia – chodzi o twarde realia ekonomiczne. Kiedy lokalne systemy mogą teraz osiągnąć trzykrotny wzrost dokładności, jednocześnie zmniejszając zużycie energii o połowę, rachunek za chmurę nagle staje się ryzykiem strategicznym.

Zapomnij o testach porównawczych w chmurze: dlaczego „inteligencja na wat” jest najważniejszym nowym wskaźnikiem biznesowym.

Poniższy artykuł szczegółowo analizuje tę zmianę paradygmatu. Analizujemy, dlaczego „inteligencja na wat” staje się nową, kluczową walutą dla decydentów i jak firmy mogą obniżyć swoje koszty operacyjne nawet o 73% dzięki inteligentnemu routingowi hybrydowemu. Od strategicznej pułapki uzależnienia od dostawcy po geopolityczne znaczenie dystrybucji energii: dowiedz się, dlaczego przejście na lokalną sztuczną inteligencję nie jest już niszą technologiczną, ale koniecznością biznesową dla każdej firmy, która chce utrzymać konkurencyjność w ciągu najbliższych pięciu lat.

Lokalna sztuczna inteligencja jako czynnik transformacyjny w gospodarce przemysłowej: od paradygmatu centralizacji do zdecentralizowanej inteligencji

Komputery przemysłowe znajdują się w punkcie zwrotnym, który nie trafia na pierwsze strony gazet, lecz rozwija się w cichych laboratoriach i korporacyjnych centrach danych. Podczas gdy świat technologii jest zajęty miliardami dolarów inwestowanymi w scentralizowane centra danych, w logice ekonomicznej dokonuje się radykalna zmiana: lokalna sztuczna inteligencja jest nie tylko opłacalna, ale w wielu praktycznych scenariuszach ekonomicznie lepsza niż paradygmat chmury. To odkrycie, oparte na szeroko zakrojonych badaniach empirycznych przeprowadzonych przez renomowane instytucje, zmusza firmy i strategów do ponownej oceny swoich inwestycji w infrastrukturę.

Kluczowym pytaniem nie jest już to, czy lokalne modele AI działają, ale raczej to, jak szybko organizacje mogą zmniejszyć zależność od zastrzeżonych platform chmurowych. Badania Uniwersytetu Stanforda nad wskaźnikiem inteligencji na wat pokazują zjawisko, które fundamentalnie zmienia analizę kosztów i korzyści planowania infrastruktury AI. Dzięki 3,1-krotnemu wzrostowi dokładności modeli lokalnych między 2023 a 2025 rokiem, w połączeniu z dwukrotnym wzrostem wydajności sprzętowej, lokalne systemy AI osiągnęły poziom dojrzałości, który pozwala im obsługiwać 88,7% wszystkich zapytań bez centralnej infrastruktury chmurowej. Ten wskaźnik nie ma charakteru wyłącznie akademickiego; ma on bezpośrednie implikacje dla alokacji kapitału, kosztów operacyjnych i strategicznej niezależności przedsiębiorstw.

Więcej na ten temat tutaj:

• Stanford HAI – Raport o indeksie AI 2025 (Oryginalny raport, szczegółowe dane o kosztach i trendach)

Ekonomiczne konsekwencje tej zmiany są głębokie i obejmują wszystkie wymiary działalności biznesowej. Hybrydowe podejście do routingu oparte na sztucznej inteligencji, w którym żądania są inteligentnie kierowane do systemów lokalnych lub scentralizowanych, skutkuje 80,4-procentową redukcją zużycia energii i 73,8-procentowym obniżeniem kosztów obliczeniowych. Nawet podstawowy system routingu, który poprawnie klasyfikuje jedynie 50% żądań, obniża całkowite koszty o 45%. Liczby te wskazują na konieczność ekonomiczną: organizacje, które nie inwestują aktywnie w lokalne możliwości sztucznej inteligencji, nieświadomie dofinansowują swoich konkurentów, płacąc wyższe opłaty za infrastrukturę chmurową.

Najnowsze oryginalne źródła Stanforda nie wyjaśniają jednoznacznie, dlaczego „lokalna sztuczna inteligencja” nagle stała się bardziej ekonomiczna. Jednak ostatnie raporty i badania Stanforda wskazują, że bardziej zaawansowane, mniejsze („lokalne”) modele stały się ostatnio bardziej opłacalne ekonomicznie, ponieważ koszty wnioskowania AI i zużycie energii znacznie spadły, a otwarte modele zyskały na wydajności. Zostało to szczegółowo udokumentowane w Raporcie Stanford AI Index 2025.

Kluczowe źródła Stanford

Raport Stanford AI Index Report 2025 stwierdza, że ​​koszty wnioskowania dla modeli AI na poziomie wydajności GPT-3.5 spadły 280-krotnie między listopadem 2022 a październikiem 2024 roku. Jednocześnie efektywność energetyczna wzrosła o 40% rocznie. Małe, otwarte modele AI również znacząco nadrabiają zaległości i w niektórych testach porównawczych mogą obecnie niemal dorównywać modelom zamkniętym (różnica w wydajności wynosiła ostatnio zaledwie 1,7%).

Szczególnie istotne: Modele o otwartej konstrukcji (tj. działające lokalnie, otwarte) stają się coraz bardziej atrakcyjne z ekonomicznego punktu widzenia, ponieważ mogą teraz wykonywać podobne zadania po niższych kosztach. To obniża bariery dla firm i umożliwia tworzenie zdecentralizowanych aplikacji AI lub aplikacji działających na ich własnych serwerach.

Wnioski i niuanse

Na podstawie danych dotyczących trendów w zakresie kosztów i efektywności można wiarygodnie wywnioskować, że lokalna sztuczna inteligencja charakteryzuje się „wyższą efektywnością ekonomiczną”, ale w samym raporcie stwierdzenie to sformułowano analitycznie, a nie w sposób sensacyjny lub wyłączny.

Temat „lokalnej sztucznej inteligencji” kontra scentralizowana sztuczna inteligencja w chmurze jest obecny w dyskusji badawczej, ale termin „nagle lepsza ekonomicznie” nie pochodzi jako bezpośrednie sformułowanie ze Stanford, zaczerpnięte z głównych źródeł.

Prawdą jest, że najnowsze badania Uniwersytetu Stanforda opisują presję ekonomiczną wynikającą z modeli open source i malejących kosztów wnioskowania jako czynnik zmieniający reguły gry. Jednak twierdzenie, że Uniwersytet Stanforda wyraźnie wykazał, że „lokalna sztuczna inteligencja jest obecnie ekonomicznie lepsza”, jest nadmiernym uproszczeniem – dostępne dowody sugerują jednak znaczną konwergencję otwartych, lokalnych modeli z wcześniej lepszymi rozwiązaniami chmurowymi w latach 2024/2025.

Pomiar inteligencji: dlaczego moc obliczeniowa na wat to nowe źródło

Tradycyjne pomiary AI koncentrowały się na abstrakcyjnych wskaźnikach, takich jak dokładność modelu czy wydajność benchmarków. Było to wystarczające do badań akademickich, ale mylące dla decydentów biznesowych. Kluczowa zmiana paradygmatu polega na wprowadzeniu wskaźnika inteligencji na wat jako kluczowego wskaźnika wydajności. Wskaźnik ten, definiowany jako średnia dokładność podzielona przez średnie zużycie energii, łączy dwa fundamentalne czynniki biznesowe, które wcześniej traktowano jako oddzielne: jakość wydruku i bezpośrednie koszty operacyjne.

Z perspektywy biznesowej to rewolucja w kontroli kosztów. Firma nie może już po prostu wskazać dokładności modelu; musi wykazać, ile mocy obliczeniowej uzyskuje się w przeliczeniu na dolara zużycia energii elektrycznej. To powiązanie tworzy asymetryczną pozycję rynkową dla firm inwestujących w infrastrukturę lokalną. 5,3-krotny wzrost inteligencji na wat w ciągu dwóch lat oznacza, że ​​krzywe skalowania lokalnych systemów AI rosną szybciej niż w przypadku tradycyjnych rozwiązań chmurowych.

Na szczególną uwagę zasługuje heterogeniczność wydajności na różnych platformach sprzętowych. Lokalny system akceleracji (na przykład Apple M4 Max) charakteryzuje się 1,5-krotnie niższą inteligencją na wat w porównaniu z akceleratorami klasy korporacyjnej, takimi jak NVIDIA B200. Nie świadczy to o gorszości systemów lokalnych, lecz raczej o ich potencjale optymalizacyjnym. Sprzętowe środowisko wnioskowania lokalnej sztucznej inteligencji nie jest jeszcze zbieżne, co oznacza, że ​​firmy inwestujące obecnie w wyspecjalizowaną infrastrukturę lokalną odniosą w nadchodzących latach korzyści z wykładniczego wzrostu wydajności.

Rozliczanie zużycia energii staje się strategiczną przewagą konkurencyjną. Globalne zużycie energii związane ze sztuczną inteligencją w centrach danych szacuje się na około 20 terawatogodzin, ale Międzynarodowa Agencja Energetyczna prognozuje, że do 2026 roku centra danych będą zużywać o 80% więcej energii. Dla firm, które nie rozwiążą problemu strukturalnego związanego z energochłonnością, będzie to stanowić coraz większe obciążenie dla celów zrównoważonego rozwoju i kalkulacji kosztów operacyjnych. Pojedyncze zapytanie w ChatGPT-3 zużywa około dziesięciokrotnie więcej energii niż typowe wyszukiwanie w Google. Modele lokalne mogą zmniejszyć to zużycie energii o rzędy wielkości.

Architektura redukcji kosztów: od teorii do operacyjnej rzeczywistości

Teoretyczne oszczędności kosztów lokalnej sztucznej inteligencji (AI) zostały potwierdzone w rzeczywistych scenariuszach biznesowych za pomocą konkretnych studiów przypadków. Rozważmy firmę handlową z 100 lokalizacjami migrującą z opartej na chmurze kontroli jakości obrazu do lokalnej, brzegowej sztucznej inteligencji (edge ​​AI); dynamika kosztów staje się natychmiast widoczna. Rozwiązania analityki wideo oparte na chmurze w każdej lokalizacji kosztują około 300 dolarów miesięcznie za kamerę, co szybko zwiększa się do ponad 1,92 miliona dolarów rocznie w przypadku typowego dużego sklepu detalicznego. Dla porównania, rozwiązanie edge AI wymaga inwestycji kapitałowej w wysokości około 5000 dolarów na lokalizację w specjalistyczny sprzęt, plus około 250 dolarów miesięcznie na konserwację i obsługę, co daje roczne koszty operacyjne w wysokości 600 000 dolarów. W ciągu trzech lat oszczędności wynoszą około 3,7 miliona dolarów.

Te obliczenia stają się jeszcze bardziej przekonujące, gdy weźmiemy pod uwagę ukryte koszty paradygmatu chmury. Opłaty za transfer danych, które stanowią 25–30% całkowitego kosztu wielu usług chmurowych, są całkowicie wyeliminowane dzięki przetwarzaniu lokalnemu. Dla organizacji przetwarzających duże wolumeny danych może to oznaczać dodatkowe oszczędności rzędu 50–150 dolarów na terabajcie nieprzesłanym do chmury. Co więcej, systemy lokalne zazwyczaj osiągają opóźnienie wnioskowania poniżej 100 milisekund, podczas gdy systemy chmurowe często przekraczają 500–1000 milisekund. W przypadku aplikacji krytycznych czasowo, takich jak sterowanie pojazdami autonomicznymi czy przemysłowa kontrola jakości, nie jest to jedynie kwestia wygody, ale krytyczny wymóg bezpieczeństwa.

Rentowność lokalnej infrastruktury AI podąża nieliniową ścieżką redukcji kosztów. Dla organizacji przetwarzających mniej niż 1000 zapytań dziennie, usługi chmurowe nadal mogą być bardziej ekonomiczne. Jednak w przypadku organizacji przetwarzających 10 000 lub więcej zapytań dziennie, okres zwrotu z inwestycji w sprzęt lokalny zaczyna się drastycznie skracać. Literatura sugeruje, że okres zwrotu od 3 do 12 miesięcy jest realistyczny w przypadku zastosowań o dużej liczbie zapytań. Oznacza to, że całkowity koszt posiadania solidnej infrastruktury lokalnej w ciągu pięciu lat wynosi zazwyczaj jedną trzecią kosztów porównywalnego rozwiązania chmurowego.

Szczególnie istotna jest stabilność kosztów infrastruktury chmurowej jako procent całkowitych wydatków. O ile infrastruktura lokalna podlega amortyzacji i zazwyczaj jej okres użytkowania wynosi od trzech do pięciu lat, o tyle wydatki na chmurę są oportunistyczne i rosną wraz z wolumenem użytkowania. Ma to istotne implikacje dla strategicznego planowania finansowego. Dyrektor finansowy (CFO), który musi obniżyć koszty operacyjne, może to osiągnąć, usprawniając infrastrukturę lokalną, wydłużając tym samym okres użytkowania swoich inwestycji. Wydatki na chmurę nie oferują jednak takiego samego poziomu elastyczności.

Nadaje się do:

• Od sprzedawcy detalicznego oferującego towary taniej niż inne do hiperskalera STACKIT Cloud AI: w jaki sposób Schwarz Group planuje zaatakować Amazon & Co., stawiając na niego miliard dolarów.

Hybrydowe trasowanie AI jako strategiczna platforma szachowa

Prawdziwa transformacja gospodarcza nie polega jedynie na zastąpieniu systemów lokalnych chmurą obliczeniową, ale na inteligentnych, hybrydowych podejściach łączących oba te podejścia. Hybrydowy system routingu oparty na sztucznej inteligencji (AI), który wysyła zapytania do zasobów lokalnych lub chmurowych w oparciu o ich złożoność, profil bezpieczeństwa i wymagania dotyczące opóźnień, umożliwia organizacjom osiągnięcie optymalnej pozycji kosztowej. Mniej krytyczne zapytania, które tolerują wysokie opóźnienia, są kierowane do chmury, gdzie efektywność skalowania jest nadal znacząca. Dane krytyczne dla bezpieczeństwa, operacje w czasie rzeczywistym i standardowe zapytania o dużej liczbie operacji są obsługiwane lokalnie.

Badania ujawniają zjawisko sprzeczne z intuicją: nawet system routingu o dokładności zaledwie 60% obniża całkowite koszty o 45% w porównaniu ze scenariuszem opartym wyłącznie na chmurze. Sugeruje to, że korzyści w zakresie wydajności wynikające z bliskości przestrzennej przetwarzania do źródła danych są tak znaczące, że suboptymalne decyzje dotyczące routingu nadal prowadzą do ogromnych oszczędności. Przy dokładności routingu na poziomie 80% koszty spadają o 60%. Nie jest to zjawisko liniowe; zwrot z inwestycji w poprawę dokładności routingu jest nieproporcjonalnie wysoki.

Z perspektywy organizacji, skuteczny hybrydowy system routingu AI wymaga zarówno możliwości technicznych, jak i zaawansowanych funkcji zarządzania. Klasyfikowanie zapytań według ich idealnego sposobu przetwarzania wymaga wiedzy specyficznej dla danej dziedziny, którą zazwyczaj posiadają tylko eksperci merytoryczni danej organizacji, a nie dostawcy usług chmurowych. Stwarza to potencjalną przewagę dla zdecentralizowanych organizacji z ugruntowaną wiedzą specjalistyczną w danej dziedzinie. Na przykład instytucja finansowa może wiedzieć, że wykrywanie oszustw w czasie rzeczywistym musi być przeprowadzane lokalnie, podczas gdy masowe wykrywanie wzorców oszustw może być przeprowadzane w zasobach chmurowych z dłuższymi oknami opóźnień.

Oszczędności w zakresie kosztów infrastruktury to nie jedyne zalety podejścia hybrydowego. Bezpieczeństwo danych i ciągłość działania ulegają znacznej poprawie. Organizacje nie tracą już ryzyka pojedynczego punktu awarii wynikającego z całkowitego polegania na infrastrukturze chmurowej. Awaria dostawcy chmury nie oznacza całkowitego paraliżu operacyjnego; funkcje krytyczne mogą nadal działać lokalnie. Ma to kluczowe znaczenie dla banków, systemów opieki zdrowotnej i infrastruktury krytycznej.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Suwerenność danych i niezależność strategiczna: ukryty kapitał

Chociaż koszty i wydajność są istotne, strategiczny wymiar suwerenności danych ma potencjalnie jeszcze większe znaczenie dla długoterminowych decyzji ekonomicznych. Organizacje, które w pełni zlecają swoją infrastrukturę AI dostawcom chmury, pośrednio przekazują nie tylko kontrolę techniczną, ale także kontrolę nad kluczowymi dla biznesu informacjami. Każde zapytanie wysłane do dostawcy chmury AI potencjalnie ujawnia zastrzeżone informacje: strategie produktowe, spostrzeżenia klientów, wzorce operacyjne i analizę konkurencji.

UE i inne jurysdykcje regulacyjne to dostrzegły. Niemcy aktywnie pracują nad rozwojem suwerennej chmury jako alternatywy infrastrukturalnej dla amerykańskich hiperskalerów. AWS stworzył odrębny europejski podmiot suwerennej chmury, w pełni zarządzany w ramach UE, odzwierciedlając obawy regulacyjne dotyczące suwerenności danych. Nie jest to marginalny krok, lecz strategiczna reorganizacja globalnego rynku chmury.

Z ekonomicznego punktu widzenia oznacza to, że rzeczywiste koszty infrastruktury chmurowej dla firm regulowanych są wyższe niż się często szacuje. Firma, która korzysta z usług sztucznej inteligencji w chmurze, a następnie odkrywa, że ​​przepisy tego nie dopuszczają, nie tylko traci to, co już zainwestowała, ale musi również dokonać kolejnej inwestycji w infrastrukturę. Ryzyko związane z taką restrukturyzacją jest znaczne.

Szczególnie istotne są konsekwencje podobne do tych, jakie można by przypisać CIA: jeśli dostawca sztucznej inteligencji w chmurze zdecyduje się jutro podnieść ceny lub zmienić warunki świadczenia usług, firmy całkowicie od niego zależne znajdą się w niezwykle silnej pozycji przetargowej. Podobne zjawisko zaobserwowano już w przeszłości w przypadku innych technologii. Na przykład, jeśli firma drukarska korzysta z zastrzeżonego oprogramowania do DTP, a dostawca zażąda później znacznie wyższych opłat licencyjnych lub zaprzestanie wsparcia, firma drukarska może nie mieć realnej alternatywy. W przypadku infrastruktury opartej na sztucznej inteligencji konsekwencje takiej zależności mogą być strategicznie destrukcyjne.

Modelowanie finansowe tej premii za ryzyko jest skomplikowane, ale Harvard Business School i McKinsey wskazują, że organizacje inwestujące w zastrzeżoną, wewnętrzną infrastrukturę AI konsekwentnie odnotowują wyższy zwrot z inwestycji niż te stosujące wyłącznie podejścia hybrydowe, w których warstwa inteligencji jest kontrolowana zewnętrznie. Na przykład Netflix zainwestował około 150 milionów dolarów w wewnętrzną infrastrukturę AI do rekomendacji, która obecnie generuje około 1 miliarda dolarów bezpośredniej wartości biznesowej rocznie.

Nadaje się do:

• Microsoft zamiast OpenDesk? Cyfrowa niewola? Bawarski zakład wart miliardy dolarów i bunt przeciwko Microsoftowi

Opcje pionowego wdrażania lokalnej sztucznej inteligencji

Skuteczność lokalnej sztucznej inteligencji (AI) nie jest jednakowa we wszystkich domenach biznesowych. Badania Uniwersytetu Stanforda pokazują zróżnicowaną dokładność w różnych klasach zadań. Zadania kreatywne osiągają wskaźnik sukcesu na poziomie ponad 90% w przypadku modeli lokalnych, podczas gdy w domenach technicznych wskaźnik ten wynosi około 68%. Oznacza to zróżnicowane strategie wdrażania dla różnych jednostek biznesowych.

W sektorze produkcyjnym lokalne modele AI można wdrażać w kontroli jakości, konserwacji predykcyjnej i optymalizacji produkcji przy znacznie niższych kosztach niż alternatywy chmurowe. Fabryka z setką stanowisk kontroli jakości odniosłaby ogromne korzyści z wdrożenia lokalnej sztucznej inteligencji do przetwarzania obrazu na każdym stanowisku, zamiast przesyłania nagrań wideo do centralnej usługi w chmurze. To nie tylko zmniejsza przepustowość sieci, ale także umożliwia dostęp do informacji zwrotnych i interwencji w czasie rzeczywistym, co ma kluczowe znaczenie dla kontroli jakości i bezpieczeństwa. Według BCG producenci wykorzystujący sztuczną inteligencję do optymalizacji kosztów zazwyczaj osiągają 44-procentowy wzrost wydajności, jednocześnie zwiększając elastyczność o 50 procent.

W sektorze finansowym dychotomia jest bardziej złożona. Rutynowe wykrywanie oszustw może być przeprowadzane lokalnie. Złożone rozpoznawanie wzorców dla produktów strukturyzowanych może być lepiej dostosowane do środowisk chmurowych o większej mocy obliczeniowej. Kluczem do skutecznego podejścia hybrydowego jest precyzyjne zdefiniowanie granicy między przetwarzaniem lokalnym a scentralizowanym, specyficznej dla danej domeny.

W systemach opieki zdrowotnej lokalna sztuczna inteligencja oferuje znaczące korzyści w zakresie diagnostyki i monitorowania zorientowanego na pacjenta w czasie rzeczywistym. Urządzenie noszone, wykorzystujące lokalne modele sztucznej inteligencji do ciągłego monitorowania pacjenta, może powiadomić lekarzy przed wystąpieniem krytycznego zdarzenia, eliminując potrzebę ciągłego przesyłania surowych danych do scentralizowanych systemów. Zapewnia to zarówno prywatność, jak i istotne korzyści diagnostyczne.

W logistyce i optymalizacji łańcucha dostaw lokalne systemy AI są niezbędne do optymalizacji tras w czasie rzeczywistym, zarządzania ładunkiem i predykcyjnej konserwacji floty. Wymagania dotyczące opóźnień i wolumenu danych często sprawiają, że przetwarzanie w chmurze jest niepraktyczne.

Nadaje się do:

• Co jest lepsze: zdecentralizowana, federacyjna, antykrucha infrastruktura AI czy gigafabryka AI lub hiperskalowalne centrum danych AI?

Instytucjonalna pułapka zależności od chmury

Innym często pomijanym czynnikiem ekonomicznym jest struktura kosztów instytucjonalnych, która pojawia się, gdy organizacje inwestują zbyt duże kwoty w daną platformę chmurową. Zjawisko to jest czasami określane mianem „uzależnienia od dostawcy” (vendor lock-in), ale to zdecydowanie zbyt słabe pojęcie w odniesieniu do faktycznego stanu rzeczy. Jeśli organizacja przez lata rozwijała system, w którym analitycy danych tworzą zapytania w zastrzeżonej składni API chmury, jej programiści zintegrowali zestawy SDK specyficzne dla chmury z podstawowymi przepływami pracy, a decydenci oczekują, że wnioski z AI będą prezentowane w formacie specyficznym dla dostawcy chmury, następuje transformacja poznawcza i instytucjonalna, którą trudno odwrócić.

Nie jest to problem teoretyczny. McKinsey zaobserwował to zjawisko w organizacjach, które realizowały strategię wrapperową, budując swoją warstwę inteligencji na wynajmowanych chmurowych platformach LLM. Kiedy te organizacje później próbowały przejść na zastrzeżoną infrastrukturę inteligencji, okazało się, że przejście to było gigantyczne nie pod względem technicznym, ale organizacyjnym. Ukryta wiedza ich zespołów była zbyt głęboko osadzona w platformie chmurowej.

Meta wyciągnęła wnioski z tej lekcji i do 2025 roku zainwestuje od 66 do 72 miliardów dolarów w wewnętrzną infrastrukturę AI, ponieważ jej kierownictwo uznało, że zależność od innych platform, niezależnie od stopnia ich optymalizacji technicznej, prowadzi do ich nieistotności. Google i Apple kontrolowały ekosystemy mobilne, a Meta była wobec nich bezsilna. Infrastruktura AI to mobilny ekosystem kolejnej dekady.

Implikacje makroekonomiczne i konkurencja o zasoby energetyczne

Na poziomie makroekonomicznym decentralizacja wnioskowania AI ma głębokie implikacje dla krajowej infrastruktury energetycznej i globalnej konkurencyjności. Koncentracja zasobów obliczeniowych AI w kilku dużych centrach danych w chmurze stwarza lokalne testy obciążeniowe dla sieci energetycznych. Stało się to przedmiotem skandalu, gdy wyszło na jaw, że Microsoft planuje reaktywację Three Mile Island, aby zasilić jedno ze swoich centrów danych AI. Dla małego miasta oznacza to, że praktycznie cała dostępna energia jest zmonopolizowana przez jeden zakład przemysłowy.

Zdecentralizowana infrastruktura AI może znacząco ograniczyć ten test obciążeniowy. Gdy przetwarzanie danych inteligentnych jest rozproszone przestrzennie w wielu małych obiektach, halach fabrycznych i biurowych centrach danych, lokalna infrastruktura energetyczna może sobie z nim łatwiej poradzić. Zapewnia to korzyści strukturalne krajom z mniejszymi sieciami energetycznymi lub inwestującym w odnawialne źródła energii.

W przypadku Niemiec oznacza to, że możliwość inwestowania w lokalną infrastrukturę AI to nie tylko kwestia technologiczna, ale także energetyczna i infrastrukturalna. Niemieckie przedsiębiorstwo przemysłowe, które wysyła żądania AI do centrów danych AWS w USA, pośrednio przyczynia się do monopolizacji zasobów energetycznych na amerykańskim rynku energii elektrycznej. Przedsiębiorstwo przemysłowe, które lokalnie przetwarza te same dane AI, może czerpać korzyści z niemieckich odnawialnych źródeł energii i przyczynia się do decentralizacji.

W drodze do gospodarki opartej na sztucznej inteligencji w erze postchmurowej

Dowody są przytłaczające: lokalna sztuczna inteligencja nie jest już eksperymentem ani niszową technologią. To fundamentalna transformacja ekonomii przetwarzania danych. Organizacje, które nie zainwestują aktywnie w lokalne możliwości sztucznej inteligencji w ciągu najbliższych dwóch lat, ryzykują popadnięcie w niekorzystną sytuację konkurencyjną, którą trudno będzie pokonać w ciągu najbliższych pięciu lat.

Wnioski strategiczne są jasne. Po pierwsze, każda organizacja przetwarzająca ponad dziesięć tysięcy zapytań AI dziennie powinna przeprowadzić szczegółową analizę kosztów i korzyści, aby ocenić hybrydowy model infrastruktury. Po drugie, organizacje z branż regulowanych lub przetwarzające wrażliwe dane powinny aktywnie rozważyć lokalną infrastrukturę AI jako kluczowy element swojej strategii bezpieczeństwa danych. Po trzecie, dyrektorzy ds. technologii powinni zdać sobie sprawę, że zastrzeżona infrastruktura AI nie jest już niszą technologiczną, lecz strategiczną przewagą konkurencyjną o podobnym znaczeniu jak inne elementy infrastruktury technologicznej.

Pytanie nie brzmi już: „Czy powinniśmy korzystać z chmury AI?”. Teraz pytanie brzmi: „Jak szybko możemy budować lokalne możliwości AI, jednocześnie rozwijając inteligentne podejścia hybrydowe, aby osiągnąć najlepszą ogólną pozycję kosztową i zapewnić strategiczną niezależność naszej organizacji?”.

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn
 

Nasze doświadczenie w zakresie rozwoju biznesu, sprzedaży i marketingu w UE i Niemczech – Zdjęcie: Xpert.Digital

Skupienie się na branży: B2B, digitalizacja (od AI do XR), inżynieria mechaniczna, logistyka, odnawialne źródła energii i przemysł

Więcej na ten temat tutaj:

• Centrum biznesowe Xpert

Centrum tematyczne z przemyśleniami i wiedzą specjalistyczną:

• Platforma wiedzy na temat globalnej i regionalnej gospodarki, innowacji i trendów branżowych
• Zbieranie analiz, impulsów i informacji ogólnych z obszarów, na których się skupiamy
• Miejsce, w którym można zdobyć wiedzę i informacje na temat bieżących wydarzeń w biznesie i technologii
• Centrum tematyczne dla firm, które chcą dowiedzieć się więcej o rynkach, cyfryzacji i innowacjach branżowych