Cercetare Stanford: Este IA locală brusc superioară din punct de vedere economic? Sfârșitul dogmei cloud și al centrelor de date gigabit?

Suveranitatea datelor ca și capital: De ce companiile trebuie să descentralizeze radical infrastructura lor de inteligență artificială

Multă vreme, în industria tehnologiei a prevalat o regulă nescrisă: adevărata inteligență artificială necesită centre de date gigantice, resurse cloud nelimitate și miliarde investite în infrastructură centrală. Însă, în timp ce piața se concentrează încă pe hiperscalere, o revoluție discretă, dar fundamentală, în economia unităților are loc în culise.

Era în care inteligența artificială în cloud era considerată singura soluție standard viabilă se apropie de sfârșit. Noi date empirice și progrese tehnologice în eficiența hardware-ului prezintă o imagine clară: viitorul inteligenței industriale nu este centralizat, ci descentralizat și hibrid. Nu mai este vorba doar despre confidențialitatea datelor sau latență - este vorba despre realități economice dure. Atunci când sistemele locale pot obține o creștere de trei ori a preciziei, reducând simultan la jumătate consumul de energie, factura la cloud devine brusc un risc strategic.

Uitați de testele de performanță în cloud: De ce „inteligența per watt” este cea mai importantă metrică pentru afaceri noi

Următorul articol examinează în detaliu această schimbare de paradigmă. Analizăm de ce „inteligența per watt” devine noua monedă crucială pentru factorii de decizie și cum își pot reduce companiile costurile de operare cu până la 73% prin rutare hibridă inteligentă. De la capcana strategică a dependenței de furnizor la semnificația geopolitică a distribuției de energie: Aflați de ce trecerea la inteligența artificială locală nu mai este o nișă tehnologică, ci un imperativ de afaceri pentru orice companie care dorește să rămână competitivă în următorii cinci ani.

Inteligența artificială locală ca factor de transformare în economia industrială: de la paradigma centralizării la inteligența descentralizată

Informatica industrială se află într-un moment de cotitură, unul care nu face titluri, ci se desfășoară în laboratoare liniștite și centre de date pentru întreprinderi. În timp ce lumea tehnologiei este preocupată de investiții de miliarde de dolari în centre de date centralizate, o schimbare radicală în logica economică este în curs de desfășurare: inteligența artificială locală nu este doar viabilă, ci, în multe scenarii practice, este superioară din punct de vedere economic paradigmei cloud. Această constatare, bazată pe cercetări empirice ample efectuate de instituții de renume, obligă companiile și strategii să își reevalueze investițiile în infrastructură.

Întrebarea cheie nu mai este dacă modelele locale de inteligență artificială funcționează, ci cât de repede își pot reduce organizațiile dependența de platformele cloud proprietare. Cercetările de la Stanford privind inteligența per watt demonstrează un fenomen care schimbă fundamental analiza cost-beneficiu a planificării infrastructurii de inteligență artificială. Cu o creștere de 3,1 ori a preciziei modelelor locale între 2023 și 2025, coroborată cu o creștere dublă a eficienței hardware-ului, sistemele locale de inteligență artificială au atins un nivel de maturitate care le permite să gestioneze 88,7% din totalul interogărilor fără o infrastructură cloud centrală. Această metrică nu este doar academică; are implicații directe asupra alocării de capital, cheltuielilor de operare și independenței strategice a afacerilor.

Mai multe informații aici:

• Stanford HAI – Raportul indexului AI 2025 (Raport original, date detaliate despre costuri și tendințe)

Aspectele economice ale acestei schimbări sunt profunde și se extind la toate dimensiunile operațiunilor de afaceri. O abordare hibridă de rutare bazată pe inteligență artificială, în care solicitările sunt direcționate inteligent către sisteme locale sau centralizate, are ca rezultat o reducere cu 80,4% a consumului de energie și o scădere cu 73,8% a costurilor de calcul. Chiar și un sistem de rutare rudimentar care clasifică corect doar 50% din solicitări reduce costurile totale cu 45%. Aceste cifre indică un imperativ economic: organizațiile care nu investesc activ în capacități locale de inteligență artificială își subvenționează, fără să știe, concurenții plătind taxe mai mari pentru infrastructura cloud.

Cele mai recente surse originale ale Stanford nu precizează explicit de ce „IA locală” a devenit brusc superioară din punct de vedere economic. Cu toate acestea, rapoarte recente și studii Stanford indică faptul că modelele mai avansate, mai mici („locale”) au devenit recent mai viabile din punct de vedere economic, deoarece costurile inferenței IA și consumul de energie au scăzut semnificativ, iar modelele deschise au câștigat în performanță. Acest lucru este documentat în detaliu în Raportul Stanford AI Index 2025.

Surse cheie de la Stanford

Raportul Stanford AI Index 2025 afirmă că, între noiembrie 2022 și octombrie 2024, costurile de inferență pentru modelele de IA la nivelul de performanță GPT-3.5 au scăzut de 280 de ori costurile de inferență pentru modelele de IA. Simultan, eficiența energetică a crescut cu 40% anual. Modelele de IA mici și deschise recuperează, de asemenea, semnificativ decalajul și acum pot aproape egala modelele închise în unele teste de performanță (diferența de performanță a fost recent de doar 1,7%).

De o relevanță deosebită: modelele cu ponderi deschise (adică modele deschise, operabile local) devin din ce în ce mai atractive din punct de vedere economic, deoarece pot acum executa sarcini similare la costuri mai mici. Acest lucru reduce barierele pentru companii și permite aplicații descentralizate de inteligență artificială sau rularea pe propriile servere.

Concluzie și nuanțe

O „eficiență economică superioară” a IA locală poate fi dedusă în mod plauzibil din datele privind tendințele costurilor și eficienței, dar este afirmată analitic în raportul în sine și nu într-un mod senzaționalist sau exclusivist.

Subiectul „IA locală” versus IA centralizată în cloud este prezent în discuțiile de cercetare, dar termenul „brusc superior din punct de vedere economic” nu provine ca o formulare directă a lui Stanford din sursele principale.

Este corect că cele mai recente studii Stanford descriu presiunea economică exercitată de modelele open-source și scăderea costurilor inferenței ca fiind un factor decisiv. Cu toate acestea, oricine susține că Stanford a demonstrat în mod specific că „IA locală este acum superioară din punct de vedere economic” simplifică excesiv lucrurile – însă dovezile disponibile sugerează cel puțin o convergență semnificativă a modelelor locale deschise cu soluții cloud anterioare superioare în 2024/2025.

Măsurarea inteligenței: De ce puterea de calcul pe watt este noua resursă

Măsurarea tradițională prin inteligență artificială se concentra pe indicatori abstracti, cum ar fi acuratețea modelului sau performanța benchmark-urilor. Acest lucru era suficient pentru cercetarea academică, dar înșelător pentru factorii de decizie din domeniul afacerilor. Schimbarea crucială de paradigmă constă în introducerea inteligenței per watt ca indicator cheie de performanță. Această metrică, definită ca acuratețe medie împărțită la consumul mediu de energie, leagă doi factori fundamentali de afaceri care anterior au fost tratați separat: calitatea producției și costurile operaționale directe.

Dintr-o perspectivă comercială, aceasta este o revoluție în controlul costurilor. O companie nu se mai poate limita la acuratețea unui model; trebuie să demonstreze câtă putere de calcul este obținută per dolar consumat de energie electrică. Această legătură creează o poziție asimetrică pe piață pentru companiile care investesc în infrastructură locală. Îmbunătățirea de 5,3 ori a inteligenței per watt în doi ani implică faptul că curbele de scalare pentru sistemele de inteligență artificială locală cresc mai abrupt decât pentru soluțiile cloud tradiționale.

Deosebit de remarcabilă este eterogenitatea performanței pe diferite platforme hardware. Un sistem de accelerare local (de exemplu, un Apple M4 Max) prezintă o inteligență pe watt de 1,5 ori mai mică în comparație cu acceleratoarele de nivel enterprise, cum ar fi NVIDIA B200. Acest lucru nu indică inferioritatea sistemelor locale, ci mai degrabă potențialul lor de optimizare. Peisajul hardware pentru inferența IA locală nu a convergut încă, ceea ce înseamnă că firmele care investesc acum în infrastructură locală specializată vor beneficia de câștiguri exponențiale de eficiență în următorii ani.

Contabilizarea energiei devine un avantaj competitiv strategic. Consumul global de energie legat de inteligența artificială în centrele de date este estimat la aproximativ 20 de terawați-oră, dar Agenția Internațională pentru Energie estimează că centrele de date vor consuma cu 80% mai multă energie până în 2026. Pentru companiile care nu abordează o problemă structurală legată de intensitatea energetică, acest lucru va deveni o povară din ce în ce mai mare pentru obiectivele lor de sustenabilitate și calculele costurilor de operare. O singură interogare ChatGPT-3 consumă de aproximativ zece ori mai multă energie decât o căutare tipică pe Google. Modelele locale pot reduce acest consum de energie cu ordine de mărime.

Arhitectura reducerii costurilor: de la teorie la realitate operațională

Economiile teoretice de costuri ale inteligenței artificiale locale sunt validate în scenarii de afaceri din lumea reală prin studii de caz concrete. Să luăm în considerare o companie de retail cu 100 de locații care migrează de la controlul vizual al calității bazat pe cloud la inteligența artificială locală la marginea pieței; dinamica costurilor devine imediat evidentă. Soluțiile de analiză video bazate pe cloud la fiecare locație costă aproximativ 300 USD pe lună per cameră, ajungând rapid la peste 1,92 milioane USD pe an pentru un magazin mare de retail tipic. În schimb, o soluție de inteligență artificială la marginea pieței necesită o investiție de capital de aproximativ 5.000 USD per locație pentru hardware specializat, plus aproximativ 250 USD pe lună pentru întreținere și operare, rezultând o cheltuială anuală de exploatare de 600.000 USD. Pe o perioadă de trei ani, economiile de costuri se ridică la aproximativ 3,7 milioane USD.

Această matematică devine și mai convingătoare atunci când se iau în considerare costurile ascunse ale paradigmei cloud. Taxele de transfer de date, care reprezintă 25 până la 30% din costul total pentru multe servicii cloud, sunt complet eliminate prin procesarea locală. Pentru organizațiile care gestionează volume mari de date, acest lucru se poate traduce în economii suplimentare de 50 până la 150 USD per terabyte nelegat în cloud. În plus, sistemele locale ating de obicei o latență de inferență mai mică de 100 de milisecunde, în timp ce sistemele bazate pe cloud depășesc adesea 500 până la 1000 de milisecunde. Pentru aplicațiile critice în timp, cum ar fi controlul autonom al vehiculelor sau controlul calității industriale, aceasta nu este doar o chestiune de comoditate, ci o cerință critică de siguranță.

Profitabilitatea infrastructurii de inteligență artificială locală urmează o traiectorie neliniară de reducere a costurilor. Pentru organizațiile care procesează mai puțin de 1.000 de interogări pe zi, serviciile cloud pot fi încă mai economice. Cu toate acestea, pentru organizațiile cu 10.000 sau mai multe interogări pe zi, perioada de recuperare a investiției pentru hardware-ul local începe să se scurteze dramatic. Literatura de specialitate sugerează că o perioadă de recuperare a investiției de 3 până la 12 luni este realistă pentru cazurile de utilizare cu volum mare. Aceasta înseamnă că, pe parcursul a cinci ani, costul total de proprietate pentru o infrastructură locală robustă este de obicei o treime din cel al unei soluții cloud comparabile.

Deosebit de relevantă este imobilitatea costurilor infrastructurii cloud ca procent din cheltuielile totale. În timp ce infrastructura locală este amortizabilă și are de obicei o durată de viață de trei până la cinci ani, cheltuielile cu cloud sunt oportuniste, crescând odată cu volumul de utilizare. Acest lucru are implicații profunde pentru planificarea financiară strategică. Un director financiar care trebuie să reducă cheltuielile operaționale poate realiza acest lucru prin eficientizarea infrastructurii locale, prelungind astfel durata de viață a investițiilor sale. Cheltuielile cu cloud nu oferă același grad de flexibilitate.

Legat de asta:

• De la retailer cu discount la hiperscalator STACKIT Cloud AI: Cum plănuiește Schwarz Group să atace Amazon & Co. cu un pariu de miliarde de dolari

Rutarea hibridă cu inteligență artificială ca platformă strategică de șah

Adevărata transformare economică nu vine din simpla înlocuire a cloud computing-ului cu sisteme locale, ci mai degrabă din abordări hibride inteligente care combină ambele modalități. Un sistem hibrid de rutare bazat pe inteligență artificială, care trimite interogări către resurse locale sau în cloud, în funcție de complexitatea, profilul de securitate și cerințele de latență ale acestora, permite organizațiilor să atingă o poziție optimă în materie de costuri. Interogările mai puțin critice, care pot tolera o latență ridicată, sunt direcționate către cloud, unde eficiența scalării este încă semnificativă. Datele critice pentru securitate, operațiunile în timp real și interogările standard cu volum mare rulează local.

Cercetarea relevă un fenomen contraintuitiv: chiar și un sistem de rutare cu o precizie de doar 60% reduce costurile totale cu 45% în comparație cu un scenariu pur de cloud. Acest lucru sugerează că câștigurile de eficiență generate de proximitatea spațială a procesării față de sursa de date sunt atât de substanțiale încât deciziile de rutare suboptimale duc totuși la economii masive. Cu o precizie de rutare de 80%, costurile scad cu 60%. Acesta nu este un fenomen liniar; rentabilitatea investiției pentru îmbunătățirea preciziei de rutare este disproporționat de mare.

Dintr-o perspectivă organizațională, un sistem hibrid de rutare bazat pe inteligență artificială (IA) de succes necesită atât capacități tehnice, cât și capacități intensive în ceea ce privește guvernanța. Clasificarea interogărilor în funcție de modalitatea ideală de procesare necesită cunoștințe specifice domeniului, deținute de obicei doar de experții în domeniu ai unei organizații, nu de furnizorii de cloud. Acest lucru creează un avantaj potențial pentru organizațiile descentralizate cu o expertiză solidă în domeniul local. De exemplu, o instituție financiară ar putea ști că detectarea fraudelor în timp real trebuie efectuată local, în timp ce detectarea tiparelor de fraudă în masă poate fi efectuată pe resurse cloud cu ferestre de latență mai lungi.

Economiile la costurile de infrastructură nu sunt singurele avantaje ale unei abordări hibride. Securitatea datelor și continuitatea afacerii sunt, de asemenea, îmbunătățite semnificativ. Organizațiile nu mai pierd riscul unui singur punct de defecțiune prin dependența completă de infrastructura cloud. O întrerupere a serviciului de cloud nu înseamnă o paralizie operațională completă; funcțiile critice pot continua să ruleze local. Acest lucru este de o importanță vitală pentru bănci, sistemele de sănătate și infrastructura critică.

Aici veți afla cum poate compania dumneavoastră să implementeze soluții personalizate de inteligență artificială rapid, în siguranță și fără bariere mari de intrare.

O platformă de inteligență artificială gestionată este soluția completă și fără griji pentru inteligența artificială. În loc să vă confruntați cu tehnologii complexe, infrastructură costisitoare și procese de dezvoltare îndelungate, primiți o soluție gata pregătită, adaptată nevoilor dumneavoastră, de la un partener specializat – adesea în doar câteva zile.

Principalele avantaje, pe scurt:

⚡ Implementare rapidă: De la idee la aplicație gata de utilizare în zile, nu luni. Oferim soluții practice care creează valoare adăugată imediată.

🔒 Securitate maximă a datelor: Datele dumneavoastră sensibile rămân la dumneavoastră. Garantăm procesare sigură și conformă, fără a partaja date cu terțe părți.

💸 Fără risc financiar: Plătești doar pentru rezultate. Investițiile inițiale mari în hardware, software sau personal sunt complet eliminate.

🎯 Concentrează-te pe afacerea ta principală: Concentrează-te pe ceea ce faci cel mai bine. Noi ne ocupăm de întreaga implementare tehnică, operare și mentenanță a soluției tale de inteligență artificială.

📈 Pregătit pentru viitor și scalabil: Inteligența artificială crește odată cu tine. Asigurăm optimizare și scalabilitate continuă și adaptăm flexibil modelele la noile cerințe.

Mai multe informații aici:

• Soluția de inteligență artificială gestionată - Servicii industriale de inteligență artificială: cheia competitivității în sectoarele serviciilor, industriei și ingineriei mecanice

Suveranitatea datelor și independența strategică: Capitalul ascuns

Deși costul și performanța sunt importante, dimensiunea strategică a suveranității datelor este potențial și mai critică pentru deciziile economice pe termen lung. Organizațiile care își externalizează complet infrastructura de inteligență artificială către furnizori de cloud transferă implicit nu doar controlul tehnic, ci și controlul asupra informațiilor critice pentru afacere. Fiecare interogare trimisă unui furnizor de inteligență artificială în cloud expune potențial informații confidențiale: strategii de produs, informații despre clienți, modele operaționale și informații competitive.

UE și alte jurisdicții de reglementare au recunoscut acest lucru. Germania a lucrat activ la dezvoltarea unui cloud suveran ca alternativă la infrastructura hiperscalerelor americane. AWS a creat o entitate cloud suverană europeană separată, gestionată integral în cadrul UE, reflectând preocupările de reglementare privind suveranitatea datelor. Aceasta nu este o dezvoltare marginală; este o realiniere strategică a pieței globale de cloud.

Dintr-o perspectivă economică, aceasta înseamnă că, în cazul companiilor reglementate, costurile reale ale infrastructurii cloud sunt mai mari decât se calculează adesea. O companie care utilizează servicii de inteligență artificială în cloud și care descoperă ulterior că acest lucru nu este permis de reglementări nu numai că pierde ceea ce a cheltuit deja, dar trebuie să facă și o a doua investiție în infrastructură. Riscul acestei restructurări este substanțial.

Deosebit de semnificativă este consecința similară cu cea a CIA: dacă un furnizor de inteligență artificială în cloud decide mâine să își majoreze prețurile sau să își modifice termenii de utilizare, companiile care depind complet de acesta se vor afla într-o poziție de putere de negociere extremă. Acest lucru a fost observat în trecut și cu alte tehnologii. De exemplu, dacă o tipografie utilizează software proprietar de publicare pe calculator, iar furnizorul solicită ulterior licențe semnificativ mai mari sau întrerupe asistența, este posibil ca tipografia să nu aibă o alternativă viabilă. În cazul infrastructurii de inteligență artificială, consecințele unei astfel de dependențe pot fi disruptive din punct de vedere strategic.

Modelarea financiară a acestei prime de risc este complexă, însă Harvard Business School și McKinsey au subliniat că organizațiile care investesc în infrastructură de inteligență artificială proprie, internă, raportează în mod constant rate de rentabilitate a investiției mai mari decât cele care utilizează abordări pur hibride, în care stratul de inteligență este controlat extern. Netflix, de exemplu, a investit aproximativ 150 de milioane de dolari în infrastructură de inteligență artificială internă pentru recomandări, care generează acum aproximativ 1 miliard de dolari în valoare directă a afacerilor anual.

Legat de asta:

• Microsoft în loc de OpenDesk? Servitute digitală? Pariul de miliarde de dolari al Bavariei și revolta împotriva Microsoft

Opțiuni de implementare verticală pentru IA locală

Viabilitatea inteligenței artificiale locale nu este uniformă în toate domeniile de afaceri. Cercetările de la Stanford arată caracteristici de precizie diferențiate în diferite clase de sarcini. Sarcinile creative ating rate de succes de peste 90% cu modele locale, în timp ce domeniile tehnice ajung la aproximativ 68%. Aceasta implică strategii de implementare diferențiate pentru diferite unități de afaceri.

În sectorul de producție, modelele locale de inteligență artificială pot fi implementate în controlul calității, mentenanța predictivă și optimizarea producției la costuri semnificativ mai mici decât alternativele cloud. O fabrică cu o sută de stații de control al calității ar beneficia masiv de implementarea inteligenței artificiale locale pentru procesarea imaginilor la fiecare stație, în loc să încarce videoclipuri într-un serviciu cloud central. Acest lucru nu numai că reduce lățimea de bandă a rețelei, dar permite și feedback și intervenție în timp real, care sunt esențiale pentru controlul calității și siguranță. BCG raportează că producătorii care utilizează inteligența artificială pentru optimizarea costurilor obțin de obicei creșteri ale eficienței de 44%, îmbunătățind simultan agilitatea cu 50%.

În sectorul financiar, dihotomia este mai complexă. Detectarea de rutină a fraudelor poate fi efectuată local. Recunoașterea complexă a tiparelor pentru produsele structurate ar putea fi mai potrivită pentru mediile cloud cu o putere de calcul mai mare. Cheia unei abordări hibride de succes constă în definirea precisă a limitei specifice domeniului dintre procesarea locală și cea centralizată.

În sistemele de sănătate, inteligența artificială locală oferă avantaje semnificative pentru diagnosticarea și monitorizarea în timp real, centrate pe pacient. Un dispozitiv portabil care utilizează modele locale de inteligență artificială pentru monitorizarea continuă a pacienților poate notifica medicii înainte de apariția unui eveniment critic, eliminând necesitatea transmiterii continue a datelor brute către sistemele centralizate. Acest lucru oferă atât confidențialitate, cât și beneficii vitale pentru diagnosticare.

În logistică și optimizarea lanțului de aprovizionare, sistemele locale de inteligență artificială sunt esențiale pentru optimizarea rutelor în timp real, gestionarea încărcăturii și întreținerea predictivă a flotei. Cerințele de latență și volumul de date fac adesea impracticabilă procesarea în cloud.

Legat de asta:

• Care este mai bună: o infrastructură IA descentralizată, federată, antifragilă sau o Gigafactory IA sau un centru de date IA hiperscalabil?

Capcana instituțională a dependenței de cloud

Un alt factor economic adesea trecut cu vederea este structura costurilor instituționale care apare atunci când organizațiile investesc prea mult într-o anumită platformă cloud. Aceasta este uneori denumită „vindor lock-in”, dar este un concept mult prea slab pentru ceea ce se întâmplă în realitate. Dacă o organizație a dezvoltat, de-a lungul mai multor ani, un sistem în care specialiștii săi în date scriu interogări într-o sintaxă API cloud proprietară, dezvoltatorii săi au integrat SDK-uri specifice cloud în fluxurile de lucru de bază, iar factorii de decizie se așteaptă ca informațiile despre inteligența artificială să fie prezentate într-un format specific furnizorului de cloud, are loc o transformare cognitivă și instituțională care este dificil de inversat.

Aceasta nu este o preocupare teoretică. McKinsey a observat acest fenomen la organizațiile care au adoptat o strategie de tip „wrapper”, construindu-și stratul de informații pe LLM-uri închiriate în cloud. Când aceste organizații au încercat ulterior să migreze către o infrastructură de informații proprietară, au descoperit că tranziția a fost un monstru nu din punct de vedere tehnic, ci organizațional. Cunoștințele tacite ale echipelor lor erau prea adânc înrădăcinate în platforma cloud.

Meta a învățat această lecție și investește între 66 și 72 de miliarde de dolari în infrastructura internă de inteligență artificială până în 2025, deoarece conducerea sa a recunoscut că dependența de alte platforme, indiferent cât de optimizate din punct de vedere tehnic, duce la irelevanță. Google și Apple controlau ecosistemele mobile, iar Meta era neputincioasă în cadrul lor. Infrastructura de inteligență artificială este ecosistemul mobil al următorului deceniu.

Implicațiile macroeconomice și concurența pentru resursele energetice

La nivel macroeconomic, descentralizarea inferenței IA are implicații profunde pentru infrastructura energetică națională și competitivitatea globală. Concentrarea resurselor de calcul IA în câteva centre mari de date în cloud creează teste de stres locale pentru rețelele electrice. Acesta a fost subiectul unui scandal atunci când a ieșit la iveală că Microsoft plănuia să reactiveze Three Mile Island pentru a alimenta unul dintre centrele sale de date IA. Pentru un oraș mic, aceasta înseamnă că practic toată energia disponibilă este monopolizată de o singură instalație industrială.

Infrastructura descentralizată de inteligență artificială poate reduce semnificativ acest test de stres. Atunci când procesarea informațiilor este distribuită spațial în mai multe instalații mici, fabrici și centre de date de birouri, infrastructura energetică locală o poate gestiona mai ușor. Acest lucru oferă avantaje structurale pentru țările cu rețele electrice mai mici sau pentru cele care investesc în surse de energie regenerabilă.

Pentru Germania în mod specific, aceasta înseamnă că capacitatea de a investi în infrastructura locală de inteligență artificială nu este doar o chestiune tehnologică, ci și o chestiune energetică și de infrastructură. O companie industrială din Germania care își trimite solicitările de inteligență artificială către centrele de date AWS din SUA contribuie indirect la monopolizarea resurselor energetice pe piața americană de energie electrică. O companie industrială care efectuează aceeași procesare de inteligență artificială la nivel local poate beneficia de sursele de energie regenerabilă germane și contribuie la descentralizare.

Pe drumul către o economie post-cloud bazată pe inteligență artificială

Dovezile sunt copleșitoare: IA locală nu mai este un experiment sau o tehnologie de nișă. Este o transformare fundamentală a economiei procesării informațiilor. Organizațiile care nu investesc activ în capacități locale de IA în următorii doi ani riscă să sufere un dezavantaj competitiv care va fi dificil de depășit în următorii cinci ani.

Concluziile strategice sunt clare. În primul rând, orice organizație care procesează peste zece mii de interogări de inteligență artificială pe zi ar trebui să efectueze o analiză detaliată cost-beneficiu pentru a evalua un model de infrastructură hibridă. În al doilea rând, organizațiile din industriile reglementate sau cele care gestionează date sensibile ar trebui să ia în considerare în mod activ infrastructura de inteligență artificială locală ca element central al strategiei lor de securitate a datelor. În al treilea rând, directorii de tehnologie ar trebui să recunoască faptul că infrastructura de inteligență artificială proprie nu mai este o nișă tehnologică, ci un avantaj competitiv strategic de importanță similară cu alte părți ale infrastructurii tehnologice.

Întrebarea nu mai este: „Ar trebui să folosim inteligența artificială în cloud?”. Întrebarea acum este: „Cât de repede putem construi capabilități locale de inteligență artificială, dezvoltând în același timp abordări hibride inteligente pentru a obține cea mai bună poziție generală din punct de vedere al costurilor și a asigura independența strategică a organizației noastre?”

Aș fi bucuros să vă servesc drept consilier personal.

contacta la wolfenstein ∂ xpert.digital

Sunați-mă la +49 89 89 674 804 (München) .

LinkedIn
 

 

Domenii de interes industrial: B2B, digitalizare (de la IA la XR), inginerie mecanică, logistică, energii regenerabile și industrie

Mai multe informații aici:

• Centru de afaceri de experți

Un centru tematic care oferă perspective și expertiză:

• Platformă de cunoștințe care acoperă economiile globale și regionale, inovația și tendințele specifice industriei
• O colecție de analize, perspective și informații generale din principalele noastre domenii de interes
• Un loc pentru expertiză și informații despre evoluțiile actuale din afaceri și tehnologie
• Un hub pentru companiile care caută informații despre piețe, digitalizare și inovații industriale