Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla firm europejskich

Niezależne platformy AI w porównaniu z alternatywami

Wybór właściwej platformy do opracowywania i działania zastosowań sztucznej inteligencji (AI) jest strategiczną decyzją o dalekich konsekwencjach. Firmy mają do czynienia z wyborem między ofertami dużych skali, całkowicie opracowanych wewnętrznie rozwiązań i tak zwanymi niezależnymi platformami AI. Aby móc podjąć dobrze uznaną decyzję, niezbędna jest wyraźna ograniczenie tych podejść.

Nadaje się do:

• Integracja AI niezależnej platformy AI w całej całej DATA dla wszystkich spraw firmowych

Charakterystyka niezależnych platform AI (w tym suwerenna/prywatna AI pojęcia)

Niezależne platformy AI są zazwyczaj dostarczane przez dostawców, którzy działają poza dominującym ekosystemem hiperskarza, takiego jak Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure i Google Cloud Platform (GCP). Ich koncentrują się często na zapewnieniu konkretnych umiejętności w zakresie rozwoju, wdrażania i zarządzania modelami KI i uczenia maszynowego (ML), w którym można podkreślić aspekty takie jak kontrola danych, zdolność adaptacyjna lub integracja branży pionowej. Platformy te mogą jednak być obsługiwane na prywatnej infrastrukturze chmurowej, lokalnych lub, w niektórych przypadkach, także na infrastrukturze hiperskarzy, ale oferują wyraźną warstwę zarządzania i kontrolną.

Centralną koncepcją, która jest szczególnie ważna w kontekście europejskim i często kojarzy się z niezależnymi platformami, jest „suwerenna AI”. Termin ten podkreśla potrzebę kontrolowania danych i technologii. Systemy Arvato, na przykład, rozróżnia „publiczną AI” (porównywalne z podejściami hiperscal, które potencjalnie wykorzystują dane wejściowe użytkownika do szkolenia) i „Suwereign AI”. Suwerenne AI można dalej zróżnicować:

• Samokreślone suwerenne AI: Są to obowiązkowe rozwiązania, które mogą być obsługiwane na infrastrukturze hiperskulowej, ale z gwarantowanymi limitami danych UE („granica danych UE”) lub w czystej operacji UE. Często opierają się na publicznych modelach dużych języków (LLM), które są dopracowane do określonych celów („drobnoziarnisty”). Takie podejście szuka kompromisu między umiejętnościami współczesnej sztucznej inteligencji a niezbędną kontrolą nad danymi.
• Self -sivereign AI: Ten poziom reprezentuje maksymalną kontrolę. Modele AI są obsługiwane lokalnie, bez zależności od stron trzecich i są szkolone na podstawie własnych danych. Często są wysoce wyspecjalizowane w określonym zadaniu. Ta samowystarczalność maksymalizuje kontrolę, ale może potencjalnie być kosztem ogólnej wydajności lub szerokości zastosowania.

W przeciwieństwie do hiperskarzy, które mają na celu szerokość, poziome portfele usług, niezależne platformy częściej koncentrują się na określonych niszach, oferują wyspecjalizowane narzędzia, rozwiązania pionowe lub pozycję poprzez cechy, takie jak ochrona danych i kontrola danych jako podstawowe obietnice korzyści. Na przykład LocalMind wyraźnie reklamuje się z możliwością obsługi asystentów AI na własnych serwerach. Używanie lub włączenie wdrażania prywatnej chmury jest wspólną funkcją, która zapewnia organizacjom pełną kontrolę nad przechowywaniem i przetwarzaniem danych.

Różnicowanie platform Hyerscalera (AWS, Azure, Google Cloud)

Hiperscalery to duże dostawcy chmur, którzy są właścicielami i operatorami masywnych, globalnie rozproszonych centrów danych. Oferują wysoce skalowalne, znormalizowane zasoby przetwarzania w chmurze jako infrastruktura jako usługi (IAAS), platforma jako usługi (PAA) i oprogramowanie jako usługi (SAAS), w tym obszerne usługi dla AI i ML. Najwybitniejsi przedstawiciele to AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, ale także IBM Cloud i Alibaba Cloud.

Ich główną cechą jest ogromna skalowalność pozioma i bardzo szeroki portfolio zintegrowanych usług. Odgrywają główną rolę w wielu cyfrowych strategii transformacji, ponieważ mogą zapewnić elastyczną i bezpieczną infrastrukturę. W obszarze sztucznej inteligencji hiperski zwykle oferują uczenie maszynowe jako usługi (MLAAS). Obejmuje to dostęp do chmury do przechowywania danych, pojemność obliczeniową, algorytmy i interfejsy bez potrzeby lokalnych instalacji. Oferta często obejmuje modele wstępnie wyparte, narzędzia do modeli (np. Azure AI, Google Vertex AI, AWS Sagemaker) oraz niezbędną infrastrukturę do wdrożenia.

Istotną cechą jest głęboka integracja usług AI z szerszym ekosystemem hiperskarza (oblicz, pamięć, sieci, bazy danych). Integracja ta może oferować korzyści poprzez płynność, ale jednocześnie niesie ryzyko silnej zależności dostawcy („Lokowanie dostawcy”). Krytyczny punkt rozróżnienia dotyczy wykorzystania danych: Uważa się, że dane klientów hiperskalnych - lub przynajmniej metadane i wzorce użytkowania - mogą wykorzystać do ulepszenia własnych usług. Suwerenne i niezależne platformy często wyraźnie dotyczą tych obaw. Na przykład Microsoft wskazuje, że nie używa danych klientów bez zgody na szkolenie podstawowych modeli, ale nadal istnieje niepewność dla wielu użytkowników.

Porównanie z wewnętrznie opracowanymi rozwiązaniami (wewnętrzne)

Rozwiązane wewnętrznie rozwiązania to w pełni dostosowane platformy AI, które są budowane i zarządzane przez wewnętrzne zespoły IT lub danych danych samej organizacji. Teoretycznie oferują maksymalną kontrolę nad każdym aspektem platformy, podobną do koncepcji samozadowolenia suwerennego AI.

Jednak wyzwania związane z tym podejściem są znaczące. Wymaga znacznych inwestycji w wyspecjalizowany personel (naukowcy danych, inżynierowie ML, eksperci od infrastruktury), długi czas rozwoju i ciągły wysiłek na rzecz konserwacji i dalszego rozwoju. Rozwój i skalowanie może być powolne, co naraża się na szybkie innowacje w obszarze AI. Jeśli nie ma ekstremalnych efektów skali ani bardzo specyficznych wymagań, podejście to często powoduje wyższe ogólne koszty operacyjne (całkowity koszt własności, TCO) w porównaniu z wykorzystaniem platform zewnętrznych. Istnieje również ryzyko opracowania rozwiązań, które nie są szybko konkurencyjne ani nieaktualne.

Granice między tymi typami platform mogą rozmyć się. „Niezależną” platformę z pewnością może być obsługiwana na infrastrukturze hiperskarza, ale oferuje niezależną wartość dodaną poprzez określone mechanizmy kontrolne, cechy lub abstrakcje zgodności. Na przykład LocalMind umożliwia działanie na własnych serwerach, ale także korzystanie z zastrzeżonych modeli, które implikują dostęp do chmury. Decydująca różnica często dotyczy nie tylko fizycznej lokalizacji sprzętu, ale raczej w warstwie kontrolnej (plan zarządzania), modelu zarządzania danymi (który kontroluje dane i ich wykorzystanie?) Oraz związek z dostawcą. Platforma może być funkcjonalnie niezależna, nawet jeśli działa na infrastrukturze AWS, Azure lub GCP, o ile wyizolowała użytkownik od bezpośredniego blokady hiperscalera jest izolowane i oferuje unikalną funkcje kontroli, regulacji lub zgodności. Rdzeniem tego rozróżnienia jest to, kto zapewnia centralne usługi platformy AI, które mają zastosowanie wytycznych dotyczących zarządzania danymi i ile istnieje elastyczność poza znormalizowanymi ofertami hiperscal.

Porównanie typów platform AI

Niniejszy przegląd tabelaryczny służy jako podstawa szczegółowej analizy zalet i wad różnych podejść w poniższych sekcjach. Ilustruje podstawowe różnice w kontroli, elastyczności, skalowalności i potencjalnych zależnościach.

Porównanie typów platform AI pokazuje różnice między niezależnymi platformami AI, platformami AI Hyperscaler, takimi jak AWS, Azure i GCP, a także rozwiązań opracowanych wewnętrznie. Niezależne platformy AI są dostarczane głównie przez wyspecjalizowanych dostawców, często MŚP lub niszowych graczy, podczas gdy platformy Hyperscaler korzystają z globalnych dostawców infrastruktury w chmurze i pochodzą z organizacji opracowanej wewnętrznie. W infrastrukturze niezależne platformy opierają się na lokalnych, prywatnej chmurze lub podejściach hybrydowych, z których niektóre obejmują infrastrukturę hiperskalną. Hyperscaleers używają globalnych centrów przetwarzania w chmurze publicznej, podczas gdy rozwiązania opracowane wewnętrznie oparte są na własnych centrach danych lub chmurze prywatnej. W odniesieniu do kontroli danych niezależne platformy często oferują wysoką orientację klientów i skupienie się na suwerenności danych, podczas gdy hiperskalki oferują potencjalnie ograniczoną kontrolę w zależności od wytycznych dostawcy. Opracowane wewnętrznie rozwiązania umożliwiają pełną wewnętrzną kontrolę danych. Niezależne platformy są zmienne w modelu skalowalności: lokalne wymagają planowania, modele hostowane są często elastyczne. Hyperscalers oferują elastyczność wysokiej jakości dzięki modele wynagrodzeń jako you-gie, podczas gdy rozwinięte wewnętrznie rozwiązania zależą od własnej infrastruktury. Szerokość usługi jest często wyspecjalizowana i koncentruje się na niezależnych platformach, ale z hiperskarzy bardzo szerokie z kompleksowym ekosystemem. Rozwiązania opracowane wewnętrznie są dostosowane do określonych potrzeb. Potencjał adaptacyjny jest wysoki dla niezależnych platform, często przyjaznych dla open source, podczas gdy hiperskarze oferują znormalizowane konfiguracje w określonych granicach. Opracowane wewnętrznie rozwiązania umożliwiają teoretycznie maksymalny potencjał adaptacji. Modele kosztów różnią się: niezależne platformy często opierają się na modelach licencji lub subskrypcji z mieszanką CAPEX i OPEX, podczas gdy Hyperscaler przede wszystkim wykorzystuje oparte na Opex modele pay-as-ty. Rozwiązania opracowane wewnętrznie wymagają wysokich inwestycji CAPEX i OPEX w celu opracowania i działania. Koncentracja na zgodności z RODO i UE jest często wysoka dla niezależnych platform i podstawową obietnicę, podczas gdy hiperskalne reagują na nią, ale może to być bardziej złożone ze względu na okładkę USA. W przypadku rozwiązań opracowanych wewnętrznie zależy to od wewnętrznej implementacji. Jednak ryzyko blokady dostawcy jest niższe dla niezależnych platform niż w przypadku hiperskarzy. Hiperscalery mają wysokie ryzyko integracji ekosystemu. Rozwiązania wewnętrznie opracowane mają niskie ryzyko blokowania dostawcy, ale istnieje możliwość blokowania technologii.

Zaleta w suwerenności danych i zgodności w kontekście europejskim

W przypadku firm pracujących w Europie ochrona danych i zgodność z wymogami regulacyjnymi, takimi jak ogólne rozporządzenie w sprawie ochrony danych (RODO) i nadchodząca ustawa UE AI, są centralnymi wymogami. Niezależne platformy AI mogą oferować znaczące zalety w tym obszarze.

Poprawa ochrony danych i bezpieczeństwa danych

Ważną zaletą niezależnych platform, szczególnie w przypadku wdrożenia prywatnego lub lokalnego, jest szczegółowa kontrola lokalizacji i przetwarzanie danych. Umożliwia to firmom wymagania dotyczące lokalizacji danych bezpośrednio z przepisów specyficznych dla RODO lub branży. W środowisku chmury prywatnej organizacja utrzymuje pełną kontrolę nad tym, gdzie zapisane są dane i sposób ich przetwarzania.

Ponadto środowiska prywatne lub dedykowane umożliwiają wdrożenie konfiguracji bezpieczeństwa, które są dostosowane do specyficznych potrzeb i profili ryzyka firmy. Mogą one domyślnie wykraczać poza ogólne środki bezpieczeństwa, które są domyślnie oferowane w środowiskach chmur publicznych. Nawet jeśli hiperskalne, takie jak Microsoft, podkreślają, że wzięte są pod uwagę bezpieczeństwo i ochrona danych ”, środowisko prywatne w naturalny sposób oferuje bardziej bezpośrednie opcje kontroli i konfiguracji. Niezależne platformy mogą również oferować określone funkcje bezpieczeństwa, które są ukierunkowane na standardy europejskie, takie jak funkcje rozszerzonego zarządzania.

Ograniczenie narażenia danych na duże, potencjalnie potencjalnie oparte na grupach technologicznych oparte na UE zmniejsza powierzchnię możliwych obrażeń ochrony danych, nieautoryzowanego dostępu lub nieumyślnie dalszych danych przez dostawcę platformy. Korzystanie z międzynarodowych centrów danych, które mogą nie spełniać standardów bezpieczeństwa wymaganych przez europejskie przepisy dotyczące ochrony danych, stanowi ryzyko zmniejszone przez kontrolowane środowiska.

Spełnienie wymagań RODO i przepisów europejskich

Niezależne lub suwerenne platformy AI mogą być zaprojektowane w taki sposób, że z natury wspierają podstawowe zasady RODO:

• Minimalizacja danych (Art. 5 Para. 1 Lit. C RODO): W kontrolowanym środowisku łatwiej jest zapewnić i audytować, że wykorzystywane są tylko dane osobowe wymagane do celu przetwarzania.
• Procentowe wiązanie (Art. 5 Para. 1 Lit. B RODO): Egzekwowanie określonych celów przetwarzania i zapobieganie niewłaściwemu użyciu są łatwiejsze do zapewnienia.
• Przejrzystość (art. 5 para. 1 lit. a, art. 13, 14 RODO): Chociaż identyfikowalność algorytmów AI („Wyjaśniająca AI”) pozostaje ogólnym wyzwaniem, kontrola na platformie ułatwia dokumentowanie przepływów danych i logikę przetwarzania. Jest to niezbędne do wypełnienia zobowiązań informacyjnych wobec osób dotkniętych i audytami. Osoby dotknięte dotknięciem muszą być jasno i zrozumiałe poinformowane o tym, jak ich dane są przetwarzane.
• Integralność i poufność (art. 5 para. 1 lit. F RODO): Wdrożenie odpowiednich środków technicznych i organizacyjnych (TOMS) w celu ochrony bezpieczeństwa danych może być bardziej bezpośrednio kontrolowane.
• Prawa dotknięte (rozdział III RODO): Wdrożenie praw, takich jak informacje, korekta i usunięcie („Prawo do zapomnianego”) można uprościć bezpośrednią kontrolę nad danymi.

W celu uzyskania ustawy UE AI, która stawia wymagania oparte na ryzyku dla systemów AI, platformy są korzystne, które oferują przejrzystość, kontrolę i procesy kontrolne. Dotyczy to w szczególności stosowania systemów ACI wysokiego ryzyka, zgodnie z definicją w takich obszarach, jak edukacja, zatrudnienie, infrastruktura krytyczna lub organy ścigania. Niezależne platformy mogą specjalnie opracować lub oferować funkcje wspierające zgodność z AI ACT.

Kolejnym istotnym punktem jest unikanie problematycznego przesyłania danych do krajów trzecich. Korzystanie z platform, które są hostowane w UE lub uruchomione w lokalu, zawiera potrzebę złożonych konstrukcji prawnych (takich jak standardowe klauzule kontraktowe lub rozdzielczości adekwatności) do przekazywania danych osobowych do krajów bez odpowiedniego poziomu ochrony danych, takiego jak USA. Pomimo takich przepisów, jak ramy prywatności danych UE-US, pozostaje to trwałe wyzwanie w zakresie wykorzystania globalnych usług hiperscal.

Mechanizmy zapewniające zgodność

Niezależne platformy oferują różne mechanizmy wspierające zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony danych:

• Wdrożenie chmury prywatnej / lokalizacji: Jest to najbardziej bezpośredni sposób na zapewnienie suwerenności danych i kontroli. Organizacja zachowuje fizyczną lub logiczną kontrolę nad infrastrukturą.
• Lokalizacja danych / Granice UE: Niektórzy dostawcy gwarantują umownie, że dane będą przetwarzane tylko w ramach UE lub konkretnych granic krajowych, nawet jeśli infrastruktura bazowa pochodzi z hiperskarza. Na przykład Microsoft Azure oferuje europejskie lokalizacje serwerów.
• Narzędzia anonimizacji i pseudonimizacji: Platformy mogą oferować zintegrowane funkcje anonimizacji lub pseudonimizacji danych, zanim przepłyną do procesów AI. Może to zmniejszyć zakres RODO. Kolejne podejście, federowane uczenie się, w których modele są szkolone lokalnie bez surowych danych opuszczających urządzenie.
• Zgodność według projektowania / prywatności według projektowania: Platformy mogą być zaprojektowane od zera, które uwzględniają zasady ochrony danych („prywatność według projektu”) i oferują domyślne ustawienia domyślne ochrony danych („prywatność domyślnie”). Może to być obsługiwane przez zautomatyzowane filtrowanie danych, szczegółowe dzienniki audytu do śledzenia działań przetwarzania danych, ziarniste kontrole dostępu i narzędzia do zarządzania danymi i zarządzania zgodą.
• Certyfikaty: oficjalne certyfikaty według ART. 42 RODO może przejrzeć zgodność ze standardami ochrony danych i służyć jako przewaga konkurencyjna. Taki certyfikaty mogą być poszukiwane przez dostawców platform lub łatwiej uzyskać przez użytkownika na kontrolowanych platformach. Możesz ułatwić dowód zgodności z obowiązkami zgodnie ze sztuką. 28 RODO, szczególnie w przypadku procesorów. W tym kontekście istotne są również ustalone standardy, takie jak ISO 27001.

Zdolność nie tylko osiągnięcia zgodności, ale także w celu jej udowodnienia, rozwija się z wyłącznie potrzeby strategicznej na rynku europejskim. Ochrona danych i godne zaufania AI są kluczowe dla zaufania klientów, partnerów i społeczeństwa. Niezależne platformy, które w szczególności reagują na europejskie wymagania regulacyjne i oferują jasne ścieżki zgodności (np. Poprzez gwarantowaną lokalizację danych, przejrzyste etapy przetwarzania, zintegrowane mechanizmy kontroli), firmy umożliwiają ryzyko zgodności w celu zminimalizowania i budowania zaufania. Możesz zatem pomóc w przekształceniu zgodności z czystego współczynnika kosztów w strategiczny zasób, szczególnie w wrażliwych branżach lub podczas przetwarzania danych krytycznych. Wybór platformy, która upraszcza zgodność i wyraźnie zapewnia strategiczną decyzję, która potencjalnie zmniejsza całkowite koszty zgodności w porównaniu ze złożoną nawigacją w globalnych środowiskach hiperscalnych w celu osiągnięcia tego samego poziomu bezpieczeństwa i wykrywalności.

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc

Elastyczność, adaptacja i kontrola

Oprócz aspektów suwerenności danych, niezależne platformy AI często oferują wyższy poziom elastyczności, zdolności adaptacyjnej i kontroli w porównaniu ze znormalizowanymi ofertami hiperskarza lub potencjalnie intensywnie inwestujących zasobów.

Wykonane przez AI Solutions: Beyond Standaryzowane oferty

Niezależne platformy mogą oferować większy zakres podczas konfigurowania środowiska programistycznego, integracji konkretnych narzędzi stron trzecich lub modyfikacji procesów roboczych niż w przypadku często bardziej znormalizowanych usług PAA i SaaS. Podczas gdy niektóre systemy modułowe, jak zaobserwowano w obszarze witryny AI Bubilder, priorytetyzują prędkość kosztem zdolności adaptacyjnej, inne niezależne rozwiązania mają na celu zapewnienie użytkownikom większej kontroli.

Ta elastyczność umożliwia głębszą adaptację wymagań specyficznych dla domeny. Firmy mogą zoptymalizować modele lub całe konfiguracje platformy do wysoce wyspecjalizowanych zadań lub branż, które mogą wykraczać poza ogólne umiejętności modeli Hyerscalera, które są często wykorzystywane do szerokiego zastosowania. Koncepcja samowystarczalnej suwerennej sztucznej inteligencji jest wyraźnie skierowana do wysoce wyspecjalizowanych modeli przeszkolonych na podstawie własnych danych. Ta elastyczność podkreśla możliwość przeniesienia i dostosowania modeli AI w różnych branżach.

Innym aspektem jest możliwość wybrania i korzystania z wymaganych komponentów zamiast konieczności znoszenia potencjalnie przeciążonych lub stałych pakietów serwisowych dużych platform. Może to pomóc w uniknięciu niepotrzebnej złożoności i kosztów. I odwrotnie, należy jednak wziąć pod uwagę, że hiperskarze często oferują większy zakres standardowych funkcji i usług, które są dostępne natychmiast, co jest badane bardziej szczegółowo w sekcji dotyczącej wyzwań (IX).

Nadaje się do:

• Sztuczna inteligencja przekształca Microsoft SharePoint z Premium AI w inteligentną platformę zarządzania treścią

Korzystanie z modeli i technologii open source

Znaczącą zaletą wielu niezależnych platform jest łatwiejsze wykorzystanie szerokiej gamy modeli AI, zwłaszcza wiodących modeli open source, takich jak LLAMA (Meta) lub Mistral. Jest to sprzeczne z hiperskarzy, którzy wolą własne własne modele lub modele bliskich partnerów. Bezpłatny wybór modelu umożliwia organizacjom podejmowanie decyzji na podstawie takich kryteriów, jak wydajność, koszty, warunki licencyjne lub konkretna przydatność zadania. Na przykład LocalMind wyraźnie popiera LLAMA i Mistral wraz z opcjami zastrzeżonymi. Europejski projekt OpenGPT-X ma na celu zapewnienie potężnych alternatyw open source, takich jak Teuken-7B, które są specjalnie dostosowane do języków i potrzeb europejskich.

Modele open source oferują również wyższy poziom przejrzystości dotyczących ich architektury, a potencjalnie także danych szkoleniowych (w zależności od jakości dokumentacji, np. „Karty modelowe”). Ta przejrzystość może być kluczowa dla celów zgodności, debugowania i podstawowego zrozumienia zachowania modelu.

Z widoku kosztów modele open source, szczególnie w przypadku użytku o dużej objętości, mogą być znacznie tańsze niż osiedlenie się za pośrednictwem zastrzeżonych interfejsów API. Porównanie DeepSeek-R1 (zorientowane na open source) i Openai O1 (zastrzeżone) pokazuje znaczące różnice cen za przetworzony token. Wreszcie zastosowanie open source umożliwia udział w szybkich cyklach innowacyjnych globalnej społeczności AI.

Kontrola infrastruktury i wdrażania modeli

Niezależne platformy często oferują większą elastyczność przy wyborze środowiska wdrażania. Opcje obejmują lokalne, od prywatnych chmur po scenariusze wielu chmur, w których wykorzystywane są zasoby różnych dostawców. Na przykład DeepSeek może być obsługiwany lokalnie w kontenerach Docker, który maksymalizuje kontrolę danych. Ta swoboda wyboru zapewnia firmom większą kontrolę nad aspektami, takimi jak wydajność, opóźnienie, koszty i bezpieczeństwo danych.

Jest to w parze z możliwością optymalizacji podstawowego sprzętu (np. Specyficznego GPU, rozwiązań pamięci) i konfiguracji oprogramowania (systemy operacyjne, frameworki) dla niektórych obciążeń. Zamiast ograniczyć się do znormalizowanych rodzajów instancji i modeli cen hiperskarza, firmy mogą wdrażać bardziej potencjalnie wydajniejsze lub tańsze konfiguracje.

Kontrola nad środowiskiem programistycznym umożliwia również głębsze eksperymenty i bezproblemową integrację niestandardowych narzędzi lub bibliotek, które są wymagane do określonych zadań badawczych lub rozwojowych.

Jednak rozszerzonej elastyczności i kontroli oferującej niezależne platformy często towarzyszy zwiększona odpowiedzialność i potencjalnie złożoność. Podczas gdy Hyperscales abstrakcyjnie wiele szczegółów infrastruktury za pośrednictwem zarządzanych usług, niezależne platformy, szczególnie w przypadku lokalnych lub mocno zindywidualizowanych wdrożeń, wymagają większej wewnętrznej wiedzy specjalistycznej w zakresie obiektu, konfiguracji, obsługi i konserwacji. Zaletą elastyczności jest zatem największa dla organizacji, które mają niezbędne umiejętności i strategiczną wolę aktywnego wykonywania tej kontroli. Jeśli brakuje tej wiedzy lub skupiono się przede wszystkim na szybkim wprowadzeniu rynku przy standardowych aplikacjach, prostota zarządzanych usług hiperscal może być bardziej atrakcyjna. Decyzja zależy w dużej mierze od strategicznych priorytetów: maksymalnej kontroli i zdolności adaptacyjnej w porównaniu z przyjaznością dla użytkowników i szerokość zarządzanych usług. Ten kompromis wpływa również na całkowite koszty operacyjne (sekcja VIII) i potencjalne wyzwania (sekcja IX).

Zmniejszenie blokady dostawcy: strategiczne i skutki

Zależność od pojedynczego dostawcy technologii, zwanej blokadą dostawcy, stanowi znaczące ryzyko strategiczne, szczególnie w dynamicznej dziedzinie technologii AI i chmur. Niezależne platformy AI są często ustawiane jako sposób na zmniejszenie tego ryzyka.

Zrozumienie ryzyka zależności hiperskarza

Blokada dostawcy opisuje sytuację, w której zmiana z technologii lub usług dostawcy na drugiego jest związana z zakazem wysokich kosztów lub złożoności technicznej. Ta zależność zapewnia dostawcy znaczącą siłę negocjacyjną dla klienta.

Przyczyny blokady są zróżnicowane. Obejmuje to zastrzeżone technologie, interfejsy (interfejsy API) i formaty danych, które powodują niezgodność z innymi systemami. Głęboka integracja różnych usług w ekosystemie hiperskarza utrudnia zastąpienie poszczególnych elementów. Wysokie koszty transferu danych z chmury (koszty wyjścia) działają jako bariera finansowa. Ponadto istnieją inwestycje w określoną wiedzę i szkolenie pracowników, które nie można łatwo przenieść na inne platformy, a także umowy długoterminowe lub warunki licencyjne. Im więcej usług od dostawcy i im bardziej są one powiązane, tym bardziej złożona staje się potencjalna zmiana.

Strategiczne ryzyko takiej zależności są znaczne. Obejmują one zmniejszoną zwinność i elastyczność, ponieważ firma jest związana z mapą drogową i decyzjami technologicznymi dostawcy. Zdolność do dostosowania się do innowacyjnych lub tańszych rozwiązań konkurentów jest ograniczona, co może spowolnić własną szybkość innowacji. Firmy są podatne na podwyżki cen lub niekorzystne zmiany warunków umownych, ponieważ ich pozycja negocjacyjna jest osłabiona. Wymagania regulacyjne, szczególnie w sektorze finansowym, mogą nawet przepisać wyraźne strategie wyjścia w celu zarządzania ryzykiem blokady.

Implikacje kosztów wykraczają poza regularne koszty operacyjne. Zmiana platformy (replatforming) powoduje znaczne koszty migracji, które są wzmacniane przez efekty blokady. Obejmuje to koszty przesyłania danych, potencjalny nowy rozwój lub dostosowanie funkcjonalności i integracji opartych na technologiach zastrzeżonych, a także szerokie szkolenie dla pracowników. Dodano koszty pośrednie poprzez przerwy biznes podczas migracji lub długoterminowe nieefektywności z nieodpowiednim planowaniem. Należy również wziąć pod uwagę potencjalne koszty wyjścia z platformy chmurowej.

Jak niezależne platformy promują strategiczną autonomię

Niezależne platformy AI mogą pomóc w utrzymaniu strategicznej autonomii na różne sposoby i zmniejszyć ryzyko blokady:

• Korzystanie z otwartych standardów: platformy oparte na otwartym standardzie-na przykładowe standaryzowane formaty kontenera (takie jak Docker), otwarte interfejsy API lub obsługę modeli open source i ramy Redukuj zależność od technologii zastrzeżonych.
• Przenośność danych: Zastosowanie mniej zastrzeżonych formatów danych lub wyraźnego obsługi eksportu danych w formatach standardowych ułatwia migrację danych do innych systemów lub dostawców. Standaryzowane formaty danych są kluczowym elementem.
• Infrastruktura Lexibility: Możliwość prowadzenia platformy dotyczącej różnych infrastruktur (lokalna, prywatna chmura, potencjalnie multi-chmura) naturalnie zmniejsza wiązanie z infrastrukturą jednego dostawcy. Konteneralizacja zastosowań jest wymieniona jako ważna technika.
• Unikanie zamków ekosystemowych: Niezależne platformy mają tendencję do praktykowania mniejszej presji, aby korzystać z różnych głęboko zintegrowanych usług tego samego dostawcy. Umożliwia to bardziej modułową architekturę i większą swobodę wyboru dla poszczególnych komponentów. Pojęcie suwerennej AI wyraźnie ma na celu niezależność od poszczególnych dostawców.

Długoterminowe korzyści kosztów poprzez unikanie blokady

Unikanie silnej zależności dostawcy może w dłuższej perspektywie prowadzić do kosztów:

• Lepsze stanowisko negocjacyjne: wiarygodna okazja do zmiany dostawcy utrzymuje presję konkurencyjną i wzmacnia własną pozycję w negocjacjach cenowych i umownych. Niektóre analizy sugerują, że średnio rozmiar lub wyspecjalizowani dostawcy mogą oferować większą swobodę negocjacji niż globalne hiperski.
• Zoptymalizowane wydatki: swoboda możliwości wyboru najbardziej opłacalnych komponentów (modele, infrastruktura, narzędzia) dla każdego zadania umożliwia lepszą optymalizację kosztów. Obejmuje to zastosowanie potencjalnie tańszych opcji open source lub bardziej wydajnego, samowystarczalnego sprzętu.
• Zmniejszone koszty migracji: Jeśli zmiana jest konieczna lub pożądana, przeszkody finansowe i techniczne są niższe, co ułatwia dostosowanie nowszych, lepszych lub tańszych technologii.
• Przewidywalne budżetowanie: Niższa podatność na nieoczekiwane wzrosty cen lub zmiany w opłatach dostawcy, który jest zobowiązany, aby umożliwić bardziej stabilne planowanie finansowe.

Ważne jest jednak, aby uznać, że blokada dostawcy jest spektrum i nie jest jakością binarną. Istnieje również pewna zależność przy wyborze niezależnego dostawcy - z jego konkretnych funkcji platformy, interfejsów API, jakości wsparcia i ostatecznie jego stabilności ekonomicznej. Skuteczna strategia zmniejszania blokady zawiera zatem nie tylko wybór niezależnego dostawcy. Wymaga świadomej architektury opartej na otwartych standardach, kontenerach, przeniesieniu danych i potencjalnie podejść wielokrotnie chmur. Niezależne platformy mogą ułatwić wdrażanie takich strategii, ale nie eliminują automatycznie ryzyka. Celem powinien być zarządzana zależność, w której elastyczność i możliwości wyjścia są świadomie zachowane zamiast ścigania całkowitej niezależności.

Nadaje się do:

• Niebezpieczeństwa związane z blokadą dostawców: dlaczego firmy powinny unikać zależności

Neutralność w wyborze modelu i infrastruktury

Wybór optymalnych modeli AI i podstawowej infrastruktury ma kluczowe znaczenie dla wydajności i gospodarki aplikacji AI. Niezależne platformy mogą oferować tutaj większą neutralność niż ściśle zintegrowane ekosystemy hiperskarza.

Unikanie uprzedzeń ekosystemu: dostęp do różnorodnych modeli AI

Hyperscalers naturalnie interesują się promowaniem i optymalizacją własnych modeli AI lub modeli bliskich partnerów strategicznych (takich jak Microsoft z Openai lub Google z Gemini) na swoich platformach. Może to prowadzić do przedstawionych najlepiej, lepiej zintegrowanych technicznie lub bardziej atrakcyjnych pod względem ceny niż alternatywy.

Z drugiej strony niezależne platformy często nie mają takiej samej zachęty do faworyzowania określonego podstawowego modelu. Dlatego możesz umożliwić bardziej neutralny dostęp do szerszego zakresu modeli, w tym wiodących opcji open source. Umożliwia to firmom bardziej dostosowanie wyboru modelu w zakresie obiektywnych kryteriów, takich jak wydajność konkretnego zadania, kosztów, przejrzystości lub warunków licencyjnych. Platformy takie jak LocalMind pokazują to, wyraźnie oferując wsparcie dla modeli open source, takich jak LLAMA i Mistral, obok własnych modeli, takich jak Chatt, Claude i Gemini. Inicjatywy takie jak OpenGPT-X w Europie koncentrują się nawet na tworzeniu konkurencyjnych europejskich alternatyw open source.

Obiektywne decyzje infrastruktury

Neutralność często rozciąga się na wybór infrastruktury:

• Sprzęt-tagnostycyzm: niezależne platformy obsługiwane na lokalu lub w prywatnych chmurach umożliwiają firmom wybór sprzętu (procesory, GPU, wyspecjalizowane procesory, pamięć) na podstawie ich własnych punktów odniesienia i analizy kosztów i korzyści. Nie ograniczają się one do określonych typów instancji, konfiguracji i struktur cen jednego hiperskarza. Dostawcy, tacy jak Pure Storage, podkreślają znaczenie zoptymalizowanej infrastruktury pamięci, szczególnie dla obciążeń AI.
• Zoptymalizowany stos technologii: Możliwe jest zaprojektowanie stosu infrastruktury (sprzęt, sieć, pamięć, ramy oprogramowania), który jest dokładnie dostosowany do określonych wymagań obciążeń AI. Może to potencjalnie prowadzić do lepszej wydajności lub wyższej wydajności kosztowej niż zastosowanie znormalizowanych modułów chmur.
• Unikanie zależności w pakiecie: presja, aby wykorzystać określone dane, usługi sieciowe lub bezpieczeństwa dostawcy platformy, jest zwykle niższa. Umożliwia to bardziej obiektywny wybór komponentów na podstawie wymagań technicznych i funkcji wydajności.

Prawdziwa optymalizacja aplikacji AI wymaga najlepszej możliwej koordynacji modelu, danych, narzędzi i infrastruktury dla odpowiedniego zadania. Warunkowe uprzedzenie ekosystemowe na ściśle zintegrowanych platformach hiperskarza może subtelnie bezpośrednio decyzje w kierunku rozwiązań, które są wygodne, ale może nie być optymalnym technicznie lub ekonomicznym wyborem, ale przede wszystkim przynosi korzyści stosowi dostawcy. Dzięki ich większej neutralności niezależne platformy mogą umożliwić firmom podejmowanie bardziej obiektywnych, bardziej zorientowanych na moc i potencjalnie opłacalnych decyzji w całym cyklu życia AI. Ta neutralność jest nie tylko zasadą filozoficzną, ale ma praktyczne konsekwencje. Otwiera możliwość połączenia potężnego modelu open source z sprzętem lokalnym wykonanym przez dostosowanie lub specyficzną konfiguracją prywatnej chmury, która może być trudna do zrealizowania lub nie promować w „ogrodu murem” hiperskarza. Ten potencjał obiektywnej optymalizacji stanowi znaczącą przewagę strategiczną neutralności.

Nadaje się do:

• Po prostu wyjaśniono modele AI: Zrozum podstaw AI, modele głosowe i rozumowanie

Bezproblemowa integracja z ekosystemem korporacyjnym

Wartość aplikacji AI w kontekście firmy często rozwija się tylko poprzez integrację z istniejącymi systemami IT i źródłami danych. Niezależne platformy AI muszą zatem oferować solidne i elastyczne umiejętności integracji, aby przedstawić praktyczną alternatywę dla ekosystemów hiperskarza.

Połączenie z istniejącymi systemami IT (ERP, CRM itp.)

Integracja z podstawowymi systemami firmy, takimi jak systemy planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP) (np. SAP) i systemy zarządzania relacjami z klientami (CRM) (np. Salesforce), ma kluczowe znaczenie. Jest to jedyny sposób na wykorzystanie odpowiednich danych firmy do szkolenia, a wykorzystanie sztucznej inteligencji, a zdobyta wiedza lub automatyzacja można odzyskać bezpośrednio w procesach biznesowych. Na przykład AI można wykorzystać do poprawy prognoz popytu, które przepływają bezpośrednio do planowania ERP lub do wzbogacenia danych klientów w CRM.

Niezależne platformy zazwyczaj dotyczą tej potrzeby poprzez różne mechanizmy:

• API (interfejsy programowania aplikacji): Dostarczanie dobrze udokumentowanych, standardowych interfejsów API opartych na standardowych (np. REST) ​​ma fundamentalne znaczenie dla umożliwienia komunikacji z innymi systemami.
• Złącza: Przygotowane złącza do szeroko rozpowszechnionych aplikacji korporacyjnych, takich jak SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics lub Microsoft 365, mogą znacznie zmniejszyć wysiłki integracyjne. Dostawcy, tacy jak Seeburger lub Jitterbit, specjalizują się w rozwiązaniach integracyjnych i oferują certyfikowane złącza SAP, które umożliwiają głęboką integrację. Sam SAP oferuje również własną platformę integracyjną (SAP Integracja Suite, wcześniej CPI), która zapewnia złącza do różnych systemów.
• Kompatybilność oprogramowania pośredniego/IPAAS: Możliwość pracy z istniejącymi rozwiązaniami oprogramowania pośredniego lub platformy integracyjnej jako usługi (IPAAS) jest ważne dla firm z ustalonymi strategiami integracji.
• Synchronizacja dwukierunkowa: W przypadku wielu aplikacji kluczowe jest, aby dane mogły być nie tylko odczytane z systemów źródłowych, ale także można je tam odpisać (np. Aktualizacja kontaktów klientów lub statusu zamówienia).

Połączenie z różnymi źródłami danych

Modele AI potrzebują dostępu do odpowiednich danych, które są często dystrybuowane w różnych systemach i formatach w firmie: relacyjne bazy danych, hurtowni danych, jezior danych, przechowywania w chmurze, systemach operacyjnych, ale także nieustrukturyzowanych źródłach, takich jak dokumenty lub obrazy. Niezależne platformy AI muszą zatem być w stanie połączyć się z tymi heterogenicznymi źródłami danych i przetwarzać dane z różnych typów. Platformy takie jak LocalMind podkreślają, że możesz przetwarzać nieustrukturyzowane teksty, złożone dokumenty ze zdjęciami i diagramami, a także zdjęcia i filmy. SAPS ogłosił, że chmura danych biznesowych ma również na celu standaryzację dostępu do danych firmy niezależnie od formatu lub lokalizacji pamięci.

Kompatybilność z narzędziami programistycznymi i analizami

Kompatybilność ze wspólnymi narzędziami i ramami jest niezbędna dla produktywności zespołów naukowych i programistycznych. Obejmuje to obsługę powszechnych ram KI/ML, takich jak TensorFlow lub Pytorch, języki programowania, takie jak Python lub Java i środowiska programistyczne, takie jak notebooki Jupyter.

Ważne jest również integracja z inteligencją biznesową (BI) i narzędziami analizy. Wyniki modeli AI muszą być często wizualizowane na pulpitach nawigacyjnych lub przygotować do raportów. I odwrotnie, narzędzia BI mogą dostarczyć danych do analizy AI. Obsługa otwartych standardów ogólnie ułatwia połączenie z szerszym zakresem narzędzi innych firm.

Podczas gdy hiperskalne korzystają z płynnej integracji w ich własnych rozległych ekosystemach, niezależne platformy muszą udowodnić swoją siłę w elastycznym połączeniu z istniejącym, heterogenicznym krajobrazem korporacyjnym. Ich sukces zależy znacząco od tego, czy można je zintegrować przynajmniej tak skuteczne, ale idealnie elastyczne, w ustalonych systemach, takich jak SAP i Salesforce, niż oferty hiperskarza. „Niezależność” platformy mogłaby w innym przypadku okazać się wadą, jeśli prowadzi do przeszkód integracyjnych. Wiodący niezależni dostawcy muszą zatem wykazać doskonałość w interoperacyjności, oferować silne interfejsy API, złącza i ewentualnie partnerstwa ze specjalistami ds. Integracji. Ich zdolność do sprawdzania integracji z złożonymi, dorosłymi środowiskami jest kluczowym czynnikiem sukcesu, a nawet może być zaletą nad hiperskiem w heterogenicznych krajobrazach, które koncentrują się przede wszystkim na integracji we własnym stosie.

Ki-Gamechanger: najbardziej elastyczne rozwiązania platformy AI, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Ta platforma AI oddziałuje ze wszystkimi konkretnymi źródłami danych
  • Od SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox i wielu innych systemów zarządzania danymi
• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Wyzwania, które rozwiązuje nasza platforma AI

• Brak dokładności konwencjonalnych rozwiązań AI
• Ochrona danych i bezpieczne zarządzanie poufnymi danymi
• Wysokie koszty i złożoność indywidualnego rozwoju sztucznej inteligencji
• Brak kwalifikowanej sztucznej inteligencji
• Integracja sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami informatycznymi

Więcej na ten temat tutaj:

• Integracja AI niezależnej platformy AI w całej całej DATA dla wszystkich spraw firmowych

Analiza kosztów porównawczych: perspektywa TCO

Koszty są decydującym czynnikiem wyboru platformy AI. Jednak czyste rozważanie cen katalogowych nie jest krótkie. Kompleksowa analiza całkowitych kosztów operacyjnych (całkowity koszt własności, TCO) w całym cyklu życia jest konieczna do ustalenia najbardziej ekonomicznej opcji dla konkretnego zastosowania.

Nadaje się do:

• Systemy zarządzania danymi w zmianie: strategie sukcesu firmy w dobie sztucznej inteligencji

Struktury kosztów niezależnych platform (rozwój, operacja, konserwacja)

Struktura kosztów niezależnych platform może się znacznie różnić, w zależności od dostawcy i modelu wdrażania:

• Koszty licencji na oprogramowanie: Mogą być potencjalnie niższe niż w przypadku zastrzeżonych usług hiperscalnych, szczególnie jeśli platforma jest silnie oparta na modelach lub komponentach open source. Niektórzy dostawcy, tacy jak przetwarzanie skali w obszarze HCI, pozycjonują się w celu wyeliminowania kosztów licencji alternatywnych dostawców (np. VMware).
• Koszty infrastruktury: W przypadku wdrożenia lokalnego lub prywatnej w chmurze, koszty inwestycji (CAPEX) lub stawki leasingowe (OPEX) dla serwerów, pamięci, komponentów sieciowych i zdolności centrów danych (przestrzeń, energia elektryczna, chłodzenie). Samo chłodzenie może mieć znaczący udział w zużyciu energii elektrycznej. Na hostowanych niezależnych platformach opłaty subskrypcyjne są zwykle poniesione, które zawierają koszty infrastruktury.
• Koszty operacyjne: Koszty bieżące obejmują energię elektryczną, chłodzenie, konserwację sprzętu i oprogramowania. Ponadto istnieją potencjalnie wyższe koszty personelu wewnętrznego za zarządzanie, monitorowanie i specjalistyczne know-how w porównaniu z w pełni zarządzanymi usługami hiperscal. Te koszty operacyjne są często pomijane w obliczeniach TCO.
• Koszty rozwoju i integracji: wstępna konfiguracja, integracja z istniejącymi systemami i wszelkie niezbędne korekty mogą powodować znaczny wysiłek, a tym samym koszty.
• Koszty skalowalności: Rozszerzenie pojemności często wymaga zakupu dodatkowego sprzętu (węzłów, serwerów) dla rozwiązań lokalnych. Koszty te można zaplanować, ale wymagają wstępnych inwestycji lub elastycznych modeli leasingu.

Benchmarking w oparciu o modele cenowe z hiperscalun

Platformy Hyperscalera zazwyczaj charakteryzują się modelem zdominowanym przez OPEX:

• Pay-as-You-Go: Koszty są przede wszystkim ważne dla faktycznego wykorzystania czasu obliczeniowego (CPU/GPU), przestrzeni pamięci, transmisji danych i wywołań API. Zapewnia to wysoką elastyczność, ale może prowadzić do nieprzewidywalnych i wysokich kosztów przy niewystarczającym zarządzaniu.
• Potencjalne ukryte koszty: w szczególności koszty odpływu danych z chmury (opłaty za wyjście) mogą być znaczące i utrudniać zmiany w innym dostawcy, co przyczynia się do blokady. Wsparcie premium, wyspecjalizowane lub wysokowydajne typy instancji oraz rozszerzone funkcje bezpieczeństwa lub zarządzania często powodują dodatkowe koszty. Ryzyko transferów jest realne, jeśli użycie zasobów nie jest stale monitorowane i zoptymalizowane.
• Złożone ceny: Modele cenowe hiperskarzy są często bardzo złożone z różnymi zwierzętami usługowymi, opcjami zarezerwowanych lub spotowych instancji i różnymi jednostkami rozliczeniowymi. Utrudnia to dokładne obliczenia TCO.
• Koszty modelu interfejsów API: Zastosowanie zastrzeżonych podstawowych modeli za pośrednictwem połączeń API może być bardzo drogie z dużym objętością. Porównania pokazują, że alternatywy typu open source na przetworzony token mogą być znacznie tańsze.

Ocena kosztów rozwoju w domu

Struktura własnej platformy AI jest zwykle powiązana z najwyższymi początkowymi inwestycjami. Obejmuje to koszty badań i rozwoju, pozyskiwanie wysoce wyspecjalizowanych talentów i ustanowienie niezbędnej infrastruktury. Ponadto istnieją znaczne koszty bieżące dla konserwacji, aktualizacji, łatek bezpieczeństwa i wiązania personelu. Koszty alternatywne nie należy również nie docenić: zasoby, które przepływają do budowy platformy, nie są dostępne dla innych działań dodających wartość. Ponadto czas do pojemności operacyjnej (czas na rynku) jest zwykle znacznie dłuższy niż w przypadku istniejących platform.

Nie ma uniwersalnej najtańszej opcji. Obliczenia TCO jest silnie zależne od kontekstu. Hiperscalery często oferują niższe koszty wejścia i niezrównaną elastyczność, co czyni je atrakcyjnymi dla start-upów, projektów pilotażowych lub zastosowań o silnie wahającym obciążeniu. Jednak niezależne lub prywatne platformy mogą mieć niższe TCO w perspektywie długoterminowej w przypadku przewidywalnych, dużych obciążeń. Dotyczy to w szczególności, jeśli weźmiesz pod uwagę czynniki, takie jak wysokie koszty dostępu do danych dla hiperskarzy, koszty usług premium, potencjalne zalety kosztów modeli open source lub możliwość korzystania z zoptymalizowanego, własnego sprzętu. Badania wskazują, że TCO dla chmur publicznych i prywatnych może być teoretycznie podobne z tą samą pojemnością; Jednak faktyczne koszty zależą w dużej mierze od obciążenia, zarządzania i określonych modeli cen. Dokładna analiza TCO, która obejmuje wszystkie bezpośrednie i pośrednie koszty dotyczące planowanego okresu użytkowania (np. 3-5 lat)-w tym infrastruktura, licencje, personel, szkolenie, migracja, wysiłek zgodności i potencjalne koszty wyjścia-jest niezbędne dla rozsądnej decyzji.

Ramy porównawcze kosztów operacyjnych dla platform AI

Ta tabela oferuje jakościowe ramy oceny profili kosztów. Rzeczywiste liczby zależą w dużej mierze od konkretnego scenariusza, ale wzorce ilustrują różne konsekwencje finansowe i ryzyko odpowiednich typów platform.

Ogólne ramy porównawcze kosztów operacyjnych dla platform AI pokazują różne kategorie kosztów i czynniki wpływające, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze platformy. W przypadku niezależnych platform lokalnych lub prywatnych początkowa inwestycja jest wysoka, podczas gdy zmienna może być niska do hostowanych platform lub rozwiązań opartych na hipersku. Jednak rozwinięte wewnętrznie rozwiązania mają bardzo wysokie koszty początkowe. W przypadku kosztów obliczeniowych, które wpływają na szkolenie i wnioskowanie, wydatki różnią się w zależności od platformy. W przypadku niezależnych platform fundusze te są, z hostowanymi rozwiązaniami i opcjami chmury publicznej, możesz być wysoki do potencjalnie wysokiego, zwłaszcza o dużym tomie. Rozwiązania wewnętrznie opracowane są również kosztowne.

Koszty twarzy są umiarkowane w przypadku niezależnych platform i hostowanych opcji, ale często w chmurze publicznej i opłacają się za używaną gigabajt. Rozwiązania wewnętrznie opracowane mają wysokie koszty przechowywania. W odniesieniu do dostępu do danych lub transferu koszty niezależnych platform i roztworów wewnętrznych są niskie, ale mogą znacznie wzrosnąć w środowisku chmury publicznej podczas objętości danych.

Licencjonowanie oprogramowania pokazuje również różnice: podczas gdy opcje open source utrzymują niskie do średnie wydatki na niezależne platformy, zwiększają się one w rozwiązaniach hostowanych lub publicznych w chmurze, szczególnie jeśli stosowane są modele specyficzne dla platformy lub API. Jednocześnie poniesione są niższe wydatki na rozwiązywania wewnętrznie opracowane, ale wyższe koszty rozwoju. To samo dotyczy konserwacji i wsparcia - rozwiązania wewnętrzne i niezależne platformy są szczególnie opłacalne, podczas gdy zarządzane usługi hiperskarzy mają niższe wydatki.

Wymagany personel i ich wiedza są ważnym czynnikiem kosztów operacyjnych. Niezależne platformy i rozwinięte wewnętrznie rozwiązania wymagają wysokich kompetencji infrastruktury i sztucznej inteligencji, podczas gdy jest to bardziej umiarkowane w opcjach hostowanych i publicznych. Wysiłek zgodności różni się w zależności od platformy w zależności od wymagań regulacyjnych i złożoności audytu. Z drugiej strony koszty skalki wykazują wyraźne zalety dotyczące rozwiązań w chmurze publicznej, ponieważ są one elastyczne, podczas gdy są one wyższe w roztworach wewnętrznych i lokalnych ze względu na rozszerzenie sprzętu i infrastruktury.

Koszty wyjścia i migracji odgrywają również rolę, szczególnie w przypadku platform chmurowych publicznych, w których istnieje pewne ryzyko blokady i mogą być wysokie, podczas gdy niezależne platformy i rozwinięte wewnętrznie rozwiązania w tym obszarze przynoszą bardziej umiarkowane do niskich kosztów. Ostatecznie wspomniane kategorie ilustrują konsekwencje finansowe i ryzyko, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze platformy. Ramy jakościowe są wykorzystywane do orientacji; Jednak faktyczne koszty różnią się w zależności od konkretnego zastosowania.

Niezależne platformy AI oferują wiele zalet, ale także wyzwania, które należy wziąć pod uwagę. Realistyczna ocena takich platform wymaga zatem zrównoważonego wyglądu, który obejmuje zarówno pozytywne aspekty, jak i możliwe przeszkody.

Rozwiązywanie wyzwań niezależnych platform

Chociaż niezależne platformy AI oferują atrakcyjne zalety, nie są one pozbawione potencjalnych wyzwań. Zrównoważony pogląd musi również wziąć pod uwagę te wady lub przeszkody, aby móc dokonać realistycznej oceny.

Wsparcie, dojrzałość społeczności i ekosystemu

Jakość i dostępność wsparcia mogą się różnić i nie zawsze mogą być w stanie osiągnąć poziom globalnych organizacji wsparcia hiperskarza. Zwłaszcza w przypadku mniejszych lub nowszych dostawców czasy reakcji lub głębokość wiedzy technicznej mogą stanowić wyzwanie dla złożonych problemów. Nawet duże organizacje mogą napotykać wstępne ograniczenia przy wprowadzaniu nowych systemów wsparcia AI, na przykład w wsparciu języka lub zakresie przetwarzania.

Wielkość społeczności wokół określonej niezależnej platformy jest często mniejsza niż ogromny programista i społeczności użytkowników, które powstały wokół usług AWS, Azure lub GCP. Podczas gdy komponenty open source używane przez platformę mogą mieć duże i aktywne społeczności, konkretna społeczność platformy może być mniejsza. Może to wpłynąć na dostępność narzędzi innych firm, prefabrykowanych integracji, samouczków i ogólnej wymiany wiedzy. Należy jednak zauważyć, że mniejsze, skoncentrowane społeczności mogą być często bardzo zaangażowane i pomocne.

Okoliczny ekosystem - w tym rynki dla rozszerzeń, certyfikowanych partnerów i dostępnych specjalistów z umiejętnościami platformy - jest ogólnie znacznie szerszy i niższy dla hiperskarzy. Projekty open source, na których mogą polegać niezależne platformy, zależą również od działalności społeczności i nie oferują gwarancji długoterminowej ciągłości.

Szerokość i głębokość funkcji w porównaniu z hiperskarze

Niezależne platformy nie mogą oferować samej liczby natychmiast dostępnych, prefabrykowanych usług AI, wyspecjalizowanych modeli lub uzupełniających się narzędzi chmurowych, które można znaleźć na dużych platformach HyperScaler. Ich koncentruje się często na podstawowych funkcjach rozwoju i promocji AI lub określonych nisz.

Hiperscalery masowo inwestują w badania i rozwój i często jako pierwsi wprowadzają nowe, zarządzane usługi AI na rynek. Niezależne platformy mogą mieć pewne opóźnienie, zapewniając absolutnie najnowsze, wysoce wyspecjalizowane usługi zarządzane. Jest to jednak częściowo rekompensowane przez fakt, że są one często bardziej elastyczne przy integracji najnowszych wydarzeń typu open source. Możliwe jest również, że niektóre niszowe funkcje lub okładki krajowe nie są dostępne dla niezależnych dostawców.

Potencjalna złożoność wdrażania i zarządzania

Ustanowienie i konfiguracja niezależnych platform, szczególnie na wdrożeniach lokalnych lub prywatnych w chmurze, może być bardziej wymagające technicznie i wymagać większego wstępnego wysiłku niż stosowanie często mocno abstrakcyjnych i wstępnie skonfigurowanych usług zarządzanych Hyerscalera. Brak wiedzy specjalistycznej lub nieprawidłowa wdrożenie może ukryć tutaj ryzyko.

Obecna operacja wymaga również zasobów wewnętrznych lub kompetentnego partnera do zarządzania infrastrukturą, wdrażania aktualizacji, zapewnienia bezpieczeństwa i monitorowania firmy. Jest to sprzeczne z w pełni zarządzanymi ofertami PAA lub SaaS, w których dostawca podejmuje te zadania. Podawanie złożonych, prawdopodobnie mikrousług opartych na architekturach AI wymaga odpowiedniej wiedzy.

Chociaż, jak wyjaśniono w sekcji VII, możliwe są silne umiejętności integracji, zapewnienie płynnej interakcji w heterogenicznym krajobrazie IT zawsze zawiera pewną złożoność i potencjalne źródła błędu. Nieprawidłowe konfiguracje lub nieodpowiednia infrastruktura systemu może wpływać na niezawodność.

Korzystanie z niezależnych platform może zatem zapewnić wyższą potrzebę wyspecjalizowanych umiejętności wewnętrznych (eksperci AI, zarządzanie infrastrukturą), tak jakbyś polegał na zarządzanych usługach hiperskarza.

Dalsze rozważania

• Dostawca Viality: Wybierając niezależnego dostawcę, w szczególności mniejszy lub nowszy, ważne jest dokładne zbadanie jego długoterminowej stabilności gospodarczej, mapy drogowej produktu i przyszłych perspektyw.
• Ryzyko etyczne i uprzedzenia: niezależne platformy, takie jak wszystkie systemy AI, nie są odporne na ryzyko, takie jak uprzedzenie algorytmiczne (jeśli modele zostały przeszkolone w zakresie zniekształconych danych), brak eksploracji (szczególnie w przypadku modeli głębokiego uczenia się-problem „czarnej skrzynki”) lub potencjał nadużycia. Nawet jeśli potencjalnie zaoferujesz większą przejrzystość, te ogólne ryzyko AI należy wziąć pod uwagę przy wyborze platformy i implementacji.

Ważne jest, aby zrozumieć, że „wyzwania” niezależnych platform są często odwrotną stroną ich „zalet”. Potrzeba bardziej wewnętrznej know-how (IX.C) jest bezpośrednio podłączona do uzyskanej kontroli i zdolności adaptacyjnej (IV.C). Potencjalnie węższy zestaw funkcji początkowych (IX.B) może odpowiadać bardziej skoncentrowanej, mniej przeciążonej platformie (IV.A). Wyzwania te należy zatem zawsze oceniać w kontekście strategicznych priorytetów, ryzyka ryzyka i zdolności wewnętrznych organizacji. Firma, która ma najwyższy priorytet maksymalnej kontroli i adaptacji, prawdopodobnie rozważą potrzebę wewnętrznej wiedzy specjalistycznej jako niezbędnej inwestycji, a nie wad. Decyzja o platformie nie jest zatem poszukiwaniem rozwiązania bez wad, ale wybór platformy, których konkretne wyzwania są akceptowalne lub możliwe do zarządzania w świetle własnych celów i zasobów, a najlepsze, z których najlepsze są zgodne ze strategią korporacyjną.

Nadaje się do:

• Dziesięć najlepszych konkurentów i rozwiązań stron trzecich jako alternatywy dla inteligencji Microsoft SharePoint premium

Zalecenia strategiczne

Wybór odpowiedniej platformy AI to kurs strategiczny. W oparciu o analizę różnych platform niezależnych od typów platform, oferty Hyperscal oraz wewnętrzne kryteria i zalecenia dotyczące rozwoju można uzyskać, szczególnie dla firm w kontekście europejskim.

Ramy decyzji: kiedy wybrać niezależną platformę AI?

Należy wziąć pod uwagę decyzję o niezależnej platformie AI, szczególnie jeśli następujące czynniki mają wysoki priorytet:

• Suwerenność danych i zgodność: Jeżeli zgodność z RODO, ustawa UE AI lub przepisy specyficzne dla branży ma najwyższy priorytet i maksymalną kontrolę nad lokalizacją danych, przetwarzaniem i przejrzystością (patrz sekcja III).
• Unikanie blokady dostawcy: Jeżeli strategiczna niezależność od wielkich hiperskarzy jest głównym celem utrzymania elastyczności i zminimalizowania długoterminowych ryzyka kosztów (patrz sekcja V).
• Wysoka potrzeba adaptacji: Jeżeli wysoki poziom indywidualizacji platformy wymagany jest modele lub infrastruktura dla określonych przypadków aplikacji lub optymalizacji (patrz sekcja IV).
• Preferencja dla źródła open source: Gdy preferowane są określone modele lub technologie open source z powodów, przejrzystości, wydajności lub licencji (patrz sekcja IV.B).
• Zoptymalizowane TCO dla przewidywalnych obciążeń: Gdy długoterminowe całkowite koszty operacyjne stabilnych obciążeń o dużej objętości znajdują się na pierwszym planie, a analizy pokazują, że niezależne podejście (lokalne/prywatne) jest tańsze niż trwałe stosowanie hipersku (patrz sekcja VIII).
• Elastyczna integracja z heterogenicznymi krajobrazami: Jeśli bezproblemowa integracja z kompleksem, istniejący krajobraz IT z systemami różnych dostawców wymaga specjalnej elastyczności (patrz sekcja VII).
• Neutralność w przypadku wyboru komponentu: jeśli obiektywny wybór najlepszych modeli i elementów infrastruktury, wolny od stronniczości ekosystemu, ma kluczowe znaczenie dla optymalizacji wydajności i kosztów (patrz sekcja VI).

Rezerwacja w wyborze niezależnej platformy jest wymagana, jeśli:

• Wymagane są kompleksowe usługi zarządzane, a wewnętrzna wiedza na temat AI lub zarządzania infrastrukturą jest ograniczona.
• Natychmiastowa dostępność absolutnie najszerszego zakresu prefabrykowanych usług AI jest decydująca.
• Minimalizacja kosztów początkowych i maksymalna elastyczność dla silnie zmiennych lub nieprzewidywalnych obciążeń ma pierwszeństwo.
• Istnieją znaczące obawy dotyczące stabilności ekonomicznej, jakości wsparcia lub wielkości społeczności konkretnego niezależnego dostawcy.

Kluczowe rozważania dla firm europejskich

Istnieją szczególne zalecenia dla firm w Europie:

• Priorytetyzuj środowisko regulacyjne: Wymagania RODO, ustawa UE AI oraz potencjalne przepisy krajowe lub sektorowe muszą być przedmiotem oceny platformy. Suwerenność danych powinna być głównym czynnikiem podejmowania decyzji. Należy szukać platform, które oferują jasne i możliwe do wykazania ścieżki zgodności.
• Sprawdź europejskie inicjatywy i dostawcy: inicjatywy takie jak GAIA-X lub OpenGPT-X, a także dostawcy, którzy wyraźnie koncentrują się na rynku europejskim i jego potrzebach (np. Niektóre z wymienionych lub podobnych) należy ocenić. Możesz zaoferować lepszą zgodność z lokalnymi wymaganiami i wartościami.
• Oceń dostępność specjalistów: dostępność personelu o niezbędnych umiejętnościach do zarządzania wybraną platformą i korzystaniem z nich musi być realistycznie oceniona.
• Otrzymywane są partnerstwa strategiczne: współpraca z niezależnymi dostawcami, integratorami systemu lub konsultantami, którzy rozumieją kontekst europejski i mają doświadczenie w odpowiednich technologiach i przepisach, mogą mieć kluczowe znaczenie dla sukcesu.

Europejskie platformy AI: Strategiczna autonomia poprzez pewne technologie

Krajobraz platform AI szybko się rozwija. Pojawiają się następujące trendy:

• Zwiększenie roztworów suwerennych i hybrydowych: zapotrzebowanie na platformy, które zapewniają suwerenność danych i umożliwia elastyczne hybrydowe modele chmury (kombinacja kontroli chmury lokalnej/prywatnej z elastycznością chmury publicznej) prawdopodobnie będzie rosła.
• Rosnące znaczenie open source: modele i platformy open source będą odgrywać coraz ważniejszą rolę. Napędzają innowacje, promują przejrzystość i oferują alternatywy w celu zmniejszenia blokady dostawców.
• Skoncentruj się na odpowiedzialnej sztucznej inteligencji: aspekty takie jak zgodność, etyka, przejrzystość, uczciwość i redukcja stronniczości stają się decydującymi funkcjami różnicowania platform i aplikacji AI.
• Integracja pozostaje kluczowa: zdolność do płynnej integracji sztucznej inteligencji z istniejącymi procesami i systemami firmy pozostanie podstawowym wymogiem wdrażania pełnej wartości biznesowej.

Podsumowując, można stwierdzić, że niezależne platformy AI stanowią przekonującą alternatywę dla firm europejskich, które mają surowe wymagania regulacyjne i dążą do strategicznej autonomii. Ich mocne strony leżą szczególnie w poprawie kontroli danych, większej elastyczności i zdolności adaptacyjnej, a także redukcji ryzyka blokady dostawcy. Nawet jeśli wyzwania związane z dojrzałością ekosystemu, może istnieć początkowa szerokość funkcjonalna i złożoność zarządzania, twoje zalety tworzą niezbędną opcję w procesie decyzyjnym dla prawidłowej infrastruktury AI. Dokładne rozważenie konkretnych wymagań korporacyjnych, umiejętności wewnętrznych i szczegółowej analizy TCO są niezbędne do dokonania optymalnego wyboru strategicznie i ekonomicznie.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

 

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

 

 

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus