Avrupa şirketleri için stratejik bir alternatif olarak bağımsız AI platformları

Alternatiflere kıyasla bağımsız AI platformları

Yapay Zeka (AI) uygulamalarının geliştirilmesi ve işletilmesi için doğru platformun seçimi, çok fazla karşılama sonuçları olan stratejik bir karardır. Şirketler, büyük hiper ölçekler, tamamen dahili olarak geliştirilen çözümler ve bağımsız AI platformları olarak adlandırılan teklifler arasındaki seçim ile karşı karşıyadır. İyi bir karar verebilmek için, bu yaklaşımların açık bir şekilde sınırlandırılması esastır.

İçin uygun:

• Tüm şirket konuları için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında AI platformunun yapay zeka entegrasyonu

Bağımsız AI platformlarının karakterizasyonu (egemen/özel AI kavramları dahil)

Bağımsız AI platformları tipik olarak Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ve Google Cloud Platform (GCP) gibi hiperscaler'ın baskın ekosisteminin dışında hareket eden sağlayıcılar tarafından sağlanır. Odak noktaları genellikle KI ve Makine Öğrenimi (ML) modellerinin geliştirilmesi, dağıtım ve yönetimi için özel becerilerin sağlanmasıdır, burada veri kontrolü, uyarlanabilirlik veya dikey endüstri entegrasyonu gibi yönler daha fazla vurgulanabilir. Bununla birlikte, bu platformlar özel bulut altyapısı, şirket içi veya bazı durumlarda hiper ölçeklerin altyapısında da çalıştırılabilir, ancak farklı bir yönetim ve kontrol katmanı sunar.

Avrupa bağlamında özellikle önemli olan ve genellikle bağımsız platformlarla ilişkili olan merkezi bir kavram "egemen yapay zeka" dır. Bu terim, veri ve teknolojiyi kontrol etme ihtiyacının altını çizmektedir. Örneğin Arvato Systems, "kamu AI" (eğitim için potansiyel olarak kullanıcı girdisini kullanan hiper ölçekli yaklaşımlarla karşılaştırılabilir) ve "egemen yapay zeka" arasında ayrım yapar. Egemen AI daha da farklılaşabilir:

• Kendi kendine belirlenmiş egemen AI: Bunlar, hiperscal altyapısında, ancak garantili AB veri sınırları ("AB veri sınırı") veya saf AB operasyonunda çalıştırılabilen zorunlu çözümlerdir. Genellikle belirli amaçlar için ince ayarlı ("ince ayarlı") genel büyük dil modelleri (LLM'ler) üzerine inşa ederler. Bu yaklaşım, modern yapay zekanın becerileri ile veriler üzerinde gerekli kontrol arasında bir uzlaşma arıyor.
• Kendinden yeterli egemen AI: Bu seviye maksimum kontrolü temsil eder. AI modelleri, üçüncü taraflara bağımlılık olmadan yerel olarak çalıştırılır ve kendi verileri temelinde eğitilir. Genellikle belirli bir görevde son derece uzmanlaşırlar. Bu öz -yeterlilik kontrolü en üst düzeye çıkarır, ancak potansiyel olarak genel performans veya uygulanabilirlik genişliği pahasına olabilir.

Genişliği, yatay servis portföylerini hedefleyen hiperscalers'ın aksine, bağımsız platformlar belirli nişlere daha sık odaklanır, özel araçlar, dikey çözümler veya temel fayda vaatleri olarak veri kontrolü gibi özellikler yoluyla açıkça konum sunar. Örneğin LocalMind, AI asistanlarını kendi sunucularında kullanma olasılığı ile açıkça reklamer. Özel bulut dağıtımlarının kullanılması veya sağlanması, kuruluşlara veri depolama ve işleme üzerinde tam kontrol sağlayan yaygın bir özelliktir.

Hiperscaler platformlarının farklılaşması (AWS, Azure, Google Cloud)

Hiperserler, büyük, küresel olarak dağıtılmış veri merkezlerinin sahipleri ve operatörleri olan büyük bulut sağlayıcılardır. Hizmet olarak altyapı (IAAS), Hizmet Olarak Platform (PAAS) ve Hizmet Olarak Yazılım (SaaS) olarak AI ve ML için kapsamlı hizmetler dahil olmak üzere son derece ölçeklenebilir, standartlaştırılmış bulut bilişim kaynakları sunarlar. En önde gelen temsilciler arasında AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, aynı zamanda IBM Cloud ve Alibaba Cloud da yer alıyor.

Ana özellikleri muazzam yatay ölçeklenebilirlik ve çok geniş bir entegre hizmet portföyüdür. Esnek ve güvenli altyapı sağlayabildikleri için birçok dijital dönüşüm stratejisinde merkezi bir rol oynarlar. AI alanında, hiperscales genellikle hizmet olarak makine öğrenimi (MLAAS) sunar. Bu, yerel kurulumlara gerek kalmadan veri depolama, bilgi işlem kapasitesi, algoritmalar ve arayüzlere bulut tabanlı erişim içerir. Teklif genellikle önceden eğitilmiş modeller, modeller için araçlar (örn. Azure AI, Google Vertex AI, AWS Sagemaker) ve dağıtım için gerekli altyapı içerir.

Önemli bir özellik, AI hizmetlerinin hiperscaler'ın daha geniş ekosistemine derin entegrasyonudur (hesaplama, depolama, ağ oluşturma, veritabanları). Bu entegrasyon sorunsuzluk yoluyla avantajlar sunabilir, ancak aynı zamanda güçlü sağlayıcı bağımlılığı ("satıcı kilitleme") riskini taşır. Kritik bir ayrım noktası veri kullanımı ile ilgilidir: Higherscal müşteri verilerinin - veya en azından meta veri ve kullanım modellerinin - kendi hizmetlerinizi geliştirmek için kullanabileceği düşünülmektedir. Egemen ve bağımsız platformlar genellikle bu endişeleri açıkça ele alır. Örneğin Microsoft, temel modellerin eğitimi için onay almadan müşteri verilerini kullanmamayı gösterir, ancak birçok kullanıcı için hala belirsizlik vardır.

İçsel olarak geliştirilen çözümlerle karşılaştırma (şirket içi)

Dahili olarak geliştirilen çözümler, bir kuruluşun iç BT veya veri bilimi ekipleri tarafından oluşturulan ve yönetilen tamamen özel yapım AI platformlarıdır. Teorik olarak, platformun her yönü üzerinde maksimum kontrol sunarlar, kendinden yeterli egemen AI kavramına benzer şekilde.

Ancak, bu yaklaşımın zorlukları önemlidir. Özel personel (veri bilimcileri, ML mühendisleri, altyapı uzmanları), uzun geliştirme süreleri ve bakım ve daha fazla geliştirme için sürekli çaba gerektirir. Geliştirme ve ölçekleme yavaş olabilir, bu da AI bölgesindeki hızlı inovasyonun arkasına düşme riski taşır. Aşırı ölçekli etkiler veya çok özel gereksinimler yoksa, bu yaklaşım genellikle dış platformların kullanımına kıyasla daha yüksek genel işletme maliyetleri (toplam mülkiyet maliyeti, TCO) ile sonuçlanır. Hızlı bir şekilde rekabetçi veya modası geçmiş olmayan çözümler geliştirme riski de vardır.

Bu platform türleri arasındaki sınırlar bulanık olabilir. “Bağımsız” bir platform kesinlikle bir hipersaler altyapısı üzerinde çalıştırılabilir, ancak belirli kontrol mekanizmaları, özellikleri veya uyumluluk soyutlamaları aracılığıyla bağımsız katma değer sunar. Örneğin LocalMind, kendi sunucularınızda çalışmayı ve aynı zamanda bulut erişimini ima eden tescilli modellerin kullanımını sağlar. Belirleyici fark genellikle sadece donanımın fiziksel konumunda değil, daha ziyade kontrol katmanında (yönetim planı), veri yönetişim modelinde (verileri ve kullanımını kontrol eden?) Ve sağlayıcı ile ilişkidadır. Bir platform, kullanıcıyı doğrudan hiperscaler-lock-in'den izole ettiği sürece AWS, Azure veya GCP altyapısı üzerinde çalışsa bile işlevsel olarak bağımsız olabilir ve benzersiz kontrol, ayar veya uyumluluk işlevleri sunar. Ayrımın çekirdeği, veri yönetişimi yönergelerinin uygulandığı ve standart hiperscal tekliflerinin dışında ne kadar esneklik olduğu merkezi AI platform hizmetlerini kimin sağladığıdır.

AI platformu türlerinin karşılaştırılması

Bu tablosal genel bakış, aşağıdaki bölümlerde çeşitli yaklaşımların avantajlarının ve dezavantajlarının ayrıntılı analizinin temeli olarak hizmet eder. Kontrol, esneklik, ölçeklenebilirlik ve potansiyel bağımlılıklardaki temel farklılıkları göstermektedir.

AI platform tiplerinin karşılaştırılması, bağımsız AI platformları, AWS, Azure ve GCP gibi hiperscaler AI platformları ile dahili olarak geliştirilen çözümler arasındaki farklılıkları gösterir. Bağımsız AI platformları çoğunlukla özel sağlayıcılar, genellikle KOBİ'ler veya niş oyuncular tarafından sağlanırken, hiperscaler platformları küresel bulut altyapı sağlayıcılarını kullanır ve dahili olarak geliştirilen kuruluştan gelir. Altyapıda, bağımsız platformlar şirket içi, özel bulut veya hibrit yaklaşımlara güvenmektedir, bunlardan bazıları hiperscal altyapıları da içerir. Hyperscalers, küresel genel bulut bilişim merkezlerini kullanırken, dahili olarak geliştirilen çözümler kendi veri merkezlerine veya özel bir buluta dayanmaktadır. Veri kontrolü ile ilgili olarak, bağımsız platformlar genellikle yüksek müşteri yönelimi ve veri egemenliğine odaklanırken, hiperscales sağlayıcı yönergelerine bağlı olarak potansiyel olarak sınırlı kontrol sunar. Dahili olarak geliştirilen çözümler, tam dahili veri kontrolünü mümkün kılar. Bağımsız platformlar ölçeklenebilirlik modelinde değişkendir: şirket içi planlama gerektirir, barındırılan modeller genellikle elastiktir. Hiper ölçekler, kullandıkça ödeme modelleri ile yüksek dereceli esneklik sunarken, içsel olarak geliştirilen çözümler kendi altyapılarına bağlıdır. Servis genişliği genellikle uzmanlaşmıştır ve bağımsız platformlara odaklanmıştır, ancak hiper ölçekli, ancak kapsamlı bir ekosistem ile çok geniş. Dahili olarak geliştirilen çözümler belirli ihtiyaçlara göre uyarlanmıştır. Uyarlama potansiyeli, genellikle açık kaynak dostu olan bağımsız platformlar için yüksektir, hiperserler ise belirli sınırlar içinde standartlaştırılmış konfigürasyonlar sunar. Dahili olarak geliştirilen çözümler teorik olarak maksimum adaptasyon potansiyelini sağlar. Maliyet modelleri değişir: Bağımsız platformlar genellikle capex ve opex karışımı ile lisans veya abonelik modellerine dayanırken, hiperscaler öncelikle OPEX tabanlı ödeme modelleri kullanır. Dahili olarak geliştirilen çözümler, geliştirme ve işletme için yüksek capex ve opex yatırımları gerektirir. GDPR ve AB uyumluluğuna odaklanma genellikle bağımsız platformlar ve temel bir vaat için yüksektir, hipersscales giderek daha fazla yanıt vermektedir, ancak bu ABD örtüsü nedeniyle daha karmaşık olabilir. Dahili olarak geliştirilen çözümler söz konusu olduğunda, bu iç uygulamaya bağlıdır. Bununla birlikte, bir satıcı kilitleme riski bağımsız platformlar için hiper ölçeklerden daha düşüktür. Hiper ölçekler ekosistem entegrasyonundan yüksek risklere sahiptir. Dahili olarak geliştirilen çözümler düşük bir satıcı-blok riskine sahiptir, ancak teknoloji engelleme olasılığı vardır.

Avrupa bağlamında veri egemenliğinde ve uyumun avantajı

Avrupa'da çalışan şirketler için veri koruması ve Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve yaklaşmakta olan AB AI Yasası gibi düzenleyici gereksinimlere uyumu merkezi gereksinimlerdir. Bağımsız AI platformları bu alanda önemli avantajlar sunabilir.

Veri korumasının ve veri güvenliğinin iyileştirilmesi

Bağımsız platformların, özellikle özel veya şirket içi dağıtım için önemli bir avantaj, verilerin yeri ve işlenmesi üzerinde ayrıntılı kontroldür. Bu, şirketlerin veri yerelleştirme gereksinimlerini doğrudan GDPR veya sektöre özgü düzenlemelerden ele almasını sağlar. Özel bir bulut ortamında, kuruluş verilerinizin nerede kaydedildiği ve nasıl işlendiği üzerinde tam kontrolü korur.

Buna ek olarak, özel veya özel ortamlar, şirketin özel ihtiyaçlarına ve risk profillerine göre uyarlanmış güvenlik yapılandırmalarının uygulanmasına izin verir. Bunlar, varsayılan olarak genel bulut ortamlarında sunulan genel güvenlik önlemlerinin ötesine geçebilir. Microsoft gibi hiper ölçekler, güvenlik ve veri korumasının “tasarıma göre” dikkate alındığını vurgulasa bile, özel bir ortam doğal olarak daha doğrudan kontrol ve yapılandırma seçenekleri sunar. Bağımsız platformlar, genişletilmiş yönetişim işlevleri gibi Avrupa standartlarına yönelik belirli güvenlik özellikleri de sunabilir.

AB'ye dayanan büyük, potansiyel olarak potansiyel olarak temelli teknoloji gruplarına verilen verilerin sınırlandırılması, olası veri koruma yaralanmaları, yetkisiz erişim veya platform sağlayıcısı tarafından istemeden devam eden veriler için yüzey alanını azaltır. Avrupa veri koruma mevzuatının gerektirdiği güvenlik standartlarını karşılamayan uluslararası veri merkezlerinin kullanımı, kontrollü ortamlar tarafından azaltılan bir riski temsil etmektedir.

GDPR ve Avrupa düzenlemelerinin gereksinimlerinin yerine getirilmesi

Bağımsız veya egemen AI platformları, GDPR'nin temel ilkelerini doğal olarak destekleyecek şekilde tasarlanabilir:

• Veri Minimasyonu (Madde 5 para. 1 Lit. C GDPR): Kontrollü bir ortamda, yalnızca işleme amacı için gereken kişisel verilerin kullanıldığından emin olmak ve denetim yapmak daha kolaydır.
• Yüzde bağlanma (Madde 5 para. 1 Lit. B GDPR): Belirli işleme amaçlarının uygulanması ve bir kötüye kullanımın önlenmesi daha kolaydır.
• Şeffaflık (Madde 5 Para. 1 Lit. A, Madde 13, 14 GDPR): AI algoritmalarının ("açıklanabilir AI") izlenebilirliği genel bir zorluk olmaya devam etse de, platform üzerindeki kontrol veri akışlarını ve işleme mantığını belgelemeyi kolaylaştırır. Bu, etkilenenlere ve denetimlere yönelik bilgi yükümlülüklerini yerine getirmek için gereklidir. Etkilenenler, verilerinin nasıl işlendiği konusunda net ve anlaşılır bir şekilde bilgilendirilmelidir.
• Dürüstlük ve Gizlilik (Madde 5 para. 1 Lit. F GDPR): Veri güvenliğini korumak için uygun teknik ve organizasyonel önlemlerin (TOMS) uygulanması daha doğrudan kontrol edilebilir.
• Etkilenen haklar (Bölüm III GDPR): Bilgi, düzeltme ve silme ("unutulma hakkı") gibi hakların uygulanması veriler üzerinde doğrudan kontrol ile basitleştirilebilir.

AI sistemleri için riske dayalı gereksinimler yerleştiren AB AI Yasası'na göre, şeffaflık, kontrol ve denetlenebilir süreçler sunan platformlar avantajlıdır. Bu, özellikle eğitim, istihdam, kritik altyapılar veya kolluk kuvvetleri gibi alanlarda tanımlandığı gibi yüksek riskli ACI sistemlerinin kullanımına uygulanır. Bağımsız platformlar, AI Yasası uyumluluğunu desteklemek için özel olarak işlevler geliştirebilir veya sunabilir.

Bir diğer önemli nokta ise üçüncü ülkelere sorunlu veri aktarımından kaçınmaktır. AB içinde barındırılan veya tesislerde çalışan platformların kullanılması, kişisel verilerin ABD gibi yeterli veri koruma düzeyi olmayan ülkelere iletilmesi için karmaşık yasal yapılara (standart sözleşme maddeleri veya yeterlilik kararları gibi) ihtiyaç duyar. AB-US Veri Gizlilik Çerçevesi gibi düzenlemelere rağmen, bu küresel hiperscal hizmetlerinin kullanımında kalıcı bir zorluk olmaya devam etmektedir.

Uyum sağlamak için mekanizmalar

Bağımsız platformlar, veri koruma düzenlemelerine uyumu desteklemek için farklı mekanizmalar sunar:

• Özel bulut / şirket içi dağıtım: Bu, veri egemenliği ve kontrolü sağlamanın en doğrudan yoludur. Organizasyon, altyapı üzerinde fiziksel veya mantıksal kontrolü korur.
• Veri Yerelleştirme / AB Sınırları: Bazı sağlayıcılar, altta yatan altyapı bir hiperscaler'dan gelse bile, verilerin yalnızca AB veya belirli ülke sınırları içinde işleneceğini garanti eder. Örneğin Microsoft Azure, Avrupa sunucu konumları sunar.
• Anonimleştirme ve takma adlandırma araçları: Platformlar, AI işlemlerine akmadan önce verilerin anonimleştirilmesi veya takma adlandırılması için entegre işlevler sunabilir. Bu, GDPR'nin kapsamını azaltabilir. Modellerin cihazdan ayrılan ham veriler olmadan yerel olarak eğitildiği federasyonlu öğrenme başka bir yaklaşımdır.
• Tasarımla Tasarım / Gizliliğe Göre Uyum: Platformlar, veri koruma ilkelerini ("Tasarımla Gizlilik") dikkate aldıkları sıfırdan tasarlanabilir ve veri koruması dostça varsayılan ayarlar ("Varsayılan olarak gizlilik") sunabilir. Bu, otomatik veri filtreleme, veri işleme faaliyetlerini izlemek için ayrıntılı denetim günlükleri, veri yönetişimi ve onay yönetimi için granüler erişim kontrolleri ve araçlar ile desteklenebilir.
• Sertifikalar: Sanat'a göre resmi sertifikalar. 42 GDPR, veri koruma standartlarına şeffaf bir şekilde uyumu işgal edebilir ve rekabet avantajı olarak hizmet edebilir. Bu sertifikalar platform sağlayıcıları tarafından aranabilir veya kullanıcı tarafından kontrollü platformlarda daha kolay elde edilebilir. Sanat uyarınca görevlerinize uygunluğun kanıtını kolaylaştırabilirsiniz. 28 GDPR, özellikle işlemciler için. ISO 27001 gibi belirlenmiş standartlar da bu bağlamda alakalıdır.

Sadece uyum sağlama değil, aynı zamanda bunu kanıtlama yeteneği, sadece bir ihtiyaçtan Avrupa pazarında stratejik bir avantaja gelişir. Veri koruması ve güvenilir AI, müşterilerin, ortakların ve halkın güveni için çok önemlidir. Avrupa düzenleyici gereksinimlerine özel olarak yanıt veren ve net uyum yolları sunan bağımsız platformlar (örn. Garantili veri yerelleştirmesi, şeffaf işleme adımları, entegre kontrol mekanizmaları ile), şirketler güveni en aza indirmek ve oluşturmak için uyum risklerinin mümkün olduğunu sağlar. Böylece, özellikle hassas endüstrilerde veya kritik verileri işlerken uyumluluğu saf bir maliyet faktöründen stratejik bir varlığa dönüştürmeye yardımcı olabilirsiniz. Uyumluluğu basitleştiren ve açıkça sağlayan bir platform seçimi, aynı güvenlik ve tespit edilebilirlik seviyesine ulaşmak için küresel hiperscal ortamlarındaki karmaşık navigasyona kıyasla toplam uyum maliyetlerini potansiyel olarak azaltan stratejik bir karardır.

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla

Esneklik, adaptasyon ve kontrol

Veri egemenliği yönlerine ek olarak, bağımsız AI platformları genellikle hiperscaler'ın standartlaştırılmış tekliflerine veya potansiyel olarak kaynak yoğun şirket içi gelişmelere kıyasla daha yüksek bir esneklik, uyarlanabilirlik ve kontrol sunar.

Özel yapım AI Çözümleri: Standart tekliflerin ötesinde

Bağımsız platformlar, geliştirme ortamını yapılandırırken, üçüncü tarafların belirli araçlarının entegrasyonu veya iş süreçlerinin değiştirilmesi, genellikle daha standartlaştırılmış PaaS ve SaaS hizmetlerinde olduğundan daha fazla kapsam sunabilir. AI web sitesi Bubilder alanında gözlemlendiği gibi bazı modüler sistemler, uyarlanabilirlik pahasına hıza öncelik verirken, diğer bağımsız çözümler kullanıcılara daha fazla kontrol sağlamayı amaçlamaktadır.

Bu esneklik, etki alanına özgü gereksinimlere daha derin uyum sağlar. Şirketler, genellikle geniş uygulanabilirlik için kullanılan hiperscaler modellerinin genel becerilerinin ötesine geçebilen son derece özel görevler veya endüstriler için modelleri veya tüm platform kurulumlarını optimize edebilir. Kendine yeterince egemen AI kavramı, kendi verileri üzerinde eğitilmiş son derece uzmanlaşmış modellere açıkça yöneliktir. Bu esneklik, AI modellerinin endüstriler arasında aktarılma ve uyarlama olasılığının altını çizmektedir.

Başka bir husus, büyük platformların potansiyel olarak aşırı yüklenmiş veya sabit servis paketlerine katlanmak yerine gerekli bileşenleri özel olarak seçme ve kullanma olasılığıdır. Bu, gereksiz karmaşıklık ve maliyetlerden kaçınmaya yardımcı olabilir. Bununla birlikte, tersine, hiper ölçeklerin genellikle zorluklar (IX) bölümünde daha ayrıntılı olarak incelenen daha geniş bir standart işlev ve hizmet yelpazesi sundukları dikkate alınmalıdır.

İçin uygun:

• Yapay Zeka, Microsoft SharePoint'i Premium AI ile Akıllı İçerik Yönetim Platformuna Dönüştürür

Açık kaynaklı modellerin ve teknolojilerin kullanımı

Birçok bağımsız platformun önemli bir avantajı, özellikle Lama (Meta) veya Mistrral gibi önde gelen açık kaynak modelleri olmak üzere çok çeşitli AI modellerinin daha kolay kullanımıdır. Bu, kendi tescilli modellerini veya yakın ortakların modellerini tercih etme eğilimi gösteren hiper ölçekler ile zıttır. Ücretsiz model seçimi, kuruluşların performans, maliyetler, lisans koşulları veya görev için özel uygunluk gibi kriterlere göre kararlar vermelerini sağlar. Örneğin LocalMind, tescilli seçeneklerin yanı sıra Lama ve Mistral'ı açıkça destekler. Avrupa projesi OpenGPT-X, Avrupa dillerine ve ihtiyaçlarına özel olarak uyarlanmış olan Teuken-7b gibi güçlü açık kaynaklı alternatifler sağlamayı amaçlamaktadır.

Açık kaynak modelleri ayrıca mimarileri ve potansiyel olarak eğitim verileri ile ilgili daha yüksek düzeyde şeffaflık sunar (belgelerin kalitesine bağlı olarak, örneğin “model kartlar”). Bu şeffaflık, uyum amaçları, hata ayıklama ve model davranışının temel anlayışı için çok önemli olabilir.

Maliyet görünümünden, özellikle büyük hacimli kullanım durumunda, açık kaynak modelleri, tescilli API'ler aracılığıyla yerleşimden önemli ölçüde daha ucuz olabilir. Deepseek-R1 (açık kaynak odaklı) ve Openai O1 (tescilli) arasındaki karşılaştırma, işlenen jeton başına önemli fiyat farklılıkları gösterir. Son olarak, açık kaynak kullanımı, küresel AI topluluğunun hızlı inovasyon döngülerine katılımı sağlar.

Altyapı ve model dağıtım üzerinde kontrol

Bağımsız platformlar, dağıtım ortamını seçerken genellikle daha fazla esneklik sunar. Seçenekler, şirket içi özel bulutlara, farklı sağlayıcılardan kaynakların kullanıldığı çoklu kaplı senaryolara kadar değişir. Örneğin Deepseek, veri kontrolünü en üst düzeye çıkaran Docker kaplarında yerel olarak çalıştırılabilir. Bu seçim özgürlüğü, şirketlere performans, gecikme, maliyetler ve veri güvenliği gibi yönler üzerinde daha fazla kontrol sağlar.

Bu, belirli iş yükleri için temel donanımı (örneğin spesifik GPU, bellek çözümleri) ve yazılım yapılandırmalarını (işletim sistemleri, çerçeveler) optimize etme olasılığı ile el ele gider. Şirketler, Hiperscaler'ın standart örnek türleri ve fiyat modelleri ile sınırlı olmak yerine, daha potansiyel olarak daha verimli veya daha ucuz kurulumlar uygulayabilir.

Geliştirme ortamı üzerinde kontrol ayrıca daha derin deneyler ve belirli araştırma veya geliştirme görevleri için gerekli olan özel araçların veya kütüphanelerin sorunsuz entegrasyonunu sağlar.

Bununla birlikte, bağımsız platformlar sunan genişletilmiş esneklik ve kontrole genellikle artan sorumluluk ve potansiyel olarak karmaşıklık eşlik eder. Hiperscales, yönetilen hizmetler aracılığıyla birçok altyapı detayını soyut ederken, bağımsız platformlar, özellikle şirket içi veya yoğun kişiselleştirilmiş dağıtımlar durumunda, tesis, konfigürasyon, işletme ve bakım için daha fazla dahili uzman bilgi gerektirir. Bu nedenle esnekliğin avantajı, bu kontrolü aktif olarak kullanma konusunda gerekli becerilere ve stratejik iradeye sahip kuruluşlar için en büyüktür. Bu know-how eksikse veya odak noktası öncelikle standart uygulamalarla hızlı piyasa lansmanı üzerindeyse, yönetilen hiperscal hizmetlerinin sadeliği daha cazip olabilir. Karar büyük ölçüde stratejik önceliklere bağlıdır: yönetilen hizmetlerin kullanıcı arkadaşlığı ve genişliğine karşı maksimum kontrol ve uyarlanabilirlik. Bu uzlaşma aynı zamanda toplam işletme maliyetlerini (Bölüm VIII) ve potansiyel zorlukları (Bölüm IX) etkiler.

Satıcı kilitlenmesinin azaltılması: Stratejik ve etki

Tedarikçi kilitleme olarak bilinen tek bir teknoloji sağlayıcısına bağımlılık, özellikle AI ve bulut teknolojilerinin dinamik alanında önemli bir stratejik risktir. Bağımsız AI platformları genellikle bu riski azaltmanın bir yolu olarak konumlandırılır.

Hiperscaler bağımlılığının risklerini anlamak

Satıcı Lock-in, teknolojiden veya bir sağlayıcının hizmetlerinden gelen değişimin yüksek maliyetleri veya teknik karmaşıklığa sahip bir yasaklayıcı ile ilişkili olduğu bir durumu açıklar. Bu bağımlılık, sağlayıcıya müşteri için önemli bir müzakere gücü sağlar.

Kilitleme nedenleri çeşitlidir. Bu, tescilli teknolojiler, arayüzler (API'lar) ve diğer sistemlerle uyumsuzluk yaratan veri formatlarını içerir. Bir hipersaler ekosistemindeki farklı hizmetlerin derin entegrasyonu, tek tek bileşenlerin yerini almayı zorlaştırır. Buluttan (çıkış maliyetleri) veri aktarımı için yüksek maliyetler finansal engel görevi görür. Buna ek olarak, diğer platformlara kolayca aktarılamayan çalışanların özel bilgi ve eğitimine ve uzun vadeli sözleşmelere veya lisans koşullarına yatırımlar vardır. Bir sağlayıcıdan ne kadar çok hizmet ve ne kadar çok bağlantılı olursa, potansiyel bir değişiklik o kadar karmaşık olur.

Bu tür bağımlılığın stratejik riskleri dikkate değerdir. Şirket yol haritasına ve sağlayıcının teknolojik kararlarına bağlı olduğu için daha az çeviklik ve esneklik içerir. Rakiplerden yenilikçi veya daha ucuz çözümlere uyum sağlama yeteneği kısıtlanmıştır, bu da kendi inovasyon hızınızı yavaşlatabilir. Şirketler, müzakere pozisyonları zayıfladığı için fiyat artışlarına veya sözleşme koşullarında olumsuz değişikliklere duyarlıdır. Düzenleyici gereksinimler, özellikle finans sektöründe, bir kilitleme risklerini yönetmek için açık çıkış stratejileri bile öngörebilir.

Maliyet sonuçları düzenli işletme maliyetlerinin ötesine geçer. Bir platform değişikliği (değiştirme), kilitleme etkileri ile güçlendirilen önemli göç maliyetlerine neden olur. Bu, veri aktarımı için maliyetler, özel teknolojilere dayanan işlevlerin ve entegrasyonların potansiyel yeni gelişimi veya uyarlanması ve çalışanlar için kapsamlı eğitim içerir. Göç sırasında iş kesintileri yoluyla dolaylı maliyetler veya yetersiz planlama ile uzun vadeli verimsizlikler eklenir. Bir bulut platformundan çıkış için potansiyel maliyetler de dikkate alınmalıdır.

Bağımsız platformlar stratejik özerkliği nasıl teşvik ediyor?

Bağımsız AI platformları, stratejik özerkliği farklı şekillerde korumaya ve kilitleme risklerini azaltmaya yardımcı olabilir:

• Açık Standartların Kullanımı: Açık Standartlara Dayalı Platformlar Örnek Standartlaştırılmış Konteyner Formatları (Docker gibi), Açık API'ler veya Açık Kaynak Modellerin Desteği ve Çerçeveler-Özel Teknolojilere Bağımlılığı Rekreter.
• Veri Taşınabilirliği: Daha az tescilli veri formatlarının kullanılması veya veri dışa aktarmasının standart formatlarda açık desteği, verilerin diğer sistemlere veya sağlayıcılara geçişini kolaylaştırır. Standartlaştırılmış veri formatları anahtar bir unsurdur.
• Altyapı Sözlüğü: Platformu farklı altyapılarda (şirket içi, özel bulut, potansiyel olarak çoklu bulut) kullanma olasılığı doğal olarak tek bir sağlayıcının altyapısına bağlanmayı azaltır. Uygulamaların konteynerleştirilmesi önemli bir teknik olarak belirtilmiştir.
• Ekosistem Kilitlerinden Kaçınma: Bağımsız platformlar, aynı sağlayıcının çeşitli derin entegre hizmetlerini kullanmak için daha az baskı uygulama eğilimindedir. Bu, daha fazla modüler mimari ve bireysel bileşenler için daha fazla seçim özgürlüğü sağlar. Egemen AI kavramı açıkça bireysel sağlayıcılardan bağımsızlığı amaçlamaktadır.

Kilitlenmeyi önleyerek uzun vadeli maliyet avantajları

Güçlü sağlayıcı bağımlılığından kaçınmak uzun vadede maliyet avantajlarına yol açabilir:

• Daha iyi müzakere pozisyonu: Sağlayıcıyı değiştirmek için güvenilir bir fırsat, rekabetçi baskıyı korur ve fiyat ve sözleşme müzakerelerindeki kendi konumunuzu güçlendirir. Bazı analizler, orta ölçekli veya uzmanlaşmış sağlayıcıların küresel hiperscal'lardan daha fazla müzakere özgürlüğü sunabileceğini düşündürmektedir.
• Optimize edilmiş giderler: Her görev için en uygun maliyetli bileşenleri (modeller, altyapı, araçlar) seçebilme özgürlüğü daha iyi maliyet optimizasyonu sağlar. Bu, potansiyel olarak daha ucuz açık kaynak seçeneklerinin veya daha verimli, kendi seçtiği donanımın kullanılmasını içerir.
• Daha az göç maliyetleri: Bir değişiklik gerekiyorsa veya arzu edilirse, finansal ve teknik engeller daha düşüktür, bu da daha yeni, daha iyi veya daha ucuz teknolojilerin uyarlanmasını kolaylaştırır.
• Öngörülebilir bütçeleme: Beklenmedik fiyat artışlarına daha düşük duyarlılık veya daha istikrarlı bir finansal planlama sağlayacak bir sağlayıcının ücretindeki değişiklikler.

Bununla birlikte, satıcı kilitlenmesinin bir spektrum olduğunu ve ikili bir kalite olmadığını bilmek önemlidir. Bağımsız bir sağlayıcı seçerken belirli bir bağımlılık da vardır - özel platform işlevlerinden, API'lardan, destek kalitesi ve sonuçta ekonomik istikrarı. Bu nedenle kilitlenmeyi azaltmak için etkili bir strateji, bağımsız bir sağlayıcı seçmekten daha fazlasını içerir. Açık standartlara, konteynerleştirmeye, veri taşınabilirliğine ve potansiyel olarak çoklu bulut yaklaşımlarına dayalı bilinçli mimari gerektirir. Bağımsız platformlar bu tür stratejilerin uygulanmasını kolaylaştırabilir, ancak riski otomatik olarak ortadan kaldırmayın. Amaç, tamamen bağımsızlığı kovalamak yerine esneklik ve çıkış fırsatlarının bilinçli olarak korunduğu yönetilen bir bağımlılık olmalıdır.

İçin uygun:

• Satıcı kilitlenmesinin tehlikeleri: Şirketler neden bağımlılıklardan kaçınmalıdır?

Model ve altyapı seçiminde tarafsızlık

Optimal AI modellerinin seçimi ve altta yatan altyapı, AI uygulamalarının performansı ve ekonomisi için çok önemlidir. Bağımsız platformlar burada hiperscaler'ın yakından entegre ekosistemlerinden daha fazla tarafsızlık sunabilir.

Ekosistem yanlılığından kaçınmak: çeşitli AI modellerine erişim

Hiperscalers doğal olarak kendi AI modellerini veya platformlarında yakın stratejik ortakların (Openai veya Gemini ile Google gibi Microsoft gibi) modellerini tanıtmak ve optimize etmekle ilgilenmektedir. Bu, bu modellerin tercihen, daha iyi teknik olarak entegre veya fiyat açısından alternatiflerden daha çekici olanlara yol açabilir.

Öte yandan bağımsız platformlar, genellikle belirli bir temel modeli tercih etmek için aynı teşvike sahip değildir. Bu nedenle, önde gelen açık kaynak seçenekleri de dahil olmak üzere daha geniş bir model yelpazesine daha nötr erişim sağlayabilirsiniz. Bu, şirketlerin model seçimini belirli görev, maliyetler, şeffaflık veya lisans koşulları için performans gibi objektif kriterler üzerinde daha fazla hizalamalarını sağlar. LocalMind gibi platformlar bunu, Chatt, Claude ve Gemini gibi özel modellerin yanı sıra Lama ve Mistral gibi açık kaynak modellerine açıkça destek sunarak gösterir. Avrupa'daki OpenGPT-X gibi girişimler bile rekabetçi Avrupa açık kaynak alternatifleri yaratmaya odaklanıyor.

Nesnel altyapı kararları

Tarafsızlık genellikle altyapı seçimine kadar uzanır:

• Donanım-Tagnostisizm: Tesislerde veya özel bulutlarda işletilen bağımsız platformlar, şirketlerin kendi ölçütlerine ve maliyet-fayda analizlerine göre donanım (CPU, GPU, uzmanlaşmış işlemciler, bellek) seçmelerini sağlar. Bunlar, tek bir hipersscaler'ın belirtilen örnek türleri, konfigürasyonları ve fiyat yapılarıyla sınırlı değildir. Saf depolama gibi sağlayıcılar, özellikle AI iş yükleri için optimize edilmiş bir depolama altyapısının önemini vurgulamaktadır.
• Optimize edilmiş teknoloji yığını: AI iş yüklerinin belirli gereksinimlerine tam olarak uyarlanmış bir altyapı yığını (donanım, ağ, depolama, yazılım çerçeveleri) tasarlamak mümkündür. Bu, potansiyel olarak standart bulut modüllerinin kullanımından daha iyi performansa veya daha yüksek maliyet verimliliğine yol açabilir.
• Birlikte bağımlılıklardan kaçınmak: Platform sağlayıcısının belirli verileri, ağ veya güvenlik hizmetlerini kullanma baskısı daha düşük olma eğilimindedir. Bu, teknik gereksinimlere ve performans özelliklerine dayalı daha nesnel bir bileşen seçimi sağlar.

AI uygulamalarının gerçek optimizasyonu, ilgili görev için modelin, verilerin, araçların ve altyapının mümkün olan en iyi koordinasyonunu gerektirir. Hiperscaler'ın yakından entegre platformlarındaki doğal ekosistem yanlılığı, kararları rahat bir şekilde rahatça yönlendirebilir, ancak teknik veya ekonomik olarak optimal seçim olmayabilir, ancak öncelikle sağlayıcının yığınına fayda sağlayabilir. Daha fazla tarafsızlığı ile bağımsız platformlar, şirketlerin tüm AI yaşam döngüsü boyunca daha nesnel, daha fazla güç odaklı ve potansiyel olarak uygun maliyetli kararlar vermelerini sağlayabilir. Bu tarafsızlık sadece felsefi bir ilke değil, aynı zamanda pratik sonuçları da vardır. Güçlü bir açık kaynak modeli, özel bir şirket içi donanım veya bir hipersclerer “duvarlı bahçesinde” gerçekleştirilmesi veya tanıtılmaması zor olabilecek belirli bir özel bulut kurulumu ile birleştirme olasılığını açar. Bu nesnel optimizasyon potansiyeli, tarafsızlığın önemli bir stratejik avantajını temsil eder.

İçin uygun:

• Basitçe açıklanmış AI modelleri: AI, sesli modellerin ve muhakemenin temellerini anlayın

Kurumsal ekosisteme sorunsuz entegrasyon

Şirket bağlamındaki AI uygulamalarının değeri genellikle yalnızca mevcut BT sistemleri ve veri kaynakları ile entegrasyon yoluyla gelişir. Bu nedenle bağımsız AI platformları, hipersscaler ekosistemlerine pratik bir alternatif sunmak için sağlam ve esnek entegrasyon becerileri sunmalıdır.

Mevcut BT sistemlerine bağlantı (ERP, CRM vb.)

Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) sistemleri (örn. SAP) ve Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) sistemleri (örn. Salesforce) gibi şirketin temel sistemleriyle entegrasyon çok önemlidir. Bu, ilgili şirket verilerini eğitim ve yapay zeka kullanımı ve kazanılan bilgi veya otomasyon için doğrudan iş süreçlerine geri kazanılabilir. Örneğin AI, doğrudan ERP planlamasına akan talep tahminlerini iyileştirmek veya CRM'deki müşteri verilerini zenginleştirmek için kullanılabilir.

Bağımsız platformlar genellikle bu ihtiyacı farklı mekanizmalarla ele alır:

• API'ler (Uygulama Programlama Arabirimleri): İyi belgelenmiş, standart tabanlı API'lerin (örn. Dinlenme) sağlanması, diğer sistemlerle iletişimi sağlamak için temeldir.
• Konektörler: SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics veya Microsoft 365 gibi yaygın kurumsal uygulamalara hazırlanan konektörler entegrasyon çabalarını önemli ölçüde azaltabilir. Seeburger veya Jitterbit gibi sağlayıcılar entegrasyon çözümleri konusunda uzmanlaşmıştır ve derin entegrasyon sağlayan sertifikalı SAP konektörleri sunar. SAP'nin kendisi ayrıca çeşitli sistemlere konektörler sağlayan kendi entegrasyon platformunu (SAP Integration Suite, eski adıyla CPI) sunar.
• Midcesware/IPAAS Uyumluluğu: Hizmet (IPAAS) sunumu olarak mevcut şirket çapında ara katman yazılımı çözümleri veya entegrasyon platformu ile çalışma yeteneği, yerleşik entegrasyon stratejileri olan şirketler için önemlidir.
• Çift yönlü senkronizasyon: Birçok uygulama için, verilerin yalnızca kaynak sistemlerinden okunaması değil, aynı zamanda orada da yazılabilmesi çok önemlidir (örneğin müşteri kişilerinin veya sipariş durumunun güncellenmesi).

Çeşitli veri kaynaklarına bağlantı

AI modelleri, genellikle şirketteki çeşitli sistemlerde ve formatlarda dağıtılan ilgili verilere erişime ihtiyaç duyar: ilişkisel veritabanları, veri ambarları, veri gölleri, bulut depolama, operasyonel sistemler ve aynı zamanda belgeler veya resimler gibi yapılandırılmamış kaynaklar. Bu nedenle bağımsız AI platformları bu heterojen veri kaynaklarına bağlanabilmeli ve farklı türlerden verileri işleyebilmelidir. LocalMind gibi platformlar, yapılandırılmamış metinleri, resim ve diyagramları içeren karmaşık belgeleri, resim ve videoları işleyebileceğinizi vurgular. SAPS duyurulan Business Veri Cloud, format veya depolama konumundan bağımsız olarak şirket verilerine erişimi standartlaştırmayı da amaçlamaktadır.

Geliştirme ve analiz araçlarıyla uyumluluk

Veri bilimi ve geliştirme ekiplerinin verimliliği için ortak araçlar ve çerçevelerle uyumluluk esastır. Bu, tensorflow veya pytorch gibi yaygın KI/ml çerçevelerin desteğini, Python veya Java gibi programlama dillerini ve Jupyter not defterleri gibi geliştirme ortamlarının desteğini içerir.

İş zekası (BI) ve analiz araçları ile entegrasyon da önemlidir. AI modellerinin sonuçları genellikle gösterge tablolarında görselleştirilmeli veya raporlar için hazırlanmalıdır. Tersine, BI araçları AI analizi için veri sağlayabilir. Açık standartların desteği genellikle daha geniş bir üçüncü taraf araçlara olan bağlantıyı kolaylaştırır.

Hyperscales kendi kapsamlı ekosistemleri içinde kesintisiz entegrasyondan yararlanırken, bağımsız platformlar mevcut, heterojen kurumsal manzaraya esnek bağlantıdaki güçlerini kanıtlamalıdır. Başarıları, en azından etkili, ancak ideal olarak esnek olarak SAP ve Salesforce gibi yerleşik sistemlere hiperscaler'ın tekliflerinden daha fazla entegre edilip edilemeyeceklerine bağlıdır. Bir platformun “bağımsızlığı”, entegrasyon engellerine yol açarsa, aksi takdirde dezavantaj olarak kanıtlanabilir. Bu nedenle önde gelen bağımsız sağlayıcılar, birlikte çalışabilirlikte mükemmellik göstermeli, güçlü API'ler, konektörler ve muhtemelen entegrasyon uzmanlarıyla ortaklıklar sunmalıdır. Karmaşık, yetişkin ortamlara entegrasyonu düzeltme yetenekleri, kritik bir başarı faktörüdür ve heterojen manzaralarda öncelikle kendi yığını içindeki entegrasyona odaklanan bir hiperscal'a göre bir avantaj bile olabilir.

Ki-Gamechanger: Maliyetleri azaltan, kararlarını artıran ve verimliliği artıran en esnek AI platformu-tailor yapımı çözümler

Bağımsız AI Platformu: Tüm ilgili şirket veri kaynaklarını entegre eder

• Bu AI platformu tüm belirli veri kaynaklarıyla etkileşime girer
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ve diğer birçok veri yönetim sisteminden
• Hızlı AI Entegrasyonu: Şirketler için aylar yerine saatler veya günler içinde özel yapım AI çözümleri
• Esnek Altyapı: Bulut tabanlı veya kendi veri merkezinizde barındırma (Almanya, Avrupa, ücretsiz konum seçimi)

• En Yüksek Veri Güvenliği: Hukuk firmalarında kullanmak güvenli kanıttır
• Çok çeşitli şirket veri kaynaklarında kullanın
• Kendi veya çeşitli AI modellerinizin seçimi (DE, AB, ABD, CN)

AI platformumuzun çözdüğü zorluklar

• Geleneksel AI çözümlerinin doğruluğu eksikliği
• Hassas verilerin veri koruması ve güvenli yönetimi
• Bireysel AI gelişiminin yüksek maliyetleri ve karmaşıklığı
• Nitelikli AI eksikliği
• AI'nın mevcut BT sistemlerine entegrasyonu

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Tüm şirket konuları için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında AI platformunun yapay zeka entegrasyonu

Karşılaştırmalı maliyet analizi: bir TCO perspektifi

Maliyetler, bir AI platformu seçmede belirleyici bir faktördür. Ancak, liste fiyatlarının saf bir değerlendirmesi yetersiz kalıyor. Belirli uygulama için en ekonomik seçeneği belirlemek için tüm yaşam döngüsü boyunca toplam işletme maliyetlerinin (toplam mülkiyet maliyeti, TCO) kapsamlı bir analizi gereklidir.

İçin uygun:

• Değişimde Veri Yönetimi Sistemleri: Şirketin AI Çağında Başarısı için Stratejiler

Bağımsız platformların maliyet yapıları (geliştirme, operasyon, bakım)

Bağımsız platformların maliyet yapısı, sağlayıcıya ve dağıtım modeline bağlı olarak büyük ölçüde değişebilir:

• Yazılım Lisansı Maliyetleri: Bunlar, özellikle platform güçlü bir şekilde açık kaynak modellerine veya bileşenlere dayanıyorsa, tescilli hiperscal hizmetlerinden potansiyel olarak daha düşük olabilir. HCI alanındaki ölçek hesaplama gibi bazı sağlayıcılar, alternatif sağlayıcıların (örn. VMware) lisans maliyetlerini ortadan kaldırmak için kendilerini konumlandırıyorlar.
• Altyapı Maliyetleri: Şirket içi veya özel bulut dağıtımları durumunda, sunucular, bellek, ağ bileşenleri ve veri merkezi kapasiteleri (boşluk, elektrik, soğutma) için yatırım maliyetleri (CAPEX) veya kiralama oranları (OPEX) ortaya çıkar. Tek başına soğutma, elektrik tüketiminde önemli bir pay verebilir. Barındırılan bağımsız platformlarda, altyapı maliyetleri içeren abonelik ücretleri tipik olarak ortaya çıkar.
• İşletme Maliyetleri: Çalışan maliyetler arasında elektrik, soğutma, donanım ve yazılımın bakımı bulunur. Buna ek olarak, tam yönetilen hiperscal hizmetlere kıyasla yönetim, izleme ve uzmanlık bilgisi için potansiyel olarak daha yüksek iç personel maliyetleri vardır. Bu operasyonel maliyetler TCO hesaplamalarında genellikle göz ardı edilir.
• Geliştirme ve entegrasyon maliyetleri: İlk kurulum, mevcut sistemlere entegrasyon ve gerekli ayarlamalar önemli çabalara ve dolayısıyla maliyetlere neden olabilir.
• Ölçeklenebilirlik maliyetleri: Kapasitenin genişlemesi genellikle şirket içi çözümler için ek donanım (düğümler, sunucular) satın alınmasını gerektirir. Bu maliyetler planlanabilir, ancak ön yatırımlar veya esnek kiralama modelleri gerektirir.

Hiperscalern'in fiyatlandırma modellerine dayanan kıyaslama

Hiperscaler platformları tipik olarak OPEX egemen bir modelle karakterizedir:

• Gittikçe Ödeme: Maliyetler öncelikle bilgi işlem süresinin (CPU/GPU), depolama alanı, veri iletimi ve API çağrılarının gerçek kullanımı için önemlidir. Bu yüksek esneklik sunar, ancak yetersiz yönetim ile öngörülemeyen ve yüksek maliyetlere yol açabilir.
• Potansiyel Gizli Maliyetler: Özellikle, buluttan (çıkış ücretleri) veri çıkış maliyetleri önemli olabilir ve başka bir sağlayıcıya değişiklikleri zorlaştırabilir, bu da kilitlenmeye katkıda bulunur. Premium destek, uzmanlaşmış veya yüksek performanslı örnek türleri ve genişletilmiş güvenlik veya yönetim özellikleri genellikle ek maliyetlere neden olur. Kaynak kullanımı sürekli olarak izlenmez ve optimize edilmezse transfer riski gerçektir.
• Karmaşık Fiyatlandırma: Hiper ölçeklerin fiyatlandırma modelleri, çeşitli hizmet hayvanları, ayrılmış veya spot örnekleri ve farklı faturalandırma üniteleri ile genellikle çok karmaşıktır. Bu, kesin bir TCO hesaplaması için zorlaştırır.
• Model API'leri için maliyetler: API çağrıları aracılığıyla tescilli temel modellerin kullanılması yüksek hacim ile çok pahalı olabilir. Karşılaştırmalar, işlenen jeton başına açık kaynak alternatiflerinin önemli ölçüde daha ucuz olabileceğini göstermektedir.

Evsel gelişmelerin maliyetlerinin değerlendirilmesi

Kendi AI platformunuzun yapısı genellikle en yüksek ilk yatırımlarla ilişkilidir. Bu, araştırma ve geliştirme maliyetleri, son derece uzmanlaşmış yeteneklerin edinilmesi ve gerekli altyapının kurulmasını içerir. Buna ek olarak, bakım, güncellemeler, güvenlik yamaları ve personelin bağlanması için önemli çalışma maliyetleri vardır. Fırsat maliyetleri de göz ardı edilmemelidir: Platform yapımına akan kaynaklar, diğer değer katma faaliyetleri için mevcut değildir. Buna ek olarak, operasyonel kapasiteye (piyasaya sürülme süresi) kadar zaman, mevcut platformların kullanımından önemli ölçüde daha uzundur.

Evrensel en ucuz seçenek yoktur. TCO hesaplaması büyük ölçüde bağlama bağımlıdır. Hipersiler genellikle daha düşük giriş maliyetleri ve eşsiz esneklik sunar, bu da onları yeni başlayanlar, pilot projeler veya güçlü bir şekilde dalgalanan bir yüke sahip uygulamalar için cazip hale getirir. Bununla birlikte, bağımsız veya özel platformlar, öngörülebilir, büyük hacimli iş yükleri durumunda uzun vadede daha düşük bir TCO'ya sahip olabilir. Bu, özellikle hiper ölçekler için yüksek veri erişim maliyetleri, premium hizmetler için maliyetler, açık kaynak modellerinin potansiyel maliyet avantajları veya optimize edilmiş kendi donanımınız kullanma olasılığı gibi faktörleri dikkate alırsanız geçerlidir. Çalışmalar, kamu ve özel bulutlar için TCO'nun teorik olarak aynı kapasiteye benzer olabileceğini göstermektedir; Bununla birlikte, gerçek maliyetler büyük ölçüde yüke, yönetime ve belirli fiyat modellerine bağlıdır. Altyapı, lisans, personel, eğitim, göç, uyum çabası ve potansiyel çıkış maliyetleri de dahil olmak üzere planlanan kullanım dönemi (örn. 3-5 yıl) hakkında tüm doğrudan ve dolaylı maliyetleri içeren kapsamlı bir TCO analizi-sağlam bir karar için gereklidir.

AI platformları için toplam işletim maliyetleri karşılaştırma çerçevesi

Bu tablo, maliyet profillerini değerlendirmek için nitel bir çerçeve sunmaktadır. Gerçek sayılar büyük ölçüde belirli senaryoya bağlıdır, ancak kalıplar ilgili platform türlerinin farklı finansal sonuçlarını ve risklerini göstermektedir.

AI platformları için genel işletme maliyetleri karşılaştırma çerçevesi, bir platform seçerken dikkate alınması gereken farklı maliyet kategorilerini ve etkileme faktörlerini gösterir. Bağımsız şirket içi veya özel platformlar durumunda, ilk yatırım yüksektir, barındırılan platformlarda veya hiperscal tabanlı çözümlerde değişkenden düşük olabilir. Bununla birlikte, dahili olarak geliştirilen çözümler çok yüksek başlangıç ​​maliyetlerine sahiptir. Eğitimi ve çıkarımları etkileyen hesaplama maliyetleri söz konusu olduğunda, masraflar platforma bağlı olarak değişir. Bağımsız platformlar söz konusu olduğunda, bu fonlar barındırılan çözümler ve genel bulut seçenekleri ile, özellikle büyük bir hacimle potansiyel olarak yüksek olabilirsiniz. Dahili olarak geliştirilen çözümler de maliyet yoğundur.

Yüz maliyetleri bağımsız platformlar ve barındırılan seçenekler için ılımlıdır, ancak genellikle genel bulutta ve kullanılan gigabayt başına ödeme yapar. Dahili olarak geliştirilen çözümler yüksek depolama maliyetlerine sahiptir. Veri erişimi veya aktarımı ile ilgili olarak, bağımsız platformlar ve dahili çözümlerin maliyetleri düşüktür, ancak veri hacmi olduğunda genel bir bulut ortamında önemli ölçüde artabilir.

Yazılım lisanslama da farklılıkları gösterir: Açık kaynak seçenekleri, bağımsız platformlar için masrafları düşük ila orta korurken, özellikle platforma özgü veya API modelleri kullanılırsa, barındırılan veya genel bulut çözümlerinde artarlar. Aynı zamanda, dahili olarak geliştirilen çözümler için daha düşük masraflar ortaya çıkar, ancak daha yüksek kalkınma maliyetleri. Aynı şey bakım ve destek için de geçerlidir - dahili çözümler ve bağımsız platformlar özellikle maliyet yoğundur, oysa hiper ölçeklerin yönetilen hizmetleri daha düşük masraflara sahiptir.

Gerekli personel ve uzmanlıkları işletme maliyetlerinde önemli bir faktördür. Bağımsız platformlar ve dahili olarak geliştirilen çözümler, altyapı ve AI'da yüksek yetkinlik gerektirirken, bu barındırılan ve genel bulut seçeneklerinde daha ılımlıdır. Uyum çabası, düzenleyici gereksinimlere ve denetim karmaşıklığına bağlı olarak platforma bağlı olarak değişir. Skality maliyetleri ise, elastik oldukları için genel bulut çözümleri için net avantajlar gösterirken, donanım ve altyapı genişlemesi nedeniyle iç ve şirket içi çözümlerde daha yüksektirler.

Çıkış ve göç maliyetleri, özellikle belirli bir kilitleme riskinin olduğu ve yüksek olabileceği genel bulut platformları için de bir rol oynarken, bu alandaki bağımsız platformlar ve dahili olarak geliştirilen çözümler daha orta ila düşük maliyetler getirir. Nihayetinde, bahsedilen kategoriler, bir platform seçerken dikkate alınması gereken finansal sonuçları ve riskleri göstermektedir. Nitel çerçeve oryantasyon için kullanılır; Ancak, gerçek maliyetler belirli uygulamaya bağlı olarak değişir.

Bağımsız AI platformları birçok avantaj sunar, ancak dikkate alınması gereken zorluklar da sunar. Bu nedenle bu tür platformların gerçekçi bir değerlendirmesi, hem olumlu yönleri hem de olası engelleri içeren dengeli bir görünüm gerektirir.

Bağımsız platformların zorluklarını ele almak

Bağımsız AI platformları çekici avantajlar sunsa da, potansiyel zorluklar yoktur. Dengeli bir görüş, gerçekçi bir değerlendirme yapabilmek için bu dezavantajları veya engelleri dikkate almalıdır.

Destek, Topluluk ve Ekosistem Olgunluğu

Desteğin kalitesi ve mevcudiyeti değişebilir ve her zaman hiperscaler'ın küresel destek organizasyonlarının seviyesine ulaşamayabilir. Özellikle daha küçük veya daha yeni sağlayıcılar söz konusu olduğunda, yanıt süreleri veya teknik bilginin derinliği, karmaşık sorunlar için bir zorluk olabilir. Büyük kuruluşlar bile yeni AI destek sistemleri, örneğin dil desteğinde veya işlemin kapsamında ilk kısıtlamalarla karşılaşabilir.

Topluluğun belirli bir bağımsız platform etrafındaki büyüklüğü, AWS, Azure veya GCP hizmetleri etrafında oluşan büyük geliştirici ve kullanıcı topluluklarından daha küçüktür. Platform tarafından kullanılan açık kaynak bileşenleri büyük ve aktif topluluklara sahip olsa da, belirli platform topluluğu daha küçük olabilir. Bu, üçüncü taraf araçların, prefabrik entegrasyonların, öğreticilerin ve genel bilgi alışverişinin mevcudiyetini etkileyebilir. Bununla birlikte, daha küçük, odaklanmış toplulukların genellikle çok kararlı ve yararlı olabileceğine dikkat edilmelidir.

Uzantılar, sertifikalı ortaklar ve platform becerilerine sahip mevcut uzmanlar için pazar yerleri dahil olmak üzere çevredeki ekosistem genellikle hiperskalerler için önemli ölçüde daha geniştir ve daha düşüktür. Bağımsız platformların güvenebileceği açık kaynaklı projeler de topluluğun faaliyetine bağlıdır ve uzun vadeli süreklilik garantisi sunmaz.

Hiperskalerlere kıyasla işlevlerin genişliği ve derinliği

Bağımsız platformlar, büyük hiperscaler platformlarında bulunabilecek hemen mevcut, prefabrik AI hizmetleri, özel modeller veya tamamlayıcı bulut araçları sunmayabilir. Odak noktaları genellikle AI gelişimi ve tanıtımının temel işlevleri veya belirli nişlerdir.

Hyperscalers, araştırma ve geliştirmeye büyük ölçüde yatırım yapar ve genellikle yeni, yönetilen AI hizmetlerini piyasaya süren ilk kişidir. Kesinlikle en yeni, son derece uzmanlaşmış yönetilen hizmetleri sunarken bağımsız platformlar belirli bir gecikmeye sahip olabilir. Bununla birlikte, bu, en son açık kaynak gelişmelerini entegre ederken genellikle daha esnek olmaları nedeniyle kısmen telafi edilir. Ayrıca, bağımsız sağlayıcılar için bazı niş fonksiyonların veya ülke kapaklarının mevcut olmaması da mümkündür.

Potansiyel uygulama ve yönetim karmaşıklığı

Bağımsız platformların kurulması ve yapılandırılması, özellikle şirket içi veya özel bulut dağıtımlarında, teknik olarak daha zorlu olabilir ve hiperscaler'ın sıklıkla yoğun soyut ve önceden yapılandırılmış yönetilen hizmetlerin kullanımından daha fazla başlangıç ​​çaba gerektirebilir. Uzmanlık veya yanlış uygulama eksikliği burada riskleri gizleyebilir.

Mevcut operasyon ayrıca, altyapının yönetimi, güncellemelerin uygulanması, şirketin güvenliğini ve izlenmesini sağlamak için dahili kaynaklar veya yetkili bir ortak gerektirir. Bu, sağlayıcının bu görevleri üstlendiği tamamen yönetilen PaaS veya SaaS tekliflerine aykırıdır. Kompleksin, muhtemelen AI mimarilerine dayanan mikro hizmetler üzerinde uygulanması uygun know-how gerektirir.

Her ne kadar, Bölüm VII'de açıklandığı gibi, güçlü entegrasyon becerileri mümkün olsa da, heterojen bir BT manzarasında pürüzsüz bir etkileşim sağlamak her zaman belirli bir karmaşıklık ve potansiyel hata kaynaklarını barındırır. Yanlış yapılandırmalar veya yetersiz bir sistem altyapısı güvenilirliği etkileyebilir.

Bu nedenle bağımsız platformların kullanımı, hiperscaler'ın yönetilen hizmetlerine güveniyormuş gibi özel iç becerilere (AI uzmanları, altyapı yönetimi) daha yüksek bir ihtiyaç getirebilir.

Diğer düşünceler

• Sağlayıcı VIALITY: Bağımsız bir sağlayıcı, özellikle daha küçük veya daha yeni bir sağlayıcı seçerken, uzun vadeli ekonomik istikrarının dikkatli bir şekilde incelenmesi, ürün yol haritası ve gelecekteki beklentileri önemlidir.
• Etik riskler ve önyargı: Tüm AI sistemleri gibi bağımsız platformlar, algoritmik yanlılık (modeller çarpık veriler üzerinde eğitilmişse), açıklanabilirlik eksikliği (özellikle derin öğrenme modelleri için-"kara kutu" problemi için) veya kötüye kullanım potansiyeli gibi risklere karşı bağışık değildir. Potansiyel olarak daha fazla şeffaflık sunsanız bile, bir platform ve uygulama seçerken bu genel AI riskleri dikkate alınmalıdır.

Bağımsız platformların “zorluklarının” genellikle “avantajlarının” ters tarafı olduğunu anlamak çok önemlidir. Daha fazla dahili know-how (ix.c) ihtiyacı doğrudan elde edilen kontrol ve uyarlanabilirliğe (iv.c) bağlanır. Potansiyel olarak daha dar bir başlangıç ​​özellik seti (IX.B) daha odaklanmış, daha az yüklü bir platforma (IV.A) karşılık gelebilir. Bu nedenle bu zorluklar her zaman stratejik öncelikler, risk riski ve kuruluşun iç yetenekleri bağlamında değerlendirilmelidir. Maksimum kontrol ve adaptasyon için birinci önceliği olan bir şirket, iç uzman bilgisine olan ihtiyacı bir dezavantaj olarak değil, gerekli bir yatırım olarak değerlendirecektir. Bu nedenle bir platform kararı, dezavantajları olmayan bir çözüm arayışı değil, kendi hedefleriniz ve kaynaklarınız göz önüne alındığında ve en iyisi kurumsal stratejiyle eşleşecek en iyisi olan platformun seçimi.

İçin uygun:

• Microsoft Sharepoint Premium-eklem Zekası'na alternatif olarak ilk on AI yarışmacısı ve üçüncü taraf çözümleri

Stratejik Öneriler

Doğru AI platformunu seçmek stratejik bir kurstur. Çeşitli platform türlerinden bağımsız platformların analizine dayanarak, özellikle Avrupa bağlamındaki şirketler için hiperscal teklifleri ve şirket içi gelişmeler karar kriterleri ve önerileri elde edilebilir.

Karar çerçevesi: Bağımsız bir AI platformu ne zaman seçilir?

Özellikle aşağıdaki faktörlerin yüksek bir önceliği varsa, bağımsız bir AI platformu kararı dikkate alınmalıdır:

• Veri Egemenliği ve Uyum: GDPR'ye uygunluk, AB AI Yasası veya Sektöre özgü düzenlemeler, veri yerelleştirmesi, işleme ve şeffaflık üzerinde en büyük önceliğe ve maksimum kontrole sahiptir (bkz. Bölüm III).
• Satıcının kilitlenmesinden kaçınma: Büyük hiper ölçeklerden stratejik bağımsızlık, esnekliği korumak ve uzun vadeli maliyet risklerini en aza indirmek için merkezi bir hedeftir (bkz. Bölüm V).
• Yüksek Adaptasyon İhtiyacı: Platformun, modellerin veya altyapının belirli uygulama durumları veya optimizasyon için yüksek düzeyde bireyselleştirilmesi gerekiyorsa (bkz. Bölüm IV).
• Açık kaynak tercihi: Maliyet, şeffaflık, performans veya lisans nedenlerinden belirli açık kaynak modelleri veya teknolojileri tercih edildiğinde (bkz. Bölüm IV.B).
• Öngörülebilir yükler için optimize edilmiş TCO: Kararlı, büyük hacimli iş yükleri için uzun vadeli toplam işletim maliyetleri ön planda olduğunda ve analizler bağımsız bir yaklaşımın (şirket içi/özel) kalıcı hiperscal kullanımdan daha ucuz olduğunu göstermektedir (bkz. Bölüm VIII).
• Heterojen manzaralara esnek entegrasyon: Bir komplekse kesintisiz entegrasyon, farklı sağlayıcılardan sistemlerle mevcut BT peyzajı özel esneklik gerektirir (bkz. Bölüm VII).
• Bileşen seçimi durumunda tarafsızlık: Ekosistem yanlılığı olmayan en iyi modellerin ve altyapı bileşenlerinin objektif seçimi performans ve maliyet optimizasyonu için çok önemliyse (bkz. Bölüm VI).

Aşağıdaki durumlarda bağımsız bir platform seçiminde rezervasyon gereklidir.

• Kapsamlı yönetilen hizmetler gereklidir ve yapay zeka veya altyapı yönetimi için dahili know-how sınırlıdır.
• Kesinlikle en geniş prefabrik AI hizmetlerinin kullanılabilirliği belirleyicidir.
• Güçlü değişken veya öngörülemeyen iş yükleri için başlangıç ​​maliyetlerinin ve maksimum esnekliğin en aza indirilmesi önceliğe sahiptir.
• Belirli bir bağımsız sağlayıcının ekonomik istikrarı, destek kalitesi veya topluluk büyüklüğü hakkında önemli endişeler vardır.

Avrupa şirketleri için temel hususlar

Avrupa'daki şirketler için özel öneriler var:

• Düzenleyici ortama öncelik vermek: GDPR'nin gereksinimleri, AB AI Yasası ve potansiyel ulusal veya sektörel düzenlemeler platform değerlendirmesinin odak noktası olmalıdır. Veri egemenliği birincil karar verme faktörü olmalıdır. Açık ve gösterilebilir uyum yolları sunan platformlar için aranmalıdır.
• Avrupa girişimlerini ve sağlayıcılarını kontrol edin: GAIA-X veya OpenGPT-X gibi girişimlerin yanı sıra Avrupa pazarına açıkça konsantre olan sağlayıcılar ve ihtiyaçları (örneğin, belirtilen veya benzerlerin bazıları) değerlendirilmelidir. Yerel gereksinimler ve değerlerle daha iyi anlaşma sunabilirsiniz.
• Uzmanların kullanılabilirliğini derecelendirin: Seçilen platformu yönetmek ve kullanmak için gerekli becerilere sahip personelin kullanılabilirliği gerçekçi bir şekilde değerlendirilmelidir.
• Stratejik ortaklıklar alınır: Avrupa bağlamını anlayan ve ilgili teknolojiler ve düzenlemeler konusunda deneyime sahip olan bağımsız sağlayıcılar, sistem entegratörleri veya danışmanlarla işbirliği başarıyı eleştirebilir.

Avrupa'nın AI Platformları: Kendinden emin teknolojilerle stratejik özerklik

AI platformlarının manzarası hızla gelişiyor. Aşağıdaki eğilimler ortaya çıkıyor:

• Artan egemen ve hibrit çözümler: Veri egemenliğini sağlayan ve esnek hibrid bulut modellerini (şirket içi/özel bulut kontrolünün ortak bulut esnekliği ile kombinasyonu) sağlayan platformlara olan talep muhtemelen yükselmeye devam edecektir.
• Açık Kaynak'ın Artan önemi: Açık kaynaklı modeller ve platformlar giderek daha önemli bir rol oynayacaktır. Yenilikleri ileriye taşıyor, şeffaflığı teşvik ediyor ve satıcının kilitlenmesini azaltmak için alternatifler sunuyorlar.
• Sorumlu AI'ya odaklanın: Uyum, etik, şeffaflık, adalet ve önyargıların azaltılması gibi yönler AI platformları ve uygulamaları için belirleyici farklılaşma özellikleri haline gelir.
• Entegrasyon çok önemlidir: AI'nın mevcut şirket süreçlerine ve sistemlerine kesintisiz entegrasyonu yeteneği, tam iş değerinin uygulanması için temel bir gereklilik olmaya devam edecektir.

Özetle, bağımsız AI platformlarının katı düzenleyici gereksinimlerle karşılaşan ve stratejik özerklik için çaba gösteren Avrupa şirketleri için ikna edici bir alternatif temsil ettiği belirtilebilir. Güçlü yönleri özellikle gelişmiş veri kontrolü, daha fazla esneklik ve uyarlanabilirlik ve satıcı kilitleme risklerinin azaltılmasında yatmaktadır. Ekosistem olgunluğu ile ilgili zorluklar, başlangıç ​​fonksiyonel genişliği ve yönetim karmaşıklığı mevcut olsa bile, avantajlarınız sizi doğru AI altyapısı için karar sürecinde önemli bir seçenek haline getirir. Stratejik ve ekonomik olarak optimal seçim yapmak için belirli kurumsal gereksinimler, iç beceriler ve ayrıntılı bir TCO analizi hakkında dikkatli bir şekilde dikkate alınmaktadır.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Öncü İş Geliştirme

 

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

 

 

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus