Независимые платформы ИИ в качестве стратегической альтернативы для европейских компаний

Независимые платформы ИИ по сравнению с альтернативами

Выбор правильной платформы для разработки и эксплуатации применений искусственного интеллекта (ИИ) является стратегическим решением с далекими последствиями. Компании сталкиваются с выбором между предложениями крупных гиперсшинов, полностью внутренне разработанными решениями и так называемыми независимыми платформами искусственного интеллекта. Чтобы иметь возможность принять хорошо обоснованное решение, необходимо четкое ограничение этих подходов.

Подходит для:

• Интеграция AI независимой и перекрестной платформы AI в масштабах источника для всех вопросов компании

Характеристика независимых платформ ИИ (включая суверенные/частные концепции ИИ)

Независимые платформы искусственного интеллекта обычно предоставляются поставщиками, которые действуют за пределами доминирующей экосистемы гиперскладера, такой как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud Platform (GCP). Их сосредоточено на предоставлении конкретных навыков для разработки, развертывания и управления моделями KI и машинного обучения (ML), в результате чего такие аспекты, как контроль данных, адаптивность или интеграция с вертикальной отрасли, можно больше подчеркнуть. Тем не менее, эти платформы могут работать в инфраструктуре частного облака, локально или, в некоторых случаях, также в инфраструктуре гиперсчетов, но предлагают отличный уровень управления и контроля.

Центральной концепцией, которая особенно важна в европейском контексте и часто ассоциируется с независимыми платформами, является «суверенный ИИ». Этот термин подчеркивает необходимость контроля данных и технологий. Например, Systems Arvato дифференцируется между «публичным ИИ» (сравнимым с гиперспешенными подходами, которые потенциально используют пользовательский ввод для обучения) и «суверенным ИИ». Суверенный ИИ может быть дальше дифференцирован:

• Самоопределенный суверенный AI: это обязательные решения, которые могут работать на гиперкальной инфраструктуре, но с гарантированными ограничениями данных ЕС («Граница данных ЕС») или в чистой операции ЕС. Они часто опираются на общедоступные модели крупных языков (LLMS), которые настраиваются в конкретных целях («тонко настроенные»). Этот подход ищет компромисс между навыками современного ИИ и необходимым контролем над данными.
• Самостоятельный суверенный AI: этот уровень представляет максимальный контроль. Модели ИИ работают локально, без зависимости от третьих лиц и обучаются на основе своих собственных данных. Они часто очень специализированы в определенной задаче. Эта самооценка максимизирует контроль, но потенциально может быть за счет общей производительности или ширины применимости.

В отличие от гиперсвалителей, которые направлены на ширину, горизонтальные портфели обслуживания, независимые платформы чаще фокусируются на конкретных нишах, предлагают специализированные инструменты, вертикальные решения или положение явно с помощью таких характеристик, как защита данных и контроль данных в качестве основных обещания выгоды. Например, Localmind явно рекламирует возможность эксплуатации помощников искусственного интеллекта на своих собственных серверах. Использование или включение развертывания частного облака является общей функцией, которая дает организациям полный контроль над хранением и обработкой данных.

Дифференциация платформ гиперскласа (AWS, Azure, Google Cloud)

Гиперырки являются крупными облачными поставщиками, которые являются владельцами и операторами массовых, глобально распределенных центров обработки данных. Они предлагают высоко масштабируемые стандартизированные ресурсы облачных вычислений в качестве инфраструктуры как услуга (IAAS), платформу как услуги (PAAS) и программное обеспечение как услуги (SAAS), включая обширные услуги для ИИ и ML. Наиболее выдающимися представителями являются AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, а также IBM Cloud и Alibaba Cloud.

Их основная особенность - огромная горизонтальная масштабируемость и очень широкий портфель интегрированных услуг. Они играют центральную роль во многих стратегиях цифровой трансформации, потому что они могут обеспечить гибкую и безопасную инфраструктуру. В области искусственного интеллекта гиперсшины обычно предлагают машинное обучение как услуги (MLAAS). Это включает в себя облачный доступ к хранению данных, вычислительной емкости, алгоритмах и интерфейсам без необходимости локальных установок. Предложение часто включает предварительно обученные модели, инструменты для моделей (например, Azure AI, Google Vertex AI, AWS SageMaker) и необходимую инфраструктуру для развертывания.

Основной особенностью является глубокая интеграция услуг ИИ в более широкую экосистему гиперсклара (вычислительный, хранение, сеть, базы данных). Эта интеграция может предложить преимущества через бесшовную, но в то же время несет риск сильной зависимости поставщика («Заблокированный поставщик»). Критическая точка различия касается использования данных: существует мнение о том, что гиперспективные данные клиента - или, по крайней мере, метаданные и модели использования - могут использовать для улучшения ваших собственных услуг. Суверенные и независимые платформы часто явно решают эти проблемы. Microsoft, например, указывает на использование данных клиента без согласия на обучение основных моделей, но для многих пользователей все еще существует неопределенность.

Сравнение с внутренними разработанными решениями (внутри)

Внутренне разработанные решения представляют собой полностью созданные специально для ИИ платформы, которые создаются и управляются внутренними ИТ-научными группами самой организации. Теоретически, они предлагают максимальный контроль над каждым аспектом платформы, аналогично концепции самолетного суверенного ИИ.

Тем не менее, проблемы этого подхода являются значительными. Он требует значительных инвестиций в специализированный персонал (ученые данных, инженеры ML, эксперты по инфраструктуре), длительное время разработки и постоянные усилия по обслуживанию и дальнейшему развитию. Разработка и масштабирование могут быть медленными, что рискует отставать от быстрого инноваций в области искусственного интеллекта. Если нет экстремальных эффектов масштаба или очень конкретных требований, этот подход часто приводит к более высоким общим эксплуатационным затратам (общая стоимость владения, TCO) по сравнению с использованием внешних платформ. Существует также риск разработки решений, которые не являются конкурентоспособными или быстро устаревшими.

Границы между этими типами платформ могут размыться. «Независимая» платформа, безусловно, может работать на инфраструктуре гиперскладера, но предлагает независимую добавленную стоимость с помощью конкретных механизмов управления, функций или абстракций соответствия. Например, LocalMind обеспечивает работу на ваших собственных серверах, а также использование частных моделей, что подразумевает доступ к облаку. Решающая разница часто заключается не только в физическом местоположении аппаратного обеспечения, но скорее на уровне управления (план управления), модель управления данными (кто управляет данными и их использованием?) И отношения с поставщиком. Платформа может быть функционально независимой, даже если она работает на инфраструктуре AWS, Azure или GCP, если она изолирует пользователя от прямой гиперскладыш, и предлагает уникальные функции управления, корректировки или соответствия. Ядром различия является то, кто предоставляет центральные услуги платформы AI, которые применяются руководящими принципами управления данными, и какую гибкость существует вне стандартизированных гиперспешенных предложений.

Сравнение типов платформы AI

Сравнение платформы AI Types-Image: xpert.Digital

Этот табличный обзор служит основой для подробного анализа преимуществ и недостатков различных подходов в следующих разделах. Он иллюстрирует фундаментальные различия в контроле, гибкости, масштабируемости и потенциальных зависимостях.

Сравнение типов платформ AI показывает различия между независимыми платформами искусственного интеллекта, платформами AI HyperScaler, такими как AWS, Azure и GCP, а также внутренне разработанные решения. Независимые платформы для ИИ в основном предоставляются специализированными поставщиками, часто МСП или нишевыми игроками, в то время как платформы гиперсклара используют глобальные поставщики облачной инфраструктуры и поступают из организации, разработанной внутренне. В инфраструктуре независимые платформы полагаются на локальные, частные облачные или гибридные подходы, некоторые из которых включают в себя гиперкальные инфраструктуры. Hyperscalers используют глобальные центры общественных облачных вычислений, в то время как внутренние разработанные решения основаны на их собственных центрах обработки данных или частном облаке. Что касается управления данными, независимые платформы часто предлагают высокую ориентацию клиентов и акцент на суверенитет данных, в то время как гиперсшины предлагают потенциально ограниченный контроль в зависимости от руководящих принципов поставщика. Внутренне разработанные решения обеспечивают полное внутреннее управление данными. Независимые платформы являются переменными в модели масштабируемости: локально требует планирования, размещенные модели часто являются упругими. Hyperscalers предлагают высококлассную эластичность с моделями с оплатой как вы, в то время как внутренне разработанные решения зависят от их собственной инфраструктуры. Ширина обслуживания часто специализируется и сосредоточена на независимых платформах, но с гиперсметрами, однако, очень широкими с комплексной экосистемой. Внутренне разработанные решения адаптированы к конкретным потребностям. Потенциал адаптации высок для независимых платформ, часто удобных с открытым исходным кодом, в то время как гиперсчеты предлагают стандартизированные конфигурации в определенных пределах. Внутренне разработанные решения позволяют теоретически максимально адаптационный потенциал. Модели затрат различаются: независимые платформы часто полагаются на лицензионные или подписные модели со смесью CAPEX и OPEX, в то время как гиперсмаскалер в первую очередь использует модели с оплатой по сравнению с OPEX. Внутренне разработанные решения требуют высоких инвестиций в капэкс и OPEX для разработки и эксплуатации. Основное внимание на соответствии GDPR и EU часто является высоким для независимых платформ и основного обещания, в то время как гиперсшины все чаще реагируют на него, но это может быть более сложным из -за покрытия США. В случае решений, разработанных внутри, это зависит от внутренней реализации. Тем не менее, риск блокировки поставщика ниже для независимых платформ, чем у гиперсчетов. Гиперырки имеют высокий риск из их экосистемной интеграции. Внутренне разработанные решения имеют низкий риск блокировки поставщиков, но существует возможность блокировки технологий.

Преимущество в суверенитете данных и соблюдении в европейском контексте

Для компаний, которые работают в Европе, защита данных и соблюдение нормативных требований, таких как общее регулирование защиты данных (GDPR) и предстоящий Закон ЕС, являются центральными требованиями. Независимые платформы ИИ могут предложить значительные преимущества в этой области.

Улучшение защиты данных и безопасности данных

Важным преимуществом независимых платформ, особенно для частного или локального развертывания, является гранулированный контроль над местоположением и обработку данных. Это позволяет компаниям решать требования локализации данных непосредственно из правил, специфичных для GDPR или отрасли. В частной облачной среде организация сохраняет полный контроль над тем, где ваши данные сохраняются и как они обрабатываются.

Кроме того, частные или выделенные среды позволяют внедрять конфигурации безопасности, которые адаптированы к конкретным потребностям компании и профилям рисков. Они могут выходить за рамки общих мер безопасности, которые предлагаются в общедоступных облачных средах по умолчанию. Даже если гиперсмешивания, такие как Microsoft, подчеркивают, что безопасность и защита данных «по проектированию» учитываются, частная среда, естественно, предлагает более прямой варианты управления и конфигурации. Независимые платформы также могут предлагать конкретные функции безопасности, которые ориентированы на европейские стандарты, такие как расширенные функции управления.

Ограничение воздействия данных крупных, потенциально потенциально основанных на технологических группах на основе ЕС снижает площадь поверхности для возможных повреждений защиты данных, несанкционированного доступа или непреднамеренно продолжающихся данных поставщиком платформы. Использование международных центров обработки данных, которые могут не соответствовать стандартам безопасности, требуемых европейским законодательством о защите данных, представляет собой риск, который снижается контролируемыми средами.

Выполнение требований GDPR и европейских правил

Независимые или суверенные платформы ИИ могут быть разработаны таким образом, что они по своей сути поддерживают основные принципы GDPR:

• Минимизация данных (ст. 5, пункт 1 Lit. C GDPR): в контролируемой среде легче убедиться и проверять, что используются только личные данные, необходимые для целей обработки.
• Процент связывания (ст. 5, пункт 1 Lit. B GDPR): обеспечение конкретных целей обработки и предотвращение неправильного использования и предотвращение неправильного использования.
• Прозрачность (ст. 5, пункт 1 Lit. A, Art. 13, 14 GDPR): Хотя отслеживание алгоритмов ИИ («Объясняемое ИИ») остается общей задачей, контроль над платформой облегчает документирование потоков данных и логику обработки. Это важно для выполнения информационных обязательств по отношению к пострадавшим и для аудитов. Пострадавшие должны быть четко и понятно информированы о том, как обрабатываются их данные.
• Целостность и конфиденциальность (ст. 5, пункт 1 Lit. F GDPR): реализация подходящих технических и организационных мер (TOMS) для защиты безопасности данных может контролироваться более напрямую.
• Затронутые права (Глава III GDPR): реализация таких прав, как информация, исправление и удаление («право быть забытым») может быть упрощено путем прямого контроля над данными.

В целом для Закона ЕС AI, который ставит требования, основанные на рисках для систем искусственного интеллекта, платформы выгодны, которые предлагают прозрачность, управление и проверки процессов. Это относится, в частности, к использованию систем ACI высокого риска, как это определено в таких областях, как образование, занятость, критическая инфраструктура или правоохранительные органы. Независимые платформы могут специально разрабатывать или предлагать функции для поддержки соответствия Закона AI.

Другим важным моментом является избегание проблемной передачи данных в третьи страны. Использование платформ, которые размещаются в ЕС или работают в помещениях, обходит необходимость в сложных юридических конструкциях (таких как стандартные пункты контракта или адекватные разрешения) для передачи персональных данных в страны без адекватного уровня защиты данных, таких как США. Несмотря на такие правила, как структура конфиденциальности данных в ЕС-США, это остается постоянной проблемой в использовании глобальных гиперспешений.

Механизмы обеспечения соответствия

Независимые платформы предлагают различные механизмы для поддержки соответствия правилам защиты данных:

• Частное облако / локальное развертывание: это самый прямой способ обеспечить суверенитет данных и контроль. Организация сохраняет физический или логический контроль над инфраструктурой.
• Локализация данных / границы ЕС: Некоторые поставщики договорились по договору, что данные будут обрабатываться только в пределах границ ЕС или конкретной страны, даже если базовая инфраструктура поступает из гиперсклара. Например, Microsoft Azure предлагает местоположения европейского сервера.
• Инструменты анонимизации и псевдонимизации: платформы могут предлагать интегрированные функции для анонимизации или псевдонимизации данных, прежде чем они проникнут в процессы ИИ. Это может уменьшить объем GDPR. Федеративное обучение, в котором модели обучаются локально без необработанных данных, оставляя устройство, является еще одним подходом.
• Соответствие по проектированию / конфиденциальности по проектированию: с нуля могут быть разработаны платформы. Это может быть поддержано автоматической фильтрацией данных, подробными журналами аудита для отслеживания действий по обработке данных, регуляторам гранулированного доступа и инструментами для управления данными и управления согласия.
• Сертификаты: Официальные сертификаты в соответствии с ст. 42 GDPR может прозрачно занимать соблюдение стандартов защиты данных и служить конкурентным преимуществом. Такие сертификаты можно искать поставщиками платформ или легче получить пользователем на контролируемых платформах. Вы можете облегчить подтверждение соблюдения своих обязанностей в соответствии с искусством. 28 GDPR, особенно для процессоров. Установленные стандарты, такие как ISO 27001, также актуальны в этом контексте.

Способность не только достигать соответствия, но и доказать это, развивается из чисто необходимости стратегического преимущества на европейском рынке. Защита данных и надежный ИИ имеют решающее значение для доверия клиентов, партнеров и общественности. Независимые платформы, которые специально реагируют на европейские нормативные требования и предлагают четкие пути соответствия (например, посредством гарантированной локализации данных, прозрачных этапов обработки, интегрированных механизмов управления), компании обеспечивают риски соответствия для минимизации и укрепления доверия. Таким образом, вы можете помочь преобразовать соответствие от чистого фактора стоимости в стратегический актив, особенно в конфиденциальных отраслях или при обработке критических данных. Выбор платформы, которая упрощает соответствие и определяюще гарантирует стратегическое решение, которое потенциально снижает общие затраты на соответствие по сравнению со сложной навигацией в глобальной гиперспешении средах для достижения того же уровня безопасности и обнаружения.

Машина для 3D-рендеринга AI и XR: пятикратный опыт Xpert.Digital в комплексном пакете услуг, исследования и разработки XR, PR и SEM — Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц

Гибкость, адаптация и контроль

В дополнение к аспектам суверенитета данных, независимые платформы ИИ часто предлагают более высокий уровень гибкости, адаптивности и контроля по сравнению со стандартизированными предложениями гиперсчета или потенциально интенсивных ресурсов.

Созданные специально разработанные решения для искусственного интеллекта: помимо стандартизированных предложений

Независимые платформы могут предложить больше возможностей при настройке среды разработки, интеграции конкретных инструментов третьих лиц или модификации рабочих процессов, чем в случае с часто более стандартизированными услугами PAAS и SaaS. В то время как некоторые модульные системы, как это наблюдалось в области Bubilder на веб -сайте AI, распределяют приоритеты скорости за счет адаптивности, другие независимые решения направлены на то, чтобы дать пользователям больше контроля.

Эта гибкость обеспечивает более глубокую адаптацию к конкретным доменным требованиям. Компании могут оптимизировать модели или целые настройки платформы для высокоспециализированных задач или отраслей, которые могут выходить за рамки общих навыков моделей гиперсклада, которые часто используются для широкого применения. Концепция самолетного суверенного искусственного интеллекта явно направлена ​​на высокоспециализированные модели, обученные собственным данным. Эта гибкость подчеркивает возможность передачи и адаптации моделей ИИ в разных отраслях.

Другим аспектом является возможность специфического выбора и использования необходимых компонентов вместо того, чтобы мириться с потенциально перегруженными или фиксированными сервисными пакетами крупных платформ. Это может помочь избежать ненужной сложности и затрат. И наоборот, однако, необходимо учитывать, что гиперсмешки часто предлагают больший диапазон стандартных функций и услуг, которые доступны немедленно, которые более подробно рассматриваются в разделе о проблемах (IX).

Подходит для:

• Искусственный интеллект превращает Microsoft SharePoint с Premium AI в интеллектуальную платформу управления контентом

Использование моделей и технологий с открытым исходным кодом

Значительным преимуществом многих независимых платформ является более простое использование широкого спектра моделей искусственного интеллекта, особенно ведущих моделей с открытым исходным кодом, таких как Llama (Meta) или Mistral. Это контрастирует с гиперспешами, которые, как правило, предпочитают свои собственные проприетарные модели или модели близких партнеров. Бесплатный выбор модели позволяет организациям принимать решения на основе таких критериев, как производительность, затраты, условия лицензии или конкретная пригодность для этой задачи. Например, Localmind явно поддерживает Llama и Mistral вместе с запатентованными вариантами. Европейский проект OpenGPT-X стремится предоставить мощные альтернативы с открытым исходным кодом, такие как Teuken-7B, которые специально адаптированы к европейским языкам и потребностям.

Модели с открытым исходным кодом также предлагают более высокий уровень прозрачности в отношении их архитектуры, а также потенциально также учебные данные (в зависимости от качества документации, например, «модельные карты»). Эта прозрачность может иметь решающее значение для целей соответствия, отладки и базового понимания поведения модели.

Из вида затрат модели с открытым исходным кодом, особенно в случае использования большого объема, могут быть значительно дешевле, чем расчет с помощью проприетарных API. Сравнение между DeepSeek-R1 (ориентированным на открытый исходный код) и OpenAI O1 (собственность) показывает значительные цены на токен обработанного. Наконец, использование открытого исходного кода позволяет участвовать в быстрых инновационных циклах глобального сообщества ИИ.

Контроль над инфраструктурой и развертыванием модели

Независимые платформы часто предлагают большую гибкость при выборе среды развертывания. Варианты варьируются от локальных до частных облаков до мульти-облачных сценариев, в которых используются ресурсы от разных поставщиков. Например, DeepSeek может работать локально в контейнерах Docker, что максимизирует управление данными. Эта свобода выбора дает компаниям больше контроля над такими аспектами, как производительность, задержка, затраты и безопасность данных.

Это идет рука об руку с возможностью оптимизации базового аппаратного обеспечения (например, конкретных графических процессоров, решений для памяти) и конфигураций программного обеспечения (операционные системы, фреймворки) для определенных рабочих нагрузок. Вместо того, чтобы ограничивать стандартизированные типы экземпляров и модели цен HyperScaler, компании могут внедрить более потенциально более эффективные или более дешевые установки.

Контроль над средой разработки также обеспечивает более глубокие эксперименты и бесшовную интеграцию пользовательских инструментов или библиотек, которые необходимы для конкретных задач исследования или разработки.

Тем не менее, расширенная гибкость и контроль, которые предлагают независимые платформы, часто сопровождаются повышенной ответственностью и потенциально сложностью. В то время как гиперсширения абстрагируют многие детали инфраструктуры через управляемые услуги, независимые платформы, особенно в случае локальных или сильно индивидуальных развертываний, требуют больше внутренних знаний специалистов для объекта, конфигурации, работы и обслуживания. Поэтому преимущество гибкости является наибольшим для организаций, которые обладают необходимыми навыками и стратегической волей для активного осуществления этого контроля. Если это ноу-хау отсутствует или фокусируется в первую очередь на быстрое запуск рынка со стандартными приложениями, простота управляемых гиперспешенных услуг может быть более привлекательной. Решение в значительной степени зависит от стратегических приоритетов: максимальное управление и адаптивность в сравнении с пользом и ширина управляемых услуг. Этот компромисс также влияет на общие эксплуатационные расходы (раздел VIII) и потенциальные проблемы (раздел IX).

Сокращение блокировки поставщиков: стратегическое и эффект

Зависимость от одного поставщика технологий, известного как блокировка поставщика, является значительным стратегическим риском, особенно в динамическом поле ИИ и облачных технологий. Независимые платформы искусственного интеллекта часто позиционируются как средство снижения этого риска.

Понимание риска зависимости гиперсклада

Замок поставщика описывает ситуацию, в которой изменение от технологии или услуги поставщика на другое связано с запреты с высокими затратами или технической сложностью. Эта зависимость предоставляет поставщику значительную переговорную силу для клиента.

Причины блокировки разнообразны. Это включает в себя проприетарные технологии, интерфейсы (API) и форматы данных, которые создают несовместимость с другими системами. Глубокая интеграция различных услуг в экосистеме гиперсклара затрудняет замену отдельных компонентов. Высокие затраты на передачу данных из облака (выходные затраты) действуют в качестве финансового барьера. Кроме того, существуют инвестиции в конкретные знания и обучение сотрудников, которые нелегко передать на другие платформы, а также длительные контракты или условия лицензирования. Чем больше услуг от поставщика и чем больше они связаны, тем сложнее становится потенциальное изменение.

Стратегические риски такой зависимости являются значительными. Они включают в себя снижение гибкости и гибкости, потому что компания связана с дорожной картой и технологическими решениями поставщика. Способность адаптироваться к инновационным или более дешевым решениям от конкурентов ограничена, что может замедлить вашу собственную скорость инноваций. Компании подвержены повышению цен или неблагоприятных изменениям в договорных условиях, потому что их переговорная позиция ослаблена. Нормативные требования, особенно в финансовом секторе, могут даже назначать явные стратегии выхода для управления рисками блокировки.

Последствия стоимости выходят за рамки регулярных эксплуатационных расходов. Изменение платформы (Replatforming) вызывает значительные затраты на миграцию, которые усиливаются за счет последствий блокировки. Это включает в себя затраты на передачу данных, потенциальную новую разработку или адаптация функциональных возможностей и интеграций на основе собственных технологий, а также обширного обучения для сотрудников. Добавляются косвенные расходы за счет перерывов бизнеса во время миграции или долгосрочной неэффективности с неадекватным планированием. Потенциальные затраты на выход с облачной платформы также должны быть приняты во внимание.

Как независимые платформы способствуют стратегической автономии

Независимые платформы искусственного интеллекта могут помочь поддерживать стратегическую автономию по-разному и снизить риски блокировки:

• Использование открытых стандартов: платформы, основанные на открытых стандартах, для примера стандартизированных форматов контейнеров (таких как Docker), открытые API или поддержку моделей с открытым исходным кодом и создать снижение зависимости от проприетарных технологий.
• Портативность данных: использование менее проприетарных форматов данных или явная поддержка экспорта данных в стандартных форматах облегчает миграцию данных в другие системы или поставщики. Стандартизированные форматы данных являются ключевым элементом.
• Лэксусность инфраструктуры: возможность эксплуатации платформы в различных инфраструктурах (локальные, частные облако, потенциально многоклетно), естественно, уменьшает обязательство к инфраструктуре одного поставщика. Контейнеризация приложений упоминается как важная техника.
• Избегание блокировки экосистем: независимые платформы, как правило, практикуют меньше давления, чтобы использовать различные глубоко интегрированные услуги того же поставщика. Это обеспечивает более модульную архитектуру и большую свободу выбора для отдельных компонентов. Концепция суверенного ИИ явно направлена ​​на независимость от отдельных поставщиков.

Долгосрочные преимущества затрат, избегая блокировки

Избегать сильной зависимости поставщика может привести к преимуществам затрат в долгосрочной перспективе:

• Лучшая договорная должность: достоверная возможность изменить поставщик поддерживает конкурентное давление и усиливает вашу собственную позицию в переговорах по цене и контрактам. Некоторые анализы показывают, что средние или специализированные поставщики могут предложить больше свободы переговоров, чем глобальные гиперкалы.
• Оптимизированные расходы: Свобода иметь возможность выбирать наиболее затратные компоненты (модели, инфраструктура, инструменты) для каждой задачи обеспечивает лучшую оптимизацию затрат. Это включает в себя использование потенциально более дешевых параметров с открытым исходным кодом или более эффективного самостоятельного оборудования.
• Снижение затрат на миграцию: если изменение необходимо или желательно, финансовые и технические препятствия ниже, что облегчает адаптацию более поздних, лучших или более дешевых технологий.
• Прогнозируемое бюджетирование: более низкая восприимчивость к неожиданному увеличению цен или изменению платы поставщика, который должен обеспечивать более стабильное финансовое планирование.

Тем не менее, важно признать, что блокировка поставщика является спектром и не является бинарным качеством. Существует также определенная зависимость при выборе независимого поставщика - из его конкретных функций платформы, API, качества поддержки и, в конечном итоге, его экономической стабильности. Таким образом, эффективная стратегия сокращения блокировки содержит больше, чем просто выбор независимого поставщика. Это требует сознательной архитектуры, основанной на открытых стандартах, контейнеризации, переносимости данных и потенциально много облачных подходах. Независимые платформы могут облегчить реализацию таких стратегий, но не устраняют риск. Целью должна быть управляемая зависимость, при которой гибкость и возможности выхода сознательно сохраняются вместо того, чтобы преследовать полную независимость.

Подходит для:

• Опасности блокировки поставщиков: почему компании должны избегать зависимостей

Нейтралитет в модели и выборе инфраструктуры

Выбор оптимальных моделей ИИ и базовой инфраструктуры имеет решающее значение для эффективности и экономики приложений ИИ. Независимые платформы могут предложить здесь больший нейтралитет, чем тесно интегрированные экосистемы гиперсклара.

Избегание смещения экосистемы: доступ к разнообразным моделям ИИ

Hyperscalers, естественно, заинтересованы в продвижении и оптимизации своих собственных моделей искусственного интеллекта или моделей близких стратегических партнеров (таких как Microsoft с Openai или Google с Gemini) на своих платформах. Это может привести к тому, что эти модели представлены предпочтительно, более технически интегрированные или более привлекательные с точки зрения цены, чем альтернативы.

Независимые платформы, с другой стороны, часто не имеют такого же стимула в пользу определенной базовой модели. Поэтому вы можете включить более нейтральный доступ к более широкому диапазону моделей, включая ведущие параметры с открытым исходным кодом. Это позволяет компаниям больше выравнивать выбор модели по объективным критериям, таким как производительность для конкретной задачи, затрат, прозрачности или условий лицензии. Платформы, такие как Localmind, демонстрируют это, явно предлагая поддержку моделей с открытым исходным кодом, таких как Llama и Mistral, наряду с проприетарными моделями, такими как Chatt, Claude и Gemini. Такие инициативы, как OpenGPT-X в Европе, даже сосредоточены на создании конкурентных европейских альтернатив с открытым исходным кодом.

Объективные решения инфраструктуры

Нейтралитет часто распространяется на выбор инфраструктуры:

• Аппаратный газостицизм: независимые платформы, которые работают в помещениях или в частных облаках, позволяют компаниям выбирать оборудование (процессоры, графические процессоры, специализированные процессоры, память) на основе своих собственных показателей и анализа затрат и выгод. Они не ограничиваются указанными типами экземпляров, конфигурациями и структурами цен одного гиперсклара. Поставщики, такие как чистое хранилище, подчеркивают важность оптимизированной инфраструктуры хранения, особенно для рабочих нагрузок искусственного интеллекта.
• Оптимизированный стек технологий: можно разработать стек инфраструктуры (оборудование, сеть, хранение, программные рамки), который точно адаптирован к конкретным требованиям рабочих нагрузок ИИ. Это потенциально может привести к повышению производительности или более высокой экономической эффективности, чем использование стандартизированных облачных модулей.
• Избегание комплексных зависимостей: давление на использование конкретных данных, сети или служб безопасности поставщика платформ имеет тенденцию быть ниже. Это позволяет более объективному выбору компонентов на основе технических требований и функций производительности.

Истинная оптимизация приложений искусственного интеллекта требует наилучшей возможной координации модели, данных, инструментов и инфраструктуры для соответствующей задачи. Отказ от неотъемлемых экосистемы в тесно интегрированных платформах гиперскладера может тонко направлять решения в направлении удобных решений, но не может быть технически или экономически оптимальным выбором, но в первую очередь приносят пользу стеку провайдера. Благодаря их большей нейтралитете, независимые платформы могут позволить компаниям принимать более объективные, более ориентированные на власть и потенциально экономически эффективные решения на протяжении всего жизненного цикла ИИ. Этот нейтралитет - не просто философский принцип, но и имеет практические последствия. Он открывает возможность объединения мощной модели с открытым исходным кодом с приготовленным локальным оборудованием или определенной контелляцией частного облака, которое может быть трудно реализовать или не продвигать в «саду с стеной» гиперскладера. Этот потенциал для объективной оптимизации представляет собой значительное стратегическое преимущество нейтралитета.

Подходит для:

• Просто объясненные модели ИИ: понимать основы ИИ, голосовых моделей и рассуждений

Бесплатная интеграция в корпоративную экосистему

Значение приложений искусственного интеллекта в контексте компании часто развивается только посредством интеграции с существующими ИТ -системами и источниками данных. Следовательно, независимые платформы для ИИ должны предлагать надежные и гибкие навыки интеграции, чтобы представить практическую альтернативу экосистемам гиперсклара.

Соединение с существующими ИТ -системами (ERP, CRM и т. Д.)

Интеграция с основными системами компании, такими как системы планирования предприятия (ERP) (например, SAP) и системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) (например, Salesforce), имеет решающее значение. Это единственный способ использования соответствующих данных компании для обучения, и использование ИИ, и полученные знания или автоматизация могут быть восстановлены непосредственно в бизнес -процессах. Например, ИИ может использоваться для улучшения прогнозов спроса, которые входят непосредственно в планирование ERP, или для обогащения данных клиентов в CRM.

Независимые платформы обычно решают эту потребность с помощью различных механизмов:

• API (интерфейсы прикладного программирования): предоставление хорошо -документированных API на основе стандартного уровня (например, REST) ​​является фундаментальным для обеспечения связи с другими системами.
• Разъемы: подготовленные разъемы к широко распространенным корпоративным приложениям, таким как SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics или Microsoft 365, могут значительно сократить усилия по интеграции. Поставщики, такие как Seeburger или Jitterbit, специализируются на интеграционных решениях и предлагают сертифицированные разъемы SAP, которые обеспечивают глубокую интеграцию. Сам SAP также предлагает собственную интеграционную платформу (SAP Integration Suite, ранее CPI), которая предоставляет разъемы для различных систем.
• Промежуточное программное обеспечение/IPAAS Совместимость: возможность работать с существующими общенациональными решениями для промежуточного программного обеспечения или платформой интеграции в качестве услуг (IPAAS) важна для компаний с установленными стратегиями интеграции.
• Двунаправленная синхронизация: для многих приложений крайне важно, чтобы данные не только были прочитаны из исходных систем, но также могут быть написаны туда (например, обновление контактов с клиентами или статус заказа).

Соединение с различными источниками данных

Модели ИИ нуждаются в доступе к соответствующим данным, которые часто распределяются в различных системах и форматах в компании: реляционные базы данных, хранилища данных, озера данных, облачное хранилище, операционные системы, но также неструктурированные источники, такие как документы или изображения. Следовательно, независимые платформы ИИ должны иметь возможность подключаться к этим неоднородным источникам данных и обработки данных из разных типов. Такие платформы, как Localmind, подчеркивают, что вы можете обрабатывать неструктурированные тексты, сложные документы с изображениями и диаграммами, а также изображения и видео. SAPS объявил, что Cloud Business Data Cloud также направлено на стандартизацию доступа к данным компании независимо от формата или места хранения.

Совместимость с инструментами разработки и анализа

Совместимость с общими инструментами и структурами необходима для производительности групп науки и разработки данных. Это включает в себя поддержку широко распространенных фреймворков KI/ML, таких как TensorFlow или Pytorch, языки программирования, такие как Python или Java и среды развития, такие как ноутбуки Jupyter.

Интеграция с инструментами бизнес -аналитики (BI) и анализа также важна. Результаты моделей ИИ часто должны быть визуализированы на информационных панелях или подготовлены к отчетам. И наоборот, инструменты BI могут предоставить данные для анализа ИИ. Поддержка открытых стандартов обычно облегчает соединение с более широким диапазоном сторонних инструментов.

В то время как гиперсчеты извлекают выгоду из бесшовной интеграции в своих обширных экосистемах, независимые платформы должны доказать свою силу в гибкой связи с существующим, гетерогенным корпоративным ландшафтом. Их успех в значительной степени зависит от того, могут ли они быть интегрированы, по крайней мере, столь же эффективными, но в идеале, в устоявшиеся системы, такие как SAP и Salesforce, чем предложения гиперсклара. В противном случае «независимость» платформы может оказаться как недостаток, если она приведет к препятствиям для интеграции. Поэтому ведущие независимые поставщики должны продемонстрировать превосходство в взаимодействии, предлагать сильные API, разъемы и, возможно, партнерские отношения со специалистами по интеграции. Их способность сглаживать интеграцию в сложную, выращенную среду является критическим фактором успеха и может быть даже преимуществом в отношении гиперспекты в гетерогенных ландшафтах, что в первую очередь ориентировано на интеграцию в его собственном стеке.

Интеграция независимой и перекрестной платформы AI в масштабах для всех компаний Matters-Image: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: наиболее гибкие решения AI-Tailor, которые снижают затраты, улучшают свои решения и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Эта платформа ИИ взаимодействует со всеми конкретными источниками данных
  • От SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox и многих других систем управления данными
• Быстрая интеграция AI: специально разработанные решения для ИИ для компаний в течение нескольких часов или дней вместо месяцев
• Гибкая инфраструктура: облачный или хостинг в вашем собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Самая высокая безопасность данных: использование в юридических фирмах является безопасным доказательством
• Используйте в широком спектре источников данных компании
• Выбор ваших собственных или различных моделей искусственного интеллекта (DE, EU, USA, CN)

Проблемы, которые решает наша платформа ИИ

• Отсутствие точности обычных решений ИИ
• Защита данных и безопасное управление конфиденциальными данными
• Высокие затраты и сложность индивидуального развития ИИ
• Отсутствие квалифицированного ИИ
• Интеграция ИИ в существующие ИТ -системы

Подробнее об этом здесь:

• Интеграция AI независимой и перекрестной платформы AI в масштабах источника для всех вопросов компании

Сравнительный анализ затрат: перспектива TCO

Затраты являются решающим фактором при выборе платформы ИИ. Тем не менее, чистое рассмотрение ценных цен не превышает. Комплексный анализ общих эксплуатационных расходов (общая стоимость владения, TCO) в течение всего жизненного цикла необходим для определения наиболее экономичного варианта для конкретного применения.

Подходит для:

• Системы управления данными в изменениях: стратегии успеха компании в эпохе ИИ

Структуры затрат независимых платформ (разработка, эксплуатация, техническое обслуживание)

Структура затрат независимых платформ может сильно различаться в зависимости от поставщика и модели развертывания:

• Затраты на лицензию на программное обеспечение: они могут быть потенциально ниже, чем с запатентованными гиперспешенными услугами, особенно если платформа сильно основана на моделях или компонентах с открытым исходным кодом. Некоторые поставщики, такие как масштабные вычисления в области HCI, позиционируют себя для устранения лицензионных затрат альтернативных поставщиков (например, VMware).
• Затраты на инфраструктуру: в случае локальных или частных облачных развертываний, затрат на инвестиции (CAPEX) или лизинговых показателей (OPEX) для серверов, памяти, компонентов сети и возможностей центров обработки данных (пространство, электроэнергия, охлаждение). Один только охлаждение может привести к значительной доле потребления электроэнергии. В размещенных независимых платформах обычно поступают плата за подписку, которые содержат затраты на инфраструктуру.
• Операционные расходы: Работа затрат включает в себя электроэнергию, охлаждение, обслуживание аппаратного обеспечения и программного обеспечения. Кроме того, существуют потенциально более высокие внутренние кадровые затраты на управление, мониторинг и специализированные ноу-хау по сравнению с полностью управляемыми гиперспешенными услугами. Эти эксплуатационные расходы часто упускаются из виду в расчетах TCO.
• Затраты на разработку и интеграцию: первоначальная настройка, интеграция в существующие системы и любые необходимые корректировки могут привести к значительным усилиям и, следовательно, затратам.
• Затраты на масштабируемость: расширение емкости часто требует покупки дополнительного оборудования (узлов, серверов) для локальных решений. Эти расходы могут быть запланированы, но требуют предварительных инвестиций или гибких моделей лизинга.

Сравнительный анализ на основе моделей ценообразования от гиперкалера

Платформы HyperScaler обычно характеризуются моделью, в которой доминируют OPEX:

• Оплата за выплат: затраты в первую очередь важны для фактического использования времени вычисления (ЦП/графический процессор), пространство для хранения, передачи данных и вызовов API. Это обеспечивает высокую эластичность, но может привести к непредсказуемым и высоким затратам с недостаточным управлением.
• Потенциальные скрытые затраты: в частности, затраты на отток данных из облака (выходные взносы) могут быть значительными и затруднить изменения в другого поставщика, что способствует блокировке. Премиальная поддержка, специализированные или высокопроизводительные типы экземпляров и расширенные функции безопасности или функции управления часто вызывают дополнительные затраты. Риск перевода является реальным, если использование ресурсов не постоянно контролируется и оптимизирован.
• Сложные ценообразование: модели ценообразования гиперсметористов часто очень сложны с разнообразными сервисными животными, вариантами для зарезервированных или спотовых экземпляров и различными платежными единицами. Это затрудняет точный расчет TCO.
• Затраты на модели API: использование запатентованных базовых моделей с помощью вызовов API может быть очень дорогим с большим объемом. Сравнения показывают, что альтернативы с открытым исходным кодом на обработанном токен могут быть значительно дешевле.

Оценка затрат на разработки в доме

Структура вашей собственной платформы ИИ обычно связана с самыми высокими начальными инвестициями. Это включает в себя затраты на исследования и разработки, приобретение высокоспециализированных талантов и создание необходимой инфраструктуры. Кроме того, существуют значительные расходы на техническое обслуживание, обновления, исправления безопасности и обязательство персонала. Возможные издержки также не должны недооценивать: ресурсы, которые поступают в строительство платформы, недоступны для других действий -при облегчении стоимости. Кроме того, время до эксплуатационной емкости (время на рынок), как правило, значительно дольше, чем при использовании существующих платформ.

Там нет универсального самого дешевого варианта. Расчет TCO сильно зависит от контекста. Hyperscalers часто предлагают более низкие затраты на вход и непревзойденную эластичность, что делает их привлекательными для стартапов, пилотных проектов или приложений с сильно колеблющейся нагрузкой. Тем не менее, независимые или частные платформы могут иметь более низкий TCO в долгосрочной перспективе в случае предсказуемых, больших рабочих нагрузок. Это применимо, в частности, если вы учитываете такие факторы, как высокие затраты на доступ к данным для гиперсметористов, затраты на премиальные услуги, потенциальные преимущества затрат моделей с открытым исходным кодом или возможность использования оптимизированного, вашего собственного оборудования. Исследования показывают, что TCO для государственных и частных облаков может быть теоретически схожи с той же способностью; Тем не менее, фактические затраты в значительной степени зависят от нагрузки, управления и конкретных моделей цен. Тщательный анализ TCO, который включает в себя все прямые и косвенные затраты о запланированном периоде использования (например, 3-5 лет), включая инфраструктуру, лицензии, персонал, обучение, миграцию, усилия по соблюдению и потенциальные затраты на выход-необходимо для обоснованного решения.

Общая структура сравнения эксплуатации для платформ искусственного интеллекта

Общая структура сравнения эксплуатации для платформ AI-Image: Xpert.Digital

Эта таблица предлагает качественную структуру для оценки профилей затрат. Фактические цифры в значительной степени зависят от конкретного сценария, но модели иллюстрируют различные финансовые последствия и риски соответствующих типов платформ.

Общая структура сравнения эксплуатационных расходов для платформ искусственного интеллекта показывает различные категории затрат и влияющие факторы, которые необходимо учитывать при выборе платформы. В случае независимых локальных или частных платформ первоначальные инвестиции достигают высокого уровня, в то время как они могут быть низкими до переменной в хостинших платформах или гиперспешенных решениях. Тем не менее, внутренне разработанные решения имеют очень высокие начальные затраты. В случае вычислительных затрат, которые влияют на обучение и вывод, расходы варьируются в зависимости от платформы. В случае независимых платформ эти фонды имеют размещенные решения и варианты общественного облака, вы можете быть высоким, потенциально высоко, особенно с большим объемом. Внутренне разработанные решения также являются стоимостью.

Затраты на лице являются умеренными в случае независимых платформ и размещенных опционов, но часто в общедоступном облаке и окупаются на используемый гигабайт. Внутренне разработанные решения имеют высокие затраты на хранение. Что касается доступа к данным или передачи, затраты на независимые платформы и внутренние решения низкие, но могут значительно увеличиться в общедоступной облачной среде при объеме данных.

Лицензирование программного обеспечения также показывает различия: в то время как параметры с открытым исходным кодом сохраняют расходы с низкими и средними для независимых платформ, они увеличиваются в размещенных или общедоступных облачных решениях, особенно если используются модели с конкретными платформами или API. В то же время понесены более низкие расходы на внутренние решения, но более высокие затраты на разработку. То же самое относится и к техническому обслуживанию и поддержке - внутренние решения и независимые платформы особенно затратывают, тогда как управляемые услуги гиперсмеров имеют более низкие расходы.

Требуемый персонал и их опыт являются важным фактором в эксплуатационных расходах. Независимые платформы и внутренне разработанные решения требуют высокой компетентности в инфраструктуре и искусственном интеллекте, в то время как это более умеренное в размещенных и общедоступных вариантах. Усилия по соблюдению варьируются в зависимости от платформы в зависимости от нормативных требований и сложности аудита. С другой стороны, затраты на стремительность демонстрируют четкие преимущества для решений общественного облака, потому что они эластичны, в то время как они выше во внутренних и находящихся в подъеме решениях из-за аппаратного и инфраструктурного расширения.

Выходные и миграционные затраты также играют роль, особенно для общедоступных облачных платформ, где существует определенный риск блокировки и может быть высоким, тогда как независимые платформы и внутренние разработанные решения в этой области обеспечивают более умеренные до низких затрат. В конечном счете, упомянутые категории иллюстрируют финансовые последствия и риски, которые следует учитывать при выборе платформы. Качественная структура используется для ориентации; Однако фактические затраты варьируются в зависимости от конкретного приложения.

Независимые платформы для ИИ предлагают много преимуществ, но также и проблемы, которые необходимо учитывать. Таким образом, реалистичная оценка таких платформ требует сбалансированного вида, который включает как положительные аспекты, так и возможные препятствия.

Решение проблем независимых платформ

Хотя независимые платформы ИИ предлагают привлекательные преимущества, они не без потенциальных проблем. Сбалансированный взгляд также должен учитывать эти недостатки или препятствия, чтобы иметь возможность провести реалистичную оценку.

Поддержка, зрелость сообщества и экосистемы

Качество и доступность поддержки могут варьироваться и не всегда могут иметь возможность достичь уровня глобальных организаций поддержки гиперсклара. Особенно в случае меньших или новых поставщиков, время отклика или глубина технического ноу-хау может быть проблемой для сложных проблем. Даже крупные организации могут столкнуться с первоначальными ограничениями при введении новых систем поддержки ИИ, например, в поддержке языка или в сфере обработки.

Размер сообщества вокруг конкретной независимой платформы часто меньше, чем огромные сообщества разработчиков и пользователей, которые сформировались вокруг услуг AWS, Azure или GCP. В то время как компоненты с открытым исходным кодом, используемые платформой, могут иметь большие и активные сообщества, конкретное сообщество платформ может быть меньше. Это может повлиять на наличие сторонних инструментов, сборных интеграций, учебных пособий и общего обмена знаниями. Тем не менее, следует отметить, что меньшие, сфокусированные сообщества часто могут быть очень преданными и полезными.

Окружающая экосистема, включая рыночные места для расширений, сертифицированных партнеров и доступных специалистов с навыками платформы, в целом значительно шире и ниже для гиперсчетов. Открытый исходный код, на которые могут полагаться независимые платформы, также зависят от деятельности сообщества и не дают никаких гарантий долгосрочной непрерывности.

Ширина и глубина функций по сравнению с гиперспешами

Независимые платформы могут не предлагать огромное количество немедленно доступных, сборных услуг искусственного интеллекта, специализированных моделей или дополнительных облачных инструментов, которые можно найти на больших платформах гиперскладеров. Их сосредоточено на основных функциональных функциях развития и продвижения ИИ или конкретных ниш.

Гиперырки вкладывают массовые инвестиции в исследования и разработки и часто являются первыми, кто вывел новые управляемые услуги искусственного интеллекта на рынок. Независимые платформы могут иметь определенную задержку при предоставлении абсолютно последних, высокоспециализированных управляемых услуг. Тем не менее, это частично компенсируется тем фактом, что они часто более гибки при интеграции последних разработок с открытым исходным кодом. Также возможно, что определенные нишевые функции или страновые покрытия не доступны для независимых поставщиков.

Потенциальная сложность реализации и управления

Создание и конфигурация независимых платформ, особенно на локальном или частном облачном развертывании, могут быть более технически требовательными и требовать более начальных усилий, чем использование часто сильно абстрактных и предварительно настроенных управляемых услуг гиперсклара. Отсутствие опыта или неправильной реализации может скрыть здесь риски.

Текущая операция также требует внутренних ресурсов или компетентного партнера для управления инфраструктурой, реализации обновлений, обеспечения безопасности и мониторинга компании. Это противоречит полностью управляемым предложениям PaaS или SaaS, в которых провайдер выполняет эти задачи. Администрация сложных, возможно, на микросервисах на основе архитектур искусственного интеллекта требует соответствующих ноу-хау.

Хотя, как объяснено в разделе VII, возможны сильные навыки интеграции, обеспечивая плавное взаимодействие в неоднородном ИТ -ландшафте, всегда содержит определенную сложность и потенциальные источники ошибки. Неверные конфигурации или неадекватная системная инфраструктура могут повлиять на надежность.

Поэтому использование независимых платформ может принести более высокую потребность в специализированных внутренних навыках (экспертов по искусственному искусству, управление инфраструктурой), как будто вы полагаетесь на управляемые услуги гиперсклара.

Дальнейшие соображения

• Поставщик варианта: при выборе независимого поставщика, в частности, меньшего или более нового, тщательного изучения его долгосрочной экономической стабильности, его дорожная карта продукта и его будущие перспективы.
• Этические риски и предвзятость. Независимые платформы, как и все системы ИИ, не застрахованы от таких рисков, как алгоритмический смещение (если модели были обучены искаженным данным), отсутствие объяснения (особенно для моделей глубокого обучения-проблему «черного ящика») или потенциал для злоупотребления. Даже если вы потенциально предлагаете большую прозрачность, эти общие риски ИИ должны быть приняты во внимание при выборе платформы и реализации.

Крайне важно понимать, что «проблемы» независимых платформ часто являются обратной стороной их «преимуществ». Необходимость в более внутренних ноу-хау (IX.C) напрямую связана с полученным управлением и адаптивностью (IV.C). Потенциально более узкий начальный набор функций (IX.B) может соответствовать более сфокусированной, менее перегруженной платформе (IV.A). Следовательно, эти проблемы всегда должны быть оценены в контексте стратегических приоритетов, риска риска и внутренних способностей организации. Компания, которая имеет основной приоритет для максимального контроля и адаптации, может рассматривать необходимость во внутренних знаниях специалиста в качестве необходимых инвестиций, а не как недостаток. Таким образом, решение для платформы не является поиском решения без недостатков, а выбор платформы, конкретные проблемы, которые являются приемлемыми или управляемыми ввиду ваших собственных целей и ресурсов, и лучшие из которых лучше всего соответствовать корпоративной стратегии.

Подходит для:

• Десять лучших конкурентов ИИ и сторонних решений в качестве альтернативы Microsoft SharePoint Premific Artificurest Intelligence

Стратегические рекомендации

Выбор правильной платформы ИИ является стратегическим курсом. Основываясь на анализе различных платформ, независимых от типов платформ, гиперкальные предложения и внутренние критерии разработки и рекомендации могут быть получены, особенно для компаний в европейском контексте.

Фреймворк принятия решений: когда выбрать независимую платформу ИИ?

Следует рассмотреть решение о независимой платформе ИИ, особенно если следующие факторы имеют высокий приоритет:

• Суверенитет данных и соответствие: если соблюдение GDPR, требование, специфичное для отрасли, и правила, специфичные для промышленности, и требуется максимальный контроль над локализацией, обработкой и прозрачностью данных (см. Раздел III).
• Избегание блокировки поставщиков: если стратегическая независимость от великих гиперсчетов является центральной целью поддержания гибкости и минимизации долгосрочных рисков затрат (см. Раздел V).
• Высокая потребность в адаптации: если требуется высокий уровень индивидуализации платформы, модели или инфраструктура требуется для конкретных случаев применения или для оптимизации (см. Раздел IV).
• Предпочтение для открытого исходного кода: когда конкретные модели или технологии с открытым исходным кодом являются предпочтительными по ценам, прозрачности, производительности или лицензии (см. Раздел IV.B).
• Оптимизированный TCO для предсказуемых нагрузок: когда долгосрочные общие эксплуатационные расходы для стабильных рабочих нагрузок с большими объемами находятся на переднем плане, а анализ показывает, что независимый подход (в Prem/Private) дешевле, чем постоянное использование гиперкалирования (см. Раздел VIII).
• Гибкая интеграция в гетерогенные ландшафты: если бесшовная интеграция в сложный, существующий ИТ -ландшафт с системами из разных поставщиков требует конкретной гибкости (см. Раздел VII).
• Нейтралитет в случае выбора компонентов: если объективный выбор лучших моделей и компонентов инфраструктуры, свободный от смещения экосистемы, имеет решающее значение для оптимизации производительности и затрат (см. Раздел VI).

Бронирование при выборе независимой платформы требуется, если:

• Требуются комплексные управляемые услуги, и внутренние ноу-хау для управления ИИ или инфраструктурой ограничены.
• Непосредственная доступность абсолютно широкого спектра сборных услуг ИИ является решающей.
• Минимизация начальных затрат и максимальная эластичность для сильно переменных или непредсказуемых рабочих нагрузок имеют приоритет.
• Существуют серьезные опасения по поводу экономической стабильности, качества поддержки или размера сообщества конкретного независимого поставщика.

Ключевые соображения для европейских компаний

Есть конкретные рекомендации для компаний в Европе:

• Расстановка регулирования регулирующей среды: требования GDPR, Закон о AI ЕС и потенциальные национальные или отраслевые правила должны быть в центре оценки платформы. Суверенитет данных должен быть основным фактором принятия решения. Его следует искать платформы, которые предлагают четкие и очевидные пути соответствия.
• Проверьте европейские инициативы и поставщики: такие инициативы, как GAIA-X или OpenGPT-X, а также поставщики, которые явно сосредоточены на европейском рынке, и следует оценить его потребности (например, некоторые из упомянутых или аналогичных). Вы можете предложить лучшее согласие с местными требованиями и ценностями.
• Оцените доступность специалистов: доступность персонала с необходимыми навыками для управления и использования выбранной платформы должна быть реалистично оценена.
• Получены стратегические партнерства: сотрудничество с независимыми поставщиками, системными интеграторами или консультантами, которые понимают европейский контекст и имеют опыт работы с соответствующими технологиями и правилами, могут критиковать успех.

Европейские платформы ИИ: стратегическая автономия с помощью уверенных в себе технологий

Ландшафт платформ ИИ быстро развивается. Появляются следующие тенденции:

• Увеличение суверенных и гибридных решений: спрос на платформы, которые обеспечивают суверенитет данных и обеспечивают гибкие гибридные облачные модели (комбинация локальных/частных облаков с гибкостью общего облака), вероятно, будет продолжать расти.
• Растущая важность открытого исходного кода: модели и платформы с открытым исходным кодом будут играть все более важную роль. Они продвигают инновации вперед, способствуют прозрачности и предлагают альтернативы для сокращения блокировки поставщиков.
• Сосредоточьтесь на ответственном ИИ: такие аспекты, как соответствие, этика, прозрачность, справедливость и снижение предвзятости, становятся решающими функциями дифференциации для платформ и приложений искусственного интеллекта.
• Интеграция остается решающей: способность к бесшовной интеграции ИИ в существующие процессы и системы компании останется основным требованием для реализации полной стоимости бизнеса.

Таким образом, можно заявить, что независимые платформы ИИ представляют собой убедительную альтернативу для европейских компаний, которые сталкиваются с строгими нормативными требованиями и стремятся к стратегической автономии. Их сильные стороны связаны с улучшенным контролем данных, большей гибкостью и адаптивностью, а также снижением рисков блокировки поставщиков. Даже если проблемы в отношении зрелости экосистемы могут существовать начальная функциональная ширина и сложность управления, ваши преимущества делают вас важным вариантом в процессе принятия решений для правильной инфраструктуры ИИ. Тщательное рассмотрение конкретных корпоративных требований, внутренних навыков и подробного анализа TCO необходимы для стратегического и экономического оптимального выбора.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑ Создание или перестройка стратегии ИИ

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Конрад Вольфенштейн

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus