Незалежні платформи AI як стратегічна альтернатива для європейських компаній

Незалежні платформи AI порівняно з альтернативами

Вибір правильної платформи для розробки та експлуатації застосувань штучного інтелекту (AI) є стратегічним рішенням з далекосяжними наслідками. Компанії стикаються з вибором між пропозиціями великих гіперкалів, повністю внутрішньо розробленими рішеннями та так званими незалежними платформами AI. Для того, щоб мати можливість прийняти добре обстановлене рішення, є чітке розмежування цих підходів.

Підходить для цього:

• Інтеграція AI незалежної та перехресної платформи AI для всіх питань компанії

Характеристика незалежних платформ AI (включаючи суверенні/приватні концепції AI)

Незалежні платформи AI, як правило, надаються постачальниками, які діють поза домінуючою екосистемою гіперкалера, таких як Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure та Google Cloud Platform (GCP). Їх увага часто зосереджена на забезпеченні конкретних навичок для моделей розвитку, розгортання та управління KI та машинного навчання (ML), згідно з якими можна більше підкреслити аспекти, такі як контроль даних, адаптованість або інтеграція вертикальної галузі. Однак ці платформи можуть експлуатуватися на приватній хмарній інфраструктурі, локальній або, в деяких випадках, також на інфраструктурі гіперкалерів, але пропонують чіткий рівень управління та контролю.

Центральною концепцією, яка особливо важлива в європейському контексті і часто асоціюється з незалежними платформами, - це "суверенний ШІ". Цей термін підкреслює необхідність контролю даних та технологій. Наприклад, системи ARVATO розрізняють "публічний ШІ" (порівнянні з гіперсальними підходами, які потенційно використовують введення користувача для навчання) та "Суверени АІ". Суверенний ШІ може бути додатково диференційований:

• Суверенний суверенний АІ: Це обов'язкові рішення, які можуть експлуатуватися на гіперсальній інфраструктурі, але з гарантованими обмеженнями даних ЄС ("межа даних ЄС") або в чистому операції ЄС. Вони часто ґрунтуються на публічних великих мовних моделях (LLMS), які тонко налаштовані для конкретних цілей ("тонко налаштовані"). Цей підхід шукає компроміс між навичками сучасного ШІ та необхідним контролем над даними.
• Самодостатній суверенний AI: Цей рівень являє собою максимальний контроль. Моделі AI працюють на місцевому рівні, без залежностей від третіх сторін і навчаються на основі власних даних. Вони часто мають високу спеціалізацію в певному завданні. Ця самостійність максимізує контроль, але потенційно може бути за рахунок загальної продуктивності або ширини застосовності.

На відміну від гіперкалерів, які спрямовані на ширину, горизонтальні портфелі обслуговування, незалежні платформи частіше зосереджуються на конкретних нішах, пропонують спеціалізовані інструменти, вертикальні рішення або позицію явно за допомогою таких характеристик, як захист даних та контроль даних як основні обіцянки вигоди. Наприклад, LocalMind, явно рекламує з можливістю керувати помічниками AI на власних серверах. Використання або включення приватних хмарних розгортань - це загальна функція, яка надає організаціям повний контроль над зберіганням та обробкою даних.

Диференціація гіперкалерських платформ (AWS, Azure, Google Cloud)

Гіперсальці - це великі хмарні постачальники, які є власниками та операторами масових, глобально розподілених центрів обробки даних. Вони пропонують високо масштабовані, стандартизовані хмарні обчислювальні ресурси як інфраструктура як послуга (IAAS), платформа як послуга (PAAS) та програмного забезпечення як послуги (SaaS), включаючи широкі послуги для AI та ML. Найвидатніші представники включають AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, а також IBM Cloud та Alibaba Cloud.

Їх головна особливість - величезна горизонтальна масштабованість та дуже широкий портфель інтегральних послуг. Вони відіграють центральну роль у багатьох стратегіях цифрової трансформації, оскільки вони можуть забезпечити гнучку та безпечну інфраструктуру. У районі ШІ гіперсекції зазвичай пропонують машинне навчання як послуга (MLAA). Сюди входить доступ на базі хмари до зберігання даних, обчислювальні ємність, алгоритми та інтерфейси без необхідності локальних установок. Пропозиція часто включає попередньо треновані моделі, інструменти для моделей (наприклад, Azure AI, Google Vertex AI, AWS SageMaker) та необхідну інфраструктуру для розгортання.

Важливою особливістю є глибока інтеграція послуг AI в більш широку екосистему гіперкалера (обчислення, зберігання, мереж, бази даних). Ця інтеграція може запропонувати переваги через безперервність, але в той же час несе ризик сильної залежності від постачальника ("Замикання постачальників"). Критична точка розрізнення стосується використання даних: враховується, що гіперсальні дані клієнтів - або принаймні метадані та моделі використання - можуть використовувати для покращення власних послуг. Суверенні та незалежні платформи часто чітко вирішують ці проблеми. Наприклад, Microsoft вказує не використовувати дані клієнтів без згоди на навчання основних моделей, але для багатьох користувачів все ще є невизначеність.

Порівняння з внутрішньо розробленими рішеннями (внутрішні)

Внутрішньо розроблені рішення-це повністю індивідуальні платформи AI, які побудовані та керуються внутрішніми ІТ або науковими командами, що займаються самою організацією. Теоретично вони пропонують максимальний контроль над кожним аспектом платформи, подібно до концепції самостійного суверенного ШІ.

Однак виклики такого підходу є важливими. Він вимагає значних інвестицій у спеціалізований персонал (науковці з даних, інженери ML, експерти з інфраструктури), тривалі часи розвитку та постійні зусилля для підтримки та подальшого розвитку. Розробка та масштабування можуть бути повільними, що ризикує відстати від швидкого інновації в районі ШІ. Якщо немає екстремальних ефектів або дуже конкретних вимог, такий підхід часто призводить до більш високих загальних експлуатаційних витрат (загальна вартість власності, TCO) порівняно з використанням зовнішніх платформ. Існує також ризик розвитку рішень, які не є конкурентоспроможними чи застарілими швидко.

Межі між цими типами платформ можуть розмиватися. "Незалежна" платформа, безумовно, може керуватися інфраструктурою гіперкалера, але пропонує незалежну додаткову цінність за допомогою конкретних механізмів управління, функцій або абстракцій відповідності. Наприклад, LocalMind дозволяє працювати на власних серверах, а також використання власних моделей, що передбачає доступ до хмарного доступу. Вирішальна різниця часто полягає не лише у фізичному розташуванні апаратного забезпечення, а в контрольному шарі (План управління), моделі управління даними (яка контролює дані та його використання?) Та взаємозв'язок з постачальником. Платформа може бути функціонально незалежною, навіть якщо вона працює на інфраструктурі AWS, Azure або GCP до тих пір, поки вона ізолювала користувач від прямих гіперкалер-замок, є ізольованим і пропонує унікальні функції контролю, коригування або відповідності. Основою розрізнення є те, хто надає центральні послуги платформи AI, які застосовуються вказівки щодо управління даними, і кількість гнучкості існує поза стандартизованими гіперскальними пропозиціями.

Порівняння типів платформи AI

Порівняння типів платформи AI: Xpert.digital

Цей табличний огляд служить основою для детального аналізу переваг та недоліків різних підходів у наступних розділах. Він ілюструє основні відмінності в контролі, гнучкості, масштабованій та потенційній залежності.

Порівняння типів платформ AI показує відмінності між незалежними платформами AI, HyperScaler AI платформ, такими як AWS, Azure та GCP, а також внутрішньо розроблені рішення. Незалежні платформи AI здебільшого надаються спеціалізованими постачальниками, часто МСП або нішевих гравців, тоді як платформи HyperScaler використовують глобальні постачальники хмарної інфраструктури та походять з організації, розробленої внутрішньо. В інфраструктурі незалежні платформи покладаються на локальні, приватні хмарні або гібридні підходи, деякі з яких включають гіперскальну інфраструктуру. Гіперкалери використовують глобальні загальнодоступні хмарні обчислювальні центри, тоді як внутрішньо розроблені рішення базуються на власних центрах обробки даних або приватній хмарі. Що стосується контролю даних, незалежні платформи часто пропонують високу орієнтацію на клієнтів та зосереджуються на суверенітетах даних, тоді як гіперкали пропонують потенційно обмежений контроль залежно від керівних принципів постачальника. Внутрішньо розроблені рішення дозволяють повне внутрішнє контроль даних. Незалежні платформи змінюються в моделі масштабованості: локальні вимагають планування, розміщення моделей часто еластичні. Гіперсальці пропонують високоякісну еластичність з моделями оплати, а внутрішньо розроблені рішення залежать від власної інфраструктури. Ширина обслуговування часто спеціалізується і зосереджується на незалежних платформах, але з гіперкалерами, однак, дуже широко з комплексною екосистемою. Внутрішньо розроблені рішення розроблені до конкретних потреб. Потенціал адаптації високий для незалежних платформ, часто зручних з відкритим кодом, тоді як гіперсальці пропонують стандартизовані конфігурації в певних межах. Внутрішньо розроблені рішення дозволяють теоретично максимальний потенціал адаптації. Моделі витрат залежать: незалежні платформи часто покладаються на ліцензію або моделі передплати з сумішшю CAPEX та OPEX, тоді як Heperscaler в першу чергу використовує моделі оплати на основі опексу. Внутрішньо розроблені рішення потребують високих інвестицій CAPEX та OPEX для розробки та експлуатації. Орієнтація на відповідність GDPR та ЄС часто є високою для незалежних платформ та основною обіцянкою, тоді як гіперкали все більше реагують на нього, але це може бути складніше через обкладинку США. У випадку, якщо рішення, розроблені внутрішньо, це залежить від внутрішньої реалізації. Однак ризик блокування постачальника для незалежних платформ є нижчим, ніж для гіперкалерів. Гіперсальці мають високий ризик від їх інтеграції екосистеми. Внутрішньо розроблені рішення мають низький ризик блоку постачальника, але існує можливість блокування технологій.

Перевага в суверенітетах та відповідності даних у європейському контексті

Для компаній, які працюють в Європі, захист даних та дотримання регуляторних вимог, таких як Загальний Регламент захисту даних (GDPR) та майбутній Закон про АІ ЄС є центральними вимогами. Незалежні платформи AI можуть запропонувати значні переваги в цій галузі.

Поліпшення захисту даних та безпеки даних

Важливою перевагою незалежних платформ, особливо для приватного або локального розгортання, є детальний контроль над розташуванням та обробкою даних. Це дозволяє компаніям вирішувати вимоги до локалізації даних безпосередньо з правил GDPR або галузевих норм. У приватному хмарному середовищі організація підтримує повний контроль над тим, де зберігаються ваші дані та як вони обробляються.

Крім того, приватні або спеціальні середовища дозволяють впровадити конфігурації безпеки, які підходять до конкретних потреб компанії та профілів ризику. Вони, можливо, можуть вийти за рамки загальних заходів безпеки, які пропонуються в загальнодоступних хмарних умовах за замовчуванням. Навіть якщо враховуються гіперкали, такі як Microsoft, підкреслюють, що захист від безпеки та захист даних враховується, приватне середовище, природно, пропонує більше варіантів прямого контролю та конфігурації. Незалежні платформи також можуть запропонувати конкретні функції безпеки, орієнтовані на європейські стандарти, такі як розширені функції управління.

Обмеження впливу даних у великих, потенційно основах технологічних груп на основі ЄС зменшує площу поверхні для можливих травм захисту даних, несанкціонованого доступу або ненавмисно продовжених даних постачальника платформи. Використання міжнародних центрів обробки даних, які можуть не відповідати стандартам безпеки, необхідними європейським законодавством про захист даних, являє собою ризик, який зменшується контрольованими середовищами.

Виконання вимог GDPR та європейських норм

Незалежні або суверенні платформи AI можуть бути розроблені таким чином, щоб вони по суті підтримували основні принципи GDPR:

• Мінімізація даних (ст. 5, пара 1 Lit. C GDPR): У контрольованому середовищі легше переконатися та аудит, що використовується лише персональні дані, необхідні для цілі обробки.
• Відсоток зобов’язання (ст. 5 Пар. 1 Літ. B GDPR): Забезпечення конкретних цілей обробки та запобігання неправильному використанню легше забезпечити.
• Прозорість (ст. 5 Пар. 1 Літ. А, ст. 13, 14 GDPR): Хоча простежуваність алгоритмів AI ("Пояснюється AI") залишається загальною проблемою, контроль над платформою полегшує документування потоків даних та обробки логіки. Це важливо для виконання інформаційних зобов’язань щодо постраждалих та аудитів. Постраждалі повинні бути чітко та зрозуміло поінформовані про те, як обробляються їхні дані.
• Цілісність та конфіденційність (ст. 5 Пар. 1 Літ. F GDPR): Впровадження відповідних технічних та організаційних заходів (TOMS) для захисту безпеки даних може бути контрольовано безпосередньо.
• Постраждалі права (глава III GDPR): Впровадження таких прав, як інформація, виправлення та видалення ("Право на забуття") можна спростити шляхом прямого контролю над даними.

З огляду на Закон про АІ ЄС, який розміщує вимоги на основі ризику для систем AI, платформи є вигідними, які пропонують процеси прозорості, контролю та аудиту. Це стосується, зокрема, використання систем ACI високого ризику, як визначено в таких сферах, як освіта, зайнятість, критична інфраструктура чи правоохоронні органи. Незалежні платформи можуть спеціально розробляти або пропонувати функції для підтримки відповідності AI ACT.

Ще одним важливим моментом є уникнення проблемної передачі даних до третьої країни. Використання платформ, які розміщуються в межах ЄС або працюють у приміщеннях, обходять необхідність складних юридичних конструкцій (наприклад, стандартних договорів або резолюцій адекватності) для передачі персональних даних у країни без адекватного рівня захисту даних, таких як США. Незважаючи на такі положення, як Рамка конфіденційності даних ЄС-США, це залишається постійним викликом у використанні глобальних гіперскальних послуг.

Механізми для забезпечення дотримання

Незалежні платформи пропонують різні механізми для підтримки дотримання правил захисту даних:

• Приватна хмара / локальна розгортання: це найбільш прямий спосіб забезпечити суверенітет та контроль даних. Організація зберігає фізичний або логічний контроль над інфраструктурою.
• Локалізація даних / межі ЄС: Деякі провайдери договірні гарантують, що дані будуть оброблені лише в межах ЄС або конкретних країн, навіть якщо основна інфраструктура походить від гіперкалера. Наприклад, Microsoft Azure пропонує європейські локації сервера.
• Інструменти анонімізації та псевдонімізації: Платформи можуть запропонувати інтегровані функції для анонімізації або псевдонімізації даних, перш ніж вони переходять у процеси AI. Це може зменшити обсяг GDPR. Федеративне навчання, в якому моделі проходять навчання локально без необроблених даних, що залишають пристрій, - це інший підхід.
• Відповідність дизайну / конфіденційності за допомогою дизайну: Платформи можуть бути розроблені з нуля, які вони враховують принципи захисту даних ("конфіденційність за дизайном") та пропонують захист даних -дружні налаштування за замовчуванням ("конфіденційність за замовчуванням"). Це можна підтримувати шляхом автоматизованої фільтрації даних, детальних журналів аудиту для відстеження діяльності з обробки даних, детальних засобів контролю доступу та інструментів для управління даними та управління згодою.
• Сертифікати: Офіційні сертифікати відповідно до ст. 42 GDPR може прозоро дотримуватися стандартів захисту даних і служити конкурентною перевагою. Такі сертифікати можна шукати постачальниками платформ або легше отримати користувач на контрольованих платформах. Ви можете полегшити доказ дотримання своїх обов'язків відповідно до мистецтва. 28 GDPR, особливо для процесорів. Встановлені стандарти, такі як ISO 27001, також є актуальними в цьому контексті.

Здатність не тільки досягти дотримання, але й довести це, розвивається з суто необхідної стратегічної переваги на європейському ринку. Захист даних та надійний ШІ мають вирішальне значення для довіри клієнтів, партнерів та громадськості. Незалежні платформи, які спеціально реагують на європейські нормативні вимоги та пропонують чіткі шляхи дотримання (наприклад, за допомогою гарантованої локалізації даних, прозорих етапів обробки, інтегрованих механізмів управління), компанії дозволяють ризикувати дотриманням та побудові довіри. Таким чином, ви можете допомогти перетворити відповідність з чистого коефіцієнта витрат на стратегічний актив, особливо в чутливих галузях або при обробці критичних даних. Вибір платформи, яка спрощує відповідність і демонстративно забезпечує стратегічне рішення, яке потенційно може зменшити загальні витрати на відповідність порівняно зі складною навігацією в глобальних гіперкальних середовищах з метою досягнення однакового рівня безпеки та виявлення.

Машина AI & XR-3D-рендерінгу: п’ять разів досвід від Xpert.digital у комплексному пакеті служби, R&D XR, PR & SEM-IMAGE: Xpert.digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Гнучкість, адаптація та контроль

На додаток до аспектів суверенітету даних, незалежні платформи AI часто пропонують більш високий рівень гнучкості, адаптивності та контролю порівняно зі стандартизованими пропозиціями гіперкалера або потенційно інтенсивних внутрішніх розвитку.

Індивідуальні рішення AI: поза стандартизованими пропозиціями

Незалежні платформи можуть запропонувати більше обсягу при налаштуванні середовища розробки, інтеграції конкретних інструментів третіх сторін або модифікації робочих процесів, ніж у випадку з часто більш стандартизованими послугами PAAS та SAAS. Незважаючи на те, що деякі модульні системи, як це спостерігається в області веб -сайту AI Bubilder, надають пріоритет швидкості за рахунок адаптивності, інші незалежні рішення мають на меті надати користувачам більше контролю.

Ця гнучкість дозволяє глибше адаптувати до доменних вимог. Компанії можуть оптимізувати моделі або цілі налаштування платформи для вузькоспеціалізованих завдань або галузей, що може вийти за рамки загальних навичок гіперкалерських моделей, які часто використовуються для широкої застосовності. Концепція самодостатнього суверенного АІ чітко спрямована на високоеокелізовані моделі, які навчаються за власними даними. Ця гнучкість підкреслює можливість передачі та адаптації моделей AI в різних галузях.

Інший аспект - це можливість конкретно вибору та використання необхідних компонентів, а не до необхідності миритися з потенційно перевантаженими або фіксованими пакетами обслуговування великих платформ. Це може допомогти уникнути зайвої складності та витрат. Однак, навпаки, слід враховувати, що гіперкалери часто пропонують більший спектр стандартних функцій та послуг, які доступні негайно, що детальніше вивчається в розділі про виклики (IX).

Підходить для цього:

• Штучний інтелект перетворює Microsoft SharePoint з преміальним AI на інтелектуальну платформу управління контентом

Використання моделей та технологій з відкритим кодом

Значною перевагою багатьох незалежних платформ є простіше використання широкого спектру моделей AI, особливо провідних моделей з відкритим кодом, таких як LLAMA (META) або MISTRAL. Це суперечить гіперсалерам, які, як правило, віддають перевагу власним власним моделям або моделям близьких партнерів. Безкоштовний вибір моделі дозволяє організаціям приймати рішення на основі таких критеріїв, як результативність, витрати, ліцензійні умови або конкретна придатність для завдання. Наприклад, LocalMind, явно підтримує LLAMA та MISTRAL разом із власними варіантами. Європейський проект OpenGPT-X має на меті забезпечити потужні альтернативи з відкритим кодом, такі як Teuken-7B, які спеціально підібрані для європейських мов та потреб.

Моделі з відкритим кодом також пропонують більш високий рівень прозорості щодо їх архітектури та, можливо, також навчальних даних (залежно від якості документації, наприклад, «модельні картки»). Ця прозорість може бути вирішальною для цілей дотримання, налагодження та основного розуміння поведінки моделі.

З перегляду витрат, моделі з відкритим кодом, особливо у випадку використання великого обсягу, можуть бути значно дешевшими, ніж поселення через власні API. Порівняння між DeepSeek-R1 (орієнтованим на відкритим кодом) та OpenAI O1 (фірмовим), показує значні цінові відмінності за обробленим токеном. Нарешті, використання з відкритим кодом дозволяє брати участь у швидких інноваційних циклах глобальної спільноти AI.

Контроль над інфраструктурою та розгортанням моделі

Незалежні платформи часто пропонують більшу гнучкість при виборі середовища розгортання. Варіанти варіюються від локальних до приватних хмар до багаторазових сценаріїв, в яких використовуються ресурси різних постачальників. Наприклад, DeepSeek може працювати локально в контейнерах Docker, що максимально контролює дані. Ця свобода вибору надає компаніям більше контролю над такими аспектами, як результативність, затримка, витрати та безпека даних.

Це йде рука об руку з можливістю оптимізувати основне обладнання (наприклад, конкретні графічні процесори, рішення пам'яті) та конфігурації програмного забезпечення (операційні системи, рамки) для певних навантажень. Замість того, щоб обмежуватися стандартизованими типами екземплярів та ціновими моделями Hyperscaler, компанії можуть реалізувати більш потенційно ефективніші або дешевші налаштування.

Контроль над середовищем розвитку також забезпечує більш глибокі експерименти та безперебійну інтеграцію спеціальних інструментів або бібліотек, необхідних для конкретних завдань досліджень чи розробок.

Однак розширена гнучкість та контроль, що пропонують незалежні платформи, часто супроводжуються збільшенням відповідальності та потенційно складністю. Незважаючи на те, що Hyperscales абстрагував багато деталей інфраструктури через керовані послуги, незалежні платформи, особливо у випадку локальних або сильно індивідуалізованих розгортань, потребують більш внутрішніх спеціалізованих знань для об'єкта, конфігурації, експлуатації та обслуговування. Таким чином, перевага гнучкості є найбільшою для організацій, які мають необхідні навички та стратегічну волю для активного здійснення цього контролю. Якщо це ноу-хау відсутнє або фокус, головним чином, на швидкому запуску ринку зі стандартними додатками, простота керованих гіперскальних послуг може бути більш привабливою. Рішення в значній мірі залежить від стратегічних пріоритетів: максимальний контроль та пристосованість проти споживачів та ширини керованих послуг. Цей компроміс також впливає на загальні експлуатаційні витрати (розділ VIII) та потенційні проблеми (розділ IX).

Зниження блокування постачальника: стратегічний та ефект

Залежність від одного постачальника технологій, відомий як блокування постачальника, є важливим стратегічним ризиком, особливо в динамічному полі ШІ та хмарних технологій. Незалежні платформи AI часто розміщуються як засіб зменшення цього ризику.

Розуміння ризиків залежності від гіперкалера

Блокування постачальника описує ситуацію, в якій зміна технології або послуги постачальника на інший пов'язаний з забороненою з високими витратами або технічною складністю. Ця залежність забезпечує постачальнику значну переговорну силу для замовника.

Причини блокування різноманітні. Сюди входять власні технології, інтерфейси (API) та формати даних, які створюють несумісність з іншими системами. Глибока інтеграція різних служб в екосистемі гіперкалера ускладнює заміну окремих компонентів. Високі витрати на передачу даних із хмари (витрати на випуск) виступають як фінансовий бар'єр. Крім того, є інвестиції в конкретні знання та навчання працівників, які не легко передаються на інші платформи, а також тривалий договір або умови ліцензування. Чим більше послуг від постачальника та тим більше вони пов'язані, тим складнішими стануть потенційні зміни.

Стратегічні ризики такої залежності значні. Вони включають знижену спритність та гнучкість, оскільки компанія пов'язана з дорожньою картою та технологічними рішеннями постачальника. Можливість адаптуватися до інноваційних або дешевших рішень конкурентів обмежена, що може уповільнити вашу власну швидкість інновацій. Компанії сприйнятливі до підвищення цін або несприятливих змін у договірних умовах, оскільки їх переговорна позиція ослаблена. Нормативні вимоги, особливо у фінансовому секторі, можуть навіть призначити явні стратегії виходу для управління ризиками блокування.

Наслідки витрат виходять за рамки регулярних експлуатаційних витрат. Зміна платформи (переповнення) викликає значні витрати на міграцію, які підкріплюються ефектами блокування. Сюди входить витрати на передачу даних, потенційна нова розробка або адаптація функціональних можливостей та інтеграції на основі власних технологій, а також широкої підготовки для працівників. Додано непрямі витрати через переривання бізнесу під час міграції або тривалої неефективності з недостатнім плануванням. Потенційні витрати на вихід із хмарної платформи також повинні бути враховані.

Як незалежні платформи сприяють стратегічній автономії

Незалежні платформи AI можуть допомогти підтримувати стратегічну автономію по-різному та зменшити ризики блокування:

• Використання відкритих стандартів: платформи на основі відкритих стандартів, наприклад, стандартизовані формати контейнерів (наприклад, Docker), відкриті API або підтримка моделей з відкритим кодом та рамки відновлюють залежність від власних технологій.
• Порівняність даних: Використання менш власних форматів даних або явна підтримка експорту даних у стандартних форматах полегшує міграцію даних до інших систем або постачальників. Стандартизовані формати даних є ключовим елементом.
• Інфраструктурна лексичність: можливість керування платформою на різних інфраструктурах (локальній, приватній хмарі, потенційно мультиплачених), природно, зменшує зв'язок з інфраструктурою одного постачальника. Контейнерність застосувань згадується як важлива методика.
• Уникнення замків екосистеми: незалежні платформи, як правило, практикують менший тиск, щоб використовувати різноманітні глибоко інтегровані послуги того ж постачальника. Це дозволяє більш модульній архітектурі та більшій свободі вибору для окремих компонентів. Поняття суверенного ШІ прямо спрямована на незалежність від окремих постачальників.

Довгострокові переваги витрат, уникаючи блокування

Уникнення сильної залежності постачальника може призвести до переваг витрат у довгостроковій перспективі:

• Краща переговорна позиція: достовірна можливість змінити постачальник підтримує конкурентний тиск і зміцнює власну позицію в переговорах про ціну та контрактів. Деякі аналізи свідчать про те, що середньо -спеціалізовані або спеціалізовані постачальники можуть запропонувати більше свободи переговорів, ніж глобальні гіперкалії.
• Оптимізовані витрати: свобода мати можливість вибирати найбільш економічні компоненти (моделі, інфраструктура, інструменти) для кожного завдання забезпечує кращу оптимізацію витрат. Сюди входить використання потенційно дешевших параметрів з відкритим кодом або більш ефективного, самостійного обладнання.
• Скорочені витрати на міграцію: Якщо зміна необхідна чи бажана, фінансові та технічні перешкоди нижчі, що сприяє адаптації новітніх, кращих або дешевших технологій.
• Заздалегідь бюджет: нижча сприйнятливість до несподіваного підвищення цін або змін у платі постачальника, який повинен забезпечити більш стабільне фінансове планування.

Однак важливо визнати, що блокування постачальника є спектром і не є бінарною якістю. Існує також певна залежність при виборі незалежного постачальника - з його конкретних функцій платформи, API, підтримки якості та в кінцевому рахунку його економічної стабільності. Таким чином, ефективна стратегія зменшення блокування містить більше, ніж просто вибір незалежного постачальника. Це вимагає свідомої архітектури на основі відкритих стандартів, контейнерації, переносимості даних та потенційно підходів для багаторазових. Незалежні платформи можуть полегшити реалізацію таких стратегій, але не автоматично усувають ризик. Мета повинна бути керованою залежністю, в якій гнучкість та можливості виходу свідомо зберігаються, а не переслідувати повну незалежність.

Підходить для цього:

• Небезпека блокування постачальника: чому компанії повинні уникати залежностей

Нейтральність у виборі моделі та інфраструктури

Вибір оптимальних моделей AI та основної інфраструктури має вирішальне значення для ефективності та економії додатків ШІ. Незалежні платформи можуть запропонувати тут більший нейтралітет, ніж тісно інтегровані екосистеми гіперкалера.

Уникнення зміщення екосистеми: доступ до різноманітних моделей AI

Гіперсальці, природно, цікавлять просування та оптимізацію власних моделей AI або моделей близьких стратегічних партнерів (наприклад, Microsoft з OpenAI або Google з Gemini) на своїх платформах. Це може призвести до того, що ці моделі, представлені переважно, кращими технічно інтегрованими або привабливішими за ціною, ніж альтернативи.

З іншого боку, незалежні платформи часто не мають однакового стимулу, щоб сприяти певній основній моделі. Тому ви можете ввімкнути більш нейтральний доступ до більш широкого спектру моделей, включаючи провідні параметри з відкритим кодом. Це дозволяє компаніям більше вирівняти вибір моделі за об'єктивними критеріями, такими як ефективність для конкретних завдань, витрат, прозорості або ліцензійних умов. Такі платформи, як LocalMind, демонструють це, явно пропонуючи підтримку моделей з відкритим кодом, такі як LLAMA та MISTRAL, а також власні моделі, такі як Chatt, Claude та Gemini. Такі ініціативи, як OpenGPT-X в Європі, навіть зосереджені на створенні конкурентних європейських альтернатив з відкритим кодом.

Об'єктивні інфраструктурні рішення

Нейтральність часто поширюється на вибір інфраструктури:

• Апаратна тегностицизм: незалежні платформи, які працюють у приміщеннях або в приватних хмарах, дозволяють компаніям вибирати обладнання (процесори, графічні процесори, спеціалізовані процесори, пам'ять) на основі власних орієнтирів та аналізу витрат і вигод. Вони не обмежуються визначеними типами екземплярів, конфігураціями та ціновими структурами одного гіперкалера. Такі постачальники, як чисте зберігання, підкреслюють важливість оптимізованої інфраструктури зберігання, особливо для навантажень ШІ.
• Оптимізований стек технологій: Можна розробити стек інфраструктури (апаратне забезпечення, мережа, зберігання, програмні рамки), який точно підібраний до конкретних вимог навантажень AI. Це потенційно може призвести до кращої продуктивності або більшої ефективності витрат, ніж використання стандартизованих хмарних модулів.
• Уникнення залежностей у комплекті: тиск на використання конкретних даних, мережевих або служб безпеки постачальника платформи має тенденцію до нижчого. Це дозволяє більш об'єктивний вибір компонентів на основі технічних вимог та функцій продуктивності.

Справжня оптимізація програм AI вимагає найкращої можливої ​​координації моделі, даних, інструментів та інфраструктури для відповідного завдання. Притаманні зміщення екосистеми на тісно інтегрованих платформах гіперкалера може тонко прямих рішень у напрямку зручних рішень, але може бути не технічно чи економічно оптимальним вибором, але насамперед приносить користь стеку постачальника. З їх більшою нейтральністю незалежні платформи можуть дозволити компаніям приймати більш об'єктивні, більш орієнтовані на енергетичні та потенційно економічні рішення протягом усього життєвого циклу AI. Цей нейтралітет - це не просто філософський принцип, а має практичні наслідки. Він відкриває можливість поєднання потужної моделі з відкритим кодом із індивідуальним обладнанням для локального обладнання або конкретною приватною хмарною налаштуванням-сузір'я, яке може бути важко реалізувати чи не сприяти в «стінованому саду» гіперкалера. Цей потенціал для об'єктивної оптимізації являє собою значну стратегічну перевагу нейтралітету.

Підходить для цього:

• Просто пояснили моделі AI: Зрозумійте основи AI, голосові моделі та міркування

Безшовна інтеграція в корпоративну екосистему

Значення додатків AI в контексті компанії часто розвивається лише шляхом інтеграції з існуючими ІТ -системами та джерелами даних. Тому незалежні платформи AI повинні пропонувати надійні та гнучкі навички інтеграції, щоб представити практичну альтернативу екосистемам гіперкалера.

Підключення до існуючих ІТ -систем (ERP, CRM тощо)

Інтеграція з основними системами компанії, такими як системи планування ресурсів підприємств (наприклад, SAP) та системи управління відносинами з клієнтами (CRM) (наприклад, Salesforce), має вирішальне значення. Це єдиний спосіб використовувати відповідні дані компанії для навчання та використання ШІ, а знання або набуті автоматизації можуть бути відновлені безпосередньо в бізнес -процеси. Наприклад, AI може бути використаний для поліпшення прогнозів попиту, які потрапляють безпосередньо в планування ERP, або для збагачення даних клієнтів у CRM.

Незалежні платформи зазвичай вирішують цю потребу за допомогою різних механізмів:

• API (інтерфейси програмування додатків): надання добре -документованих, стандартних API (наприклад, REST) ​​є основним для забезпечення спілкування з іншими системами.
• Роз'єми: підготовлені роз'єми до широко розповсюджених корпоративних додатків, таких як SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics або Microsoft 365, можуть значно зменшити зусилля з інтеграції. Постачальники, такі як Seeburger або Jitterbit, спеціалізуються на інтеграційних рішеннях та пропонують сертифіковані роз'єми SAP, які дозволяють глибоко інтеграцію. Сам SAP також пропонує власну інтеграційну платформу (SAP Integration Suite, раніше CPI), яка забезпечує роз'єми для різних систем.
• Сумісність середнього програмного забезпечення/IPAAS: Можливість співпрацювати з існуючими рішеннями середнього програмного забезпечення або інтеграційною платформою як послуги (IPAAS) є важливими для компаній із встановленими стратегіями інтеграції.
• Динаправлена ​​синхронізація: Для багатьох додатків важливо, щоб дані можна було читати не лише з вихідних систем, але й можна було б записати там (наприклад, оновлення контактів з клієнтами або стан замовлення).

Підключення до різних джерел даних

Моделі AI потребують доступу до відповідних даних, які часто розповсюджуються в різних системах та форматах у компанії: реляційні бази даних, склади даних, озера даних, хмарне зберігання, експлуатаційні системи, а також неструктуровані джерела, такі як документи або зображення. Тому незалежні платформи AI повинні мати можливість підключитися до цих неоднорідних джерел даних та обробляти дані з різних типів. Такі платформи, як LocalMind, підкреслюють, що ви можете обробляти неструктуровані тексти, складні документи з зображеннями та діаграмами, а також зображеннями та відео. SAPS оголосив Business Data Cloud також спрямована на стандартизацію доступу до даних компанії незалежно від формату або місця зберігання.

Сумісність з інструментами розробки та аналізу

Сумісність із загальними інструментами та рамками є важливою для продуктивності команд науки та розробки даних. Сюди входить підтримка широко розповсюджених рамок KI/ML, таких як TensorFlow або Pytorch, мови програмування, такі як Python або Java та середовища розробки, такі як ноутбуки Jupyter.

Також важлива інтеграція з бізнес -розвідкою (BI) та інструментами аналізу. Результати моделей AI часто повинні візуалізуватися на інформаційних панелях або підготовляти до звітів. І навпаки, інструменти BI можуть надати дані для аналізу AI. Підтримка відкритих стандартів, як правило, полегшує з'єднання з більш широким діапазоном сторонніх інструментів.

У той час як гіперкали отримують користь від безшовної інтеграції у власних великих екосистемах, незалежні платформи повинні довести свою силу в гнучкому зв’язку з існуючим, неоднорідним корпоративним ландшафтом. Їхній успіх суттєво залежить від того, чи можна їх інтегрувати принаймні як ефективні, але ідеально гнучкі, у встановлені системи, такі як SAP та Salesforce, ніж пропозиції гіперкалера. "Незалежність" платформи в іншому випадку може виявитися недоліком, якщо це призведе до перешкод інтеграції. Таким чином, провідні незалежні провайдери повинні продемонструвати досконалість у сумісності, пропонувати сильні API, з'єднувачі та, можливо, партнерські стосунки з фахівцями з інтеграції. Їх здатність згладити інтеграцію в складні, вирощені середовища є критичним фактором успіху і навіть може бути перевагою перед гіперсковою в гетерогенних ландшафтах, які в основному орієнтовані на інтеграцію у власному стеку.

Інтеграція незалежної та перехресної платформи AI-джерела для всіх матчів компанії: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучкі рішення AI-таїлові рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Ця платформа AI взаємодіє з усіма конкретними джерелами даних
  • Від SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox та багатьох інших систем управління даними
• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Виклики, які вирішує наша платформа AI

• Відсутність точності звичайних рішень AI
• Захист даних та безпечне управління конфіденційними даними
• Високі витрати та складність індивідуального розвитку ШІ
• Відсутність кваліфікованого ШІ
• Інтеграція ШІ в існуючі ІТ -системи

Детальніше про це тут:

• Інтеграція AI незалежної та перехресної платформи AI для всіх питань компанії

Порівняльний аналіз витрат: перспектива TCO

Витрати є вирішальним фактором вибору платформи AI. Однак чистий розгляд цін на список не вистачає. Комплексний аналіз загальних експлуатаційних витрат (загальна вартість власності, TCO) протягом усього життєвого циклу необхідний для визначення найбільш економічного варіанту для конкретного застосування.

Підходить для цього:

• Системи управління даними в змінах: стратегії успіху компанії в епоху ШІ

Структури витрат незалежних платформ (розробка, експлуатація, технічне обслуговування)

Структура витрат незалежних платформ може сильно відрізнятися, залежно від постачальника та моделі розгортання:

• Витрати на ліцензію на програмне забезпечення: вони можуть бути потенційно нижчими, ніж у власних гіперскальних послугах, особливо якщо платформа сильно базується на моделях або компонентах з відкритим кодом. Деякі постачальники, такі як масштабні обчислення в районі HCI, позиціонують себе для усунення ліцензійних витрат альтернативних постачальників (наприклад, VMware).
• Витрати на інфраструктуру: у випадку локальних або приватних хмарних розгортань, інвестиційних витрат (CAPEX) або тарифів на лізинг (OPEX) для серверів, пам'яті, компонентів мережі та можливостей центру обробки даних (простір, електроенергія, охолодження). Охолодження лише може зробити значну частку споживання електроенергії. У розміщених незалежних платформах зазвичай виникають плата за підписку, які містять витрати на інфраструктуру.
• Експлуатаційні витрати: запущенні витрати включають електроенергію, охолодження, обслуговування апаратного та програмного забезпечення. Крім того, існують потенційно більші внутрішні витрати на персонал на управління, моніторинг та спеціалізовані ноу-хау порівняно з повністю керованими гіперскальними послугами. Ці експлуатаційні витрати часто не помічаються в розрахунках TCO.
• Витрати на розробку та інтеграцію: Початкова установка, інтеграція в існуючі системи та будь -які необхідні коригування можуть спричинити значні зусилля і, таким чином, витрати.
• Витрати на масштабованість: Розширення потужностей часто вимагає придбання додаткового обладнання (вузлів, серверів) для локальних рішень. Ці витрати можуть бути заплановані, але вимагають попередніх інвестицій або гнучких моделей лізингу.

Бенчмаркінг на основі моделей ціноутворення від HyperScalern

Платформи HyperScaler, як правило, характеризуються моделлю, де переважають OPEX:

• Оплата, як ви-ви: Витрати в першу чергу важливі для фактичного використання часу обчислень (процесор/GPU), місця зберігання, передачі даних та викликів API. Це пропонує високу еластичність, але може призвести до непередбачуваних та високих витрат з недостатнім управлінням.
• Потенційні приховані витрати: зокрема, витрати на відтік даних із хмари (плата за випуск) можуть бути значущими та ускладнити зміни до іншого постачальника, що сприяє блокуванням. Преміальна підтримка, спеціалізовані або високоефективні типи екземплярів та розширені функції безпеки або управління часто спричиняють додаткові витрати. Ризик трансферів реальний, якщо використання ресурсів не постійно контролюється та оптимізується.
• Складні ціноутворення: Цінові моделі гіперкалерів часто дуже складні з різноманітними службовцями, варіантами зарезервованих або точкових екземплярів та різних рахунків. Це ускладнює точний обчислення TCO.
• Витрати на модель API: Використання власних основних моделей за допомогою викликів API може бути дуже дорогим з великим обсягом. Порівняння показують, що альтернативи з відкритим кодом на оброблений маркер можуть бути значно дешевшими.

Оцінка витрат на розробку в -будинку

Структура вашої власної платформи AI зазвичай пов'язана з найвищими початковими інвестиціями. Сюди входить витрати на дослідження та розробки, придбання вузькоспеціалізованих талантів та встановлення необхідної інфраструктури. Крім того, існують значні витрати на технічне обслуговування, оновлення, патчі безпеки та обов'язки персоналу. Можливі витрати також не повинні бути недооцінені: ресурси, що надходять у будівництво платформи, недоступні для інших заходів, що додають. Крім того, час до експлуатації (час до ринку) зазвичай значно довше, ніж у використанні існуючих платформ.

Немає універсального найдешевшого варіанту. Розрахунок TCO сильно залежить від контексту. Гіперсальці часто пропонують менші витрати на в'їзд та неперевершену еластичність, що робить їх привабливими для стартапів, пілотних проектів або додатків із сильно коливальним навантаженням. Однак незалежні або приватні платформи можуть мати нижчий TCO в довгостроковій перспективі у випадку передбачуваних навантажень великого обсягу. Це стосується зокрема, якщо ви враховуєте фактори, такі як високі витрати доступу до даних для гіперкалерів, витрати на преміальні послуги, потенційні переваги витрат моделей з відкритим кодом або можливість використання оптимізованого апаратного забезпечення. Дослідження показують, що TCO для державних та приватних хмар може бути теоретично схожим з однаковою здатністю; Однак фактичні витрати сильно залежать від навантаження, управління та конкретних цінових моделей. Ретельний аналіз TCO, який включає всі прямі та непрямі витрати на запланований період використання (наприклад, 3-5 років), включаючи інфраструктуру, ліцензії, персонал, навчання, міграцію, зусилля щодо дотримання та потенційні витрати на виїзд-важливі для обґрунтованого рішення.

Загальна рамка порівняння експлуатаційних витрат для платформ AI

Загальна рамка порівняння експлуатаційних витрат для платформ AI-зображення: xpert.digital

Ця таблиця пропонує якісну основу для оцінки профілів витрат. Фактичні числа сильно залежать від конкретного сценарію, але закономірності ілюструють різні фінансові наслідки та ризики відповідних типів платформ.

Загальна рамка порівняння експлуатаційних витрат для платформ AI показує різні категорії витрат та впливові фактори, які необхідно враховувати при виборі платформи. У разі незалежних локальних або приватних платформ початкові інвестиції до високої, тоді як вона може бути низькою до змінної в розміщених платформах або на основі гіперчкових рішень. Однак внутрішньо розроблені рішення мають дуже високі початкові витрати. У випадку обчислювальних витрат, які впливають на навчання та висновок, витрати залежать від платформи. Що стосується незалежних платформ, ці фонди розміщуються з розміщеннями та параметрами загальнодоступних хмар, ви можете бути високими, щоб потенційно високо-особливо з великим обсягом. Внутрішньо розроблені рішення також є цінними.

Витрати на обличчя є помірними у випадку незалежних платформ та розміщених варіантів, але часто в публічній хмарі та окупання за використовуваним гігабайтом. Внутрішньо розроблені рішення мають високі витрати на зберігання. Що стосується доступу до даних або передачі, витрати на незалежні платформи та внутрішні рішення низькі, але можуть значно збільшуватися в загальнодоступному хмарному середовищі при обсязі даних.

Ліцензування програмного забезпечення також показує відмінності: хоча параметри з відкритим кодом зберігають витрати низькими та середніми для незалежних платформ, вони збільшуються в розміщених або загальнодоступних хмарних рішеннях, особливо якщо використовуються конкретні моделі API або моделі API. У той же час понесені зниження витрат на внутрішньо розроблені рішення, але більші витрати на розвиток. Те саме стосується технічного обслуговування та підтримки - внутрішні рішення та незалежні платформи особливо цінні, тоді як керовані послуги гіперкалерів мають менші витрати.

Необхідний персонал та їх досвід є важливим фактором експлуатаційних витрат. Незалежні платформи та внутрішньо розроблені рішення потребують високої компетентності в інфраструктурі та ШІ, тоді як це більш помірне в розміщенні та публічних хмарних варіантах. Зусилля щодо дотримання змінюються залежно від платформи залежно від нормативних вимог та складності аудиту. З іншого боку, витрати на скалактивність демонструють чіткі переваги для публічних хмарних рішень, оскільки вони є еластичними, тоді як вони вищі у внутрішніх та препаратних рішеннях через розширення апаратної та інфраструктури.

Витрати на вихід та міграцію також відіграють певну роль, особливо для публічних хмарних платформ, де є певний ризик блокування і може бути високим, тоді як незалежні платформи та внутрішньо розроблені рішення в цій галузі приносять більш помірні до низьких витрат. Зрештою, згадані категорії ілюструють фінансові наслідки та ризики, які слід враховувати при виборі платформи. Якісна рамка використовується для орієнтації; Однак фактичні витрати змінюються залежно від конкретного застосування.

Незалежні платформи AI пропонують багато переваг, але також виклики, які потрібно враховувати. Таким чином, реалістична оцінка таких платформ потребує збалансованого вигляду, який включає як позитивні аспекти, так і можливі перешкоди.

Вирішення проблем незалежних платформ

Хоча незалежні платформи AI пропонують привабливі переваги, вони не без потенційних проблем. Збалансований погляд також повинен враховувати ці недоліки або перешкоди, щоб мати можливість зробити реалістичну оцінку.

Зрілість підтримки, спільноти та екосистеми

Якість та доступність підтримки можуть змінюватись і не завжди можуть досягти рівня глобальних організацій підтримки гіперкалера. Особливо у випадку менших або нових постачальників, час реагування або глибина технічного ноу-хау може стати проблемою для складних проблем. Навіть великі організації можуть зіткнутися з початковими обмеженнями при впровадженні нових систем підтримки AI, наприклад, у мовній підтримці або обсязі обробки.

Розмір спільноти навколо конкретної незалежної платформи часто менший, ніж величезні спільноти розробників та користувачів, які утворюються навколо послуг AWS, Azure або GCP. Хоча компоненти з відкритим кодом, що використовуються платформою, можуть мати великі та активні спільноти, конкретна спільнота платформ може бути меншою. Це може вплинути на наявність сторонніх інструментів, збірних інтеграцій, навчальних посібників та загального обміну знаннями. Однак слід зазначити, що менші, цілеспрямовані громади часто можуть бути дуже відданими та корисними.

Навколишня екосистема - включаючи ринки для розширень, сертифікованих партнерів та наявних фахівців з навичками платформи - як правило, значно ширша та нижча для гіперкалерів. Проекти з відкритим кодом, на які можуть покладатися незалежні платформи, також залежать від діяльності громади та не пропонують гарантії довгострокової безперервності.

Ширина та глибина функцій порівняно з гіперсалерами

Незалежні платформи не можуть пропонувати велику кількість доступних, збірних послуг AI, спеціалізованих моделей або додаткових хмарних інструментів, які можна знайти на великих платформах Hyperscaler. Їх увага часто зосереджується на основних функціональних можливостях розвитку та просування ШІ або конкретних ніш.

Гіперсальці інвестують масово в дослідження та розробки і часто першими приносять нові, керовані послуги AI на ринок. Незалежні платформи можуть мати певну затримку, надаючи абсолютно останні, високоспеціалізовані керовані послуги. Однак це частково компенсується тим, що вони часто є більш гнучкими при інтеграції останніх розробок з відкритим кодом. Можливо також, що певні функції ніші або обкладинки країни недоступні для незалежних постачальників.

Потенційна складність та складність управління

Створення та конфігурація незалежних платформ, особливо на локальних або приватних хмарних розгортках, може бути більш технічно вимогливими та вимагати більше початкових зусиль, ніж використання часто сильно абстрактних та заздалегідь налаштованих керованих послуг гіперкалера. Відсутність досвіду чи неправильної реалізації тут може приховати ризики.

Поточна операція також вимагає внутрішніх ресурсів або компетентного партнера для управління інфраструктурою, впровадження оновлень, забезпечення безпеки та моніторингу компанії. Це суперечить повністю керованим пропозиціям PAAS або SaaS, в яких постачальник бере на себе ці завдання. Адміністрація комплексу, можливо, на мікросервісах на основі архітектур AI, вимагає відповідного ноу-хау.

Хоча, як пояснено у розділі VII, можливі сильні навички інтеграції, забезпечення плавної взаємодії в неоднорідному ІТ -ландшафті завжди має певну складність та потенційні джерела помилок. Неправильні конфігурації або неадекватна системна інфраструктура може вплинути на надійність.

Таким чином, використання незалежних платформ може принести більшу потребу в спеціалізованих внутрішніх навичках (експерти з АІ, управління інфраструктурою), як якщо б ви покладалися на керовані послуги гіперкалера.

Подальші міркування

• Вілітивність постачальника: Вибираючи незалежного постачальника, зокрема, менший або новіший, ретельне вивчення його довгострокової економічної стабільності, дорожньої карти продукту та її майбутніх перспектив.
• Етичні ризики та упередження: незалежні платформи, як і всі системи AI, не застраховані від таких ризиків, як алгоритмічна зміщення (якщо моделі були навчені спотвореними даними), відсутність пояснень (особливо для глибоких моделей навчання-"Чорна скринька") або потенціал для зловживань. Навіть якщо ви потенційно пропонуєте більше прозорості, ці загальні ризики AI повинні бути враховані при виборі платформи та впровадження.

Важливо розуміти, що "виклики" незалежних платформ часто є зворотною стороною їх "переваг". Потреба в більш внутрішньому ноу-хау (IX.C) безпосередньо підключена до отриманої контрольної та адаптивності (iv.c). Потенційно вужчий початковий набір функцій (IX.B) може відповідати більш цілеспрямованій, менш перевантаженій платформі (IV.A). Тому ці виклики завжди повинні бути оцінені в контексті стратегічних пріоритетів, ризику ризику та внутрішніх здібностей організації. Компанія, яка має головний пріоритет для максимального контролю та адаптації, можливо, вважає необхідність внутрішніх знань спеціалістів як необхідну інвестицію, а не як недолік. Таким чином, рішення про платформу - це не пошук рішення без недоліків, а вибір платформи, конкретні проблеми якої є прийнятними або керованими з огляду на власні цілі та ресурси, і найкращі з яких найкраще відповідати корпоративній стратегії.

Підходить для цього:

• П'ять конкурентів AI та сторонніх рішень як альтернативи Microsoft SharePoint Premium-Pinitial Intelligence

Стратегічні рекомендації

Вибір правильної платформи AI - це стратегічний курс. На основі аналізу різних платформ, незалежних від типів, гіперскальних пропозицій та внутрішніх критеріїв прийняття рішень та рекомендацій, особливо для компаній в європейському контексті.

Рамка прийняття рішень: Коли вибрати незалежну платформу AI?

Рішення про незалежну платформу AI слід враховувати, особливо якщо наступні фактори мають високий пріоритет:

• Суверенітет та відповідність даних: Якщо дотримання GDPR, Закон ЄС АІ або специфічні правила промисловості має головний пріоритет та максимальний контроль за локалізацією даних, обробкою та прозорості (див. Розділ III).
• Уникнення блокування постачальника: Якщо стратегічна незалежність від великих гіперкалерів є центральною метою підтримки гнучкості та мінімізації довгострокових ризиків (див. Розділ V).
• Висока потреба в адаптації: Якщо високий рівень індивідуалізації платформи, моделі або інфраструктура необхідні для конкретних випадків застосування або для оптимізації (див. Розділ IV).
• Перевага з відкритим кодом: Коли конкретні моделі або технології з відкритим кодом віддають перевагу з причин витрат, прозорості, продуктивності або ліцензії (див. Розділ IV.B).
• Оптимізований TCO для передбачуваних навантажень: Коли довгострокові загальні експлуатаційні витрати на стабільні, великі обсяг навантаження на передньому плані та аналізи показують, що незалежний підхід (On-Prem/Private) дешевший, ніж постійне гіперскальне використання (див. Розділ VIII).
• Гнучка інтеграція в неоднорідні ландшафти: Якщо безшовна інтеграція в комплекс, існуючий ІТ -ландшафт із системами різних постачальників потребує конкретної гнучкості (див. Розділ VII).
• Нейтралітет у випадку вибору компонентів: Якщо об'єктивний вибір найкращих моделей та компонентів інфраструктури, без зміщення екосистем, має вирішальне значення для оптимізації продуктивності та витрат (див. Розділ VI).

Застереження у виборі незалежної платформи потрібно, якщо:

• Потрібні комплексні керовані послуги, а внутрішнє ноу-хау для управління ШІ або інфраструктури обмежене.
• Безпосередня доступність абсолютно найширшого спектру збірних послуг AI є рішучою.
• Мінімізація початкових витрат та максимальна еластичність для сильно змінних або непередбачуваних навантажень мають пріоритет.
• Існують значні занепокоєння щодо економічної стабільності, якості підтримки або розміру громади конкретного незалежного постачальника.

Ключові міркування для європейських компаній

У Європі є конкретні рекомендації:

• Пріоритетне регуляторне середовище: вимоги GDPR, Закон ЄС АІ та потенційні національні чи галузеві норми повинні бути в центрі уваги оцінки платформи. Суверенітет даних повинен бути основним фактором прийняття рішень. Слід шукати платформи, які пропонують чіткі та демонструються шляхи дотримання.
• Перевірте європейські ініціативи та постачальники: такі ініціативи, як Gaia-X або OpenGPT-X, а також постачальники, які явно зосереджуються на європейському ринку та його потребах (наприклад, деякі з згаданих або подібних) повинні бути оцінені. Ви можете запропонувати кращу згоду з місцевими вимогами та цінностями.
• Оцініть наявність фахівців: наявність персоналу з необхідними навичками для управління та використання вибраної платформи повинна бути реалістично оцінена.
• Стратегічні партнерські відносини приймаються: співпраця з незалежними постачальниками, системними інтеграторами або консультантами, які розуміють європейський контекст та мають досвід роботи з відповідними технологіями та правилами, можуть критикувати успіх.

Платформи Європи AI: стратегічна автономія за допомогою впевнених технологій

Ландшафт платформ AI швидко розвивається. З'являються такі тенденції:

• Збільшення суверенних та гібридних рішень: попит на платформи, які забезпечують суверенітет даних та забезпечують гнучкі гібридні хмарні моделі (поєднання локального/приватного контролю хмари з публічною гнучкістю хмари), ймовірно, продовжить зростати.
• Зростаюче значення з відкритим кодом: моделі та платформи з відкритим кодом відіграють все більш важливу роль. Вони рухають інновації вперед, сприяють прозорості та пропонують альтернативи для зменшення блокування постачальників.
• Зосередьтеся на відповідальному ШІ: такі аспекти, як дотримання, етика, прозорість, справедливість та зменшення зміщення, стають рішучою диференціацією для платформ та додатків AI.
• Інтеграція залишається вирішальною: можливість безшовної інтеграції ШІ в існуючі процеси та системи компанії залишатимуться основною вимогою щодо впровадження повної цінності бізнесу.

Підсумовуючи це, можна зазначити, що незалежні платформи AI є переконливою альтернативою європейським компаніям, які стикаються з суворими регуляторними вимогами та прагнуть до стратегічної самостійності. Їх сильні сторони полягають у покращенні контролю даних, більшої гнучкості та пристосованості, а також зменшення ризиків блокування постачальників. Навіть якщо виклики щодо зрілості екосистеми, початкова функціональна ширина та складність управління можуть існувати, ваші переваги роблять вас важливим варіантом у процесі прийняття рішення щодо правильної інфраструктури AI. Ретельно розглянути конкретні корпоративні вимоги, внутрішні навички та детальний аналіз TCO є важливими для стратегічного та економічно оптимального вибору.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus