Дослідження Стенфорда показує: Чому локальний ШІ раптово став економічно вигіднішим – Кінець хмарної догми та гігабітних центрів обробки даних? – Зображення: Xpert.Digital
Як підхід «гібридного штучного інтелекту» змінює правила гри – Ті, хто не діятиме зараз, заплатять ціну: Пастка недооцінених витрат чисто хмарної стратегії
Суверенітет даних як капітал: Чому компаніям потрібно радикально децентралізувати свою інфраструктуру штучного інтелекту
Довгий час у технологічній галузі панувало неписане правило: справжній штучний інтелект вимагає гігантських центрів обробки даних, необмежених хмарних ресурсів та мільярдів, вкладених у централізовану інфраструктуру. Але поки ринок все ще зосереджений на гіперскейлерах, за лаштунками відбувається тиха, але фундаментальна революція в економіці одиниць.
Ера, коли хмарний штучний інтелект вважався єдиним життєздатним стандартним рішенням, добігає кінця. Нові емпіричні дані та технологічні стрибки в ефективності апаратного забезпечення малюють чітку картину: майбутнє промислового інтелекту не централізоване, а децентралізоване та гібридне. Йдеться вже не лише про конфіденційність даних чи затримку – йдеться про суворі економічні реалії. Коли локальні системи тепер можуть досягти трикратного збільшення точності, одночасно зменшуючи вдвічі споживання енергії, рахунок за хмарні технології раптово стає стратегічним ризиком.
Забудьте про хмарні бенчмарки: чому «інтелект на ват» є найважливішим новим бізнес-метрикою.
У наступній статті детально розглядається ця зміна парадигми. Ми аналізуємо, чому «інтелект на ват» стає новою вирішальною валютою для осіб, які приймають рішення, та як компанії можуть зменшити свої експлуатаційні витрати до 73 відсотків за допомогою інтелектуальної гібридної маршрутизації. Від стратегічної пастки прив’язки до постачальника до геополітичного значення розподілу енергії: дізнайтеся, чому перехід до локального штучного інтелекту більше не є технологічною нішею, а бізнес-імперативом для будь-якої компанії, яка хоче залишатися конкурентоспроможною протягом наступних п’яти років.
Локальний штучний інтелект як фактор трансформації в промисловій економіці: від парадигми централізації до децентралізованого інтелекту
Промислові обчислення переживають переломний момент, який не потрапляє в заголовки газет, а розгортається в тихих лабораторіях та корпоративних центрах обробки даних. Поки світ технологій стурбований мільярдами доларів, що інвестуються в централізовані центри обробки даних, відбувається радикальний зсув в економічній логіці: локальний штучний інтелект не тільки життєздатний, але й, у багатьох практичних сценаріях, економічно перевершує хмарну парадигму. Цей висновок, заснований на великих емпіричних дослідженнях відомих установ, змушує компанії та стратегів переглянути свої інвестиції в інфраструктуру.
Ключове питання вже не в тому, чи працюють локальні моделі штучного інтелекту, а в тому, як швидко організації можуть зменшити свою залежність від власних хмарних платформ. Дослідження Стенфордського університету щодо інтелекту на ват демонструє явище, яке фундаментально змінює аналіз витрат і вигод планування інфраструктури штучного інтелекту. Завдяки 3,1-кратному збільшенню точності локальних моделей між 2023 і 2025 роками, а також двократному збільшенню ефективності обладнання, локальні системи штучного інтелекту досягли рівня зрілості, який дозволяє їм обробляти 88,7 відсотка всіх запитів без централізованої хмарної інфраструктури. Цей показник не є просто академічним; він має прямі наслідки для розподілу капіталу, операційних витрат та стратегічної незалежності бізнесу.
Детальніше про це тут:
Економічні переваги цього переходу є глибокими та поширюються на всі виміри бізнес-операцій. Гібридний підхід до маршрутизації на основі штучного інтелекту, де запити інтелектуально спрямовуються до локальних або централізованих систем, призводить до скорочення споживання енергії на 80,4 відсотка та зменшення обчислювальних витрат на 73,8 відсотка. Навіть рудиментарна система маршрутизації, яка правильно класифікує лише 50 відсотків запитів, знижує загальні витрати на 45 відсотків. Ці цифри вказують на економічний імператив: організації, які не інвестують активно в локальні можливості штучного інтелекту, несвідомо субсидують своїх конкурентів, сплачуючи вищі збори за хмарну інфраструктуру.
В останніх оригінальних джерелах Стенфорда не зазначено прямо, чому «локальний ШІ» раптово став економічно вигіднішим. Однак нещодавні звіти та дослідження Стенфорда показують, що більш просунуті, менші («локальні») моделі останнім часом стали більш економічно вигідними, оскільки витрати на виведення ШІ та споживання енергії значно знизилися, а відкриті моделі покращили продуктивність. Це детально задокументовано у Звіті про індекс ШІ Стенфорда за 2025 рік.
Ключові джерела Стенфорда
У звіті Stanford AI Index Report за 2025 рік зазначається, що витрати на логічний висновок для моделей ШІ на рівні продуктивності GPT-3.5 знизилися у 280 разів у період з листопада 2022 року по жовтень 2024 року. Одночасно енергоефективність зростала на 40% щорічно. Невеликі, відкриті моделі ШІ також значно наздоганяють і тепер можуть майже зрівнятися із закритими моделями в деяких бенчмарках (різниця в продуктивності нещодавно становила лише 1,7%).
Особливе значення має: моделі з відкритою вагою (тобто локально керовані, відкриті моделі) стають дедалі привабливішими з економічної точки зору, оскільки тепер вони можуть виконувати аналогічні завдання з меншими витратами. Це знижує бар'єри для компаній і дозволяє створювати децентралізовані програми штучного інтелекту або ті, що працюють на власних серверах.
Висновок та нюанси
«Вищу економічну ефективність» локального штучного інтелекту можна правдоподібно вивести з даних про тенденції витрат та ефективності, але це стверджується аналітично в самому звіті, а не в сенсаційний чи ексклюзивний спосіб.
Тема «локального ШІ» проти централізованого хмарного ШІ присутня в дослідницькому обговоренні, але термін «раптова економічна перевага» не походить як пряме формулювання Стенфорда з основних джерел.
Це правда, що останні дослідження Стенфорда описують економічний тиск від моделей з відкритим кодом та зниження витрат на логічний висновок як переломний момент. Однак будь-хто, хто стверджує, що Стенфорд конкретно продемонстрував, що «локальний ШІ зараз економічно перевершує», надмірно спрощує речі, але наявні докази принаймні свідчать про значну конвергенцію відкритих локальних моделей з раніше перевершуючими хмарними рішеннями у 2024/2025 роках.
Вимірювання інтелекту: чому обчислювальна потужність на ват – це новий ресурс
Традиційне вимірювання ШІ зосереджувалося на абстрактних метриках, таких як точність моделі або бенчмарк-продуктивність. Цього було достатньо для академічних досліджень, але вводило в оману осіб, що приймають бізнес-рішення. Вирішальна зміна парадигми полягає у введенні показника інтелекту на ват як ключового показника ефективності. Цей показник, що визначається як середня точність, поділена на середнє споживання енергії, пов'язує два фундаментальні бізнес-фактори, які раніше розглядалися окремо: якість продукції та прямі експлуатаційні витрати.
З точки зору бізнесу, це революція в контролі витрат. Компанія більше не може просто вказувати на точність моделі; вона повинна продемонструвати, яка обчислювальна потужність досягається на один долар споживання електроенергії. Цей зв'язок створює асиметричну ринкову позицію для компаній, які інвестують у локальну інфраструктуру. 5,3-кратне покращення інтелекту на ват за два роки означає, що криві масштабування для локальних систем штучного інтелекту зростають крутіше, ніж для традиційних хмарних рішень.
Особливої уваги заслуговує неоднорідність продуктивності на різних апаратних платформах. Локальна система прискорення (наприклад, Apple M4 Max) демонструє в 1,5 раза нижчий інтелект на ват порівняно з прискорювачами корпоративного рівня, такими як NVIDIA B200. Це не свідчить про неповноцінність локальних систем, а радше про їхній потенціал оптимізації. Апаратний ландшафт для локального виведення ШІ ще не конвергувався, а це означає, що компанії, які зараз інвестують у спеціалізовану локальну інфраструктуру, отримають вигоду від експоненціального підвищення ефективності в найближчі роки.
Енергетичний облік стає стратегічною конкурентною перевагою. Глобальне споживання енергії, пов'язане зі штучним інтелектом, у центрах обробки даних оцінюється приблизно в 20 терават-годин, але Міжнародне енергетичне агентство прогнозує, що до 2026 року центри обробки даних споживатимуть на 80 відсотків більше енергії. Для компаній, які не вирішать структурну проблему зі своєю енергоємністю, це стане зростаючим тягарем для їхніх цілей сталого розвитку та розрахунку експлуатаційних витрат. Один запит ChatGPT-3 споживає приблизно в десять разів більше енергії, ніж типовий пошук у Google. Локальні моделі можуть зменшити це споживання енергії на порядки.
Архітектура зниження витрат: від теорії до операційної реальності
Теоретична економія коштів завдяки локальному штучному інтелекту підтверджена в реальних бізнес-сценаріях за допомогою конкретних прикладів. Розглянемо роздрібну компанію зі 100 локаціями, яка переходить з хмарного візуального контролю якості на локальний периферійний штучний інтелект; динаміка витрат стає очевидною відразу. Хмарні рішення для відеоаналітики в кожній локації коштують приблизно 300 доларів на місяць на одну камеру, що швидко перевищує 1,92 мільйона доларів на рік для типового великого роздрібного магазину. Для порівняння, периферійне рішення штучного інтелекту вимагає капітальних інвестицій приблизно 5000 доларів на локацію на спеціалізоване обладнання, плюс близько 250 доларів на місяць на обслуговування та експлуатацію, що призводить до річних операційних витрат у розмірі 600 000 доларів. Протягом трирічного періоду економія коштів становить приблизно 3,7 мільйона доларів.
Ця математика стає ще більш переконливою, якщо врахувати приховані витрати хмарної парадигми. Плата за передачу даних, яка становить від 25 до 30 відсотків від загальної вартості багатьох хмарних сервісів, повністю виключається завдяки локальній обробці. Для організацій, які обробляють великі обсяги даних, це може призвести до додаткової економії від 50 до 150 доларів США за кожен терабайт, що не передається в хмару. Крім того, локальні системи зазвичай досягають затримки виведення даних менше 100 мілісекунд, тоді як хмарні системи часто перевищують 500-1000 мілісекунд. Для критично важливих застосунків, таких як автономне керування транспортними засобами або промисловий контроль якості, це не просто питання зручності, а критична вимога безпеки.
Прибутковість локальної інфраструктури штучного інтелекту (ШІ) має нелінійний шлях зниження витрат. Для організацій, які обробляють менше 1000 запитів на день, хмарні сервіси все ще можуть бути більш економічними. Однак для організацій з 10 000 або більше запитами на день термін окупності локального обладнання починає різко скорочуватися. Література показує, що термін окупності від 3 до 12 місяців є реалістичним для випадків використання з великим обсягом ресурсів. Це означає, що загальна вартість володіння надійною локальною інфраструктурою протягом п'яти років зазвичай становить одну третину від вартості порівнянного хмарного рішення.
Особливе значення має немобільність витрат на хмарну інфраструктуру як відсоток від загальних витрат. Хоча локальна інфраструктура амортизується та зазвичай має термін служби від трьох до п'яти років, витрати на хмару є опортуністичними та зростають із обсягом використання. Це має глибокі наслідки для стратегічного фінансового планування. Фінансовий директор, якому потрібно зменшити операційні витрати, може досягти цього шляхом оптимізації локальної інфраструктури, тим самим продовжуючи термін служби своїх інвестицій. Витрати на хмару не пропонують такого ж ступеня гнучкості.
Підходить для цього:
Гібридна маршрутизація на основі штучного інтелекту як стратегічна шахова платформа
Справжня економічна трансформація відбувається не простою заміною локальних систем хмарними обчисленнями, а радше завдяки інтелектуальним гібридним підходам, що поєднують обидва методи. Гібридна система маршрутизації на основі штучного інтелекту, яка надсилає запити до локальних або хмарних ресурсів на основі їхньої складності, профілю безпеки та вимог до затримки, дозволяє організаціям досягти оптимального співвідношення витрат. Менш критичні запити, які можуть переносити високу затримку, перенаправляються в хмару, де ефективність масштабування все ще значна. Критично важливі для безпеки дані, операції в режимі реального часу та стандартні запити з великим обсягом виконуються локально.
Дослідження виявляє нелогічний феномен: навіть система маршрутизації з точністю лише 60 відсотків знижує загальні витрати на 45 відсотків порівняно з чисто хмарним сценарієм. Це свідчить про те, що підвищення ефективності завдяки просторовій близькості обробки до джерела даних настільки суттєве, що неоптимальні рішення щодо маршрутизації все одно призводять до величезної економії. При 80-відсотковій точності маршрутизації витрати знижуються на 60 відсотків. Це не лінійне явище; окупність інвестицій у покращення точності маршрутизації непропорційно висока.
З організаційної точки зору, успішна гібридна система маршрутизації на основі штучного інтелекту вимагає як технічних, так і управлінських ресурсів. Класифікація запитів відповідно до їх ідеального способу обробки вимагає специфічних знань у предметній області, якими зазвичай володіють лише фахівці організації, а не постачальники хмарних послуг. Це створює потенційну перевагу для децентралізованих організацій із сильними локальними знаннями в предметній області. Наприклад, фінансова установа може знати, що виявлення шахрайства в режимі реального часу має виконуватися локально, тоді як масове виявлення шаблонів шахрайства може виконуватися на хмарних ресурсах з довшими вікнами затримки.
Економія коштів на інфраструктурі — не єдина перевага гібридного підходу. Безпека даних та безперервність бізнесу також значно покращуються. Організації більше не втрачають ризику єдиної точки відмови через повну залежність від хмарної інфраструктури. Збій постачальника хмарних послуг не означає повного операційного паралічу; критично важливі функції можуть продовжувати виконуватися локально. Це має життєво важливе значення для банків, систем охорони здоров'я та критично важливої інфраструктури.
Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting
Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital
Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.
Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.
Основні переваги з першого погляду:
⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.
🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.
💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.
🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.
📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.
Детальніше про це тут:
Локальний ШІ замість хмарної залежності: шлях до стратегічного суверенітету
Суверенітет даних та стратегічна незалежність: прихований капітал
Хоча вартість та продуктивність важливі, стратегічний вимір суверенітету даних потенційно є ще більш критичним для довгострокових економічних рішень. Організації, які повністю передають свою інфраструктуру штучного інтелекту на аутсорсинг постачальникам хмарних послуг, неявно передають не лише технічний контроль, але й контроль над критично важливими для бізнесу аналітичними даними. Кожен запит, надісланий постачальнику хмарних послуг зі штучним інтелектом, потенційно розкриває конфіденційну інформацію: стратегії продукту, аналітичні дані про клієнтів, операційні моделі та конкурентну розвідку.
ЄС та інші регуляторні юрисдикції визнали це. Німеччина активно працює над розробкою суверенної хмари як інфраструктурної альтернативи американським гіперскейлерам. AWS створила окрему європейську суверенну хмарну структуру, яка повністю керується в межах ЄС, що відображає регуляторні занепокоєння щодо суверенітету даних. Це не маргінальний розвиток; це стратегічна переорієнтація світового ринку хмарних послуг.
З економічної точки зору це означає, що реальні витрати на хмарну інфраструктуру для регульованих компаній вищі, ніж часто розраховується. Компанія, яка використовує хмарні сервіси штучного інтелекту, а потім виявляє, що це заборонено нормативними актами, не лише втрачає те, що вона вже витратила, але й змушена робити повторні інвестиції в інфраструктуру. Ризик такої реструктуризації є суттєвим.
Особливе значення має наслідок, подібний до того, що відбувається з ЦРУ: якщо постачальник хмарного ШІ вирішить завтра підвищити ціни або змінити умови обслуговування, компанії, які повністю залежать від нього, опиняться в позиції надзвичайної переговорної сили. Це спостерігалося в минулому з іншими технологіями. Наприклад, якщо друкарня використовує власне програмне забезпечення для настільних версій, а постачальник пізніше вимагає значно вищих ліцензій або припиняє підтримку, друкарня може не мати життєздатної альтернативи. З інфраструктурою ШІ наслідки такої залежності можуть бути стратегічно руйнівними.
Фінансове моделювання цієї премії за ризик є складним, але Гарвардська школа бізнесу та McKinsey зазначили, що організації, які інвестують у власну власну інфраструктуру штучного інтелекту, постійно повідомляють про вищі показники рентабельності інвестицій, ніж ті, що використовують суто гібридні підходи, де рівень інтелектуальної інформації контролюється зовні. Netflix, наприклад, інвестував приблизно 150 мільйонів доларів у власну інфраструктуру штучного інтелекту для рекомендацій, яка зараз генерує приблизно 1 мільярд доларів прямої бізнес-вартості щорічно.
Підходить для цього:
Варіанти вертикального розгортання для локального ШІ
Життєздатність локального ШІ не є однаковою для всіх бізнес-сфер. Дослідження Стенфорда показують різні характеристики точності для різних класів завдань. Креативні завдання досягають показника успішності понад 90 відсотків з локальними моделями, тоді як технічні сфери досягають близько 68 відсотків. Це означає диференційовані стратегії впровадження для різних бізнес-підрозділів.
У виробничому секторі локальні моделі штучного інтелекту можуть бути впроваджені в контролі якості, прогнозному обслуговуванні та оптимізації виробництва зі значно нижчою вартістю, ніж хмарні альтернативи. Завод зі сотнею станцій контролю якості отримає величезну користь від розгортання локального штучного інтелекту для обробки зображень на кожній станції, замість завантаження відео до центрального хмарного сервісу. Це не тільки зменшує пропускну здатність мережі, але й дозволяє отримувати зворотний зв'язок та втручання в режимі реального часу, що є критично важливим для контролю якості та безпеки. BCG повідомляє, що виробники, які використовують штучний інтелект для оптимізації витрат, зазвичай досягають 44-відсоткового підвищення ефективності, одночасно покращуючи гнучкість на 50 відсотків.
У фінансовому секторі дихотомія є складнішою. Рутинне виявлення шахрайства може виконуватися локально. Складне розпізнавання образів для структурованих продуктів може краще підходити для хмарних середовищ з більшою обчислювальною потужністю. Ключ до успішного гібридного підходу полягає в точному визначенні межі між локальною та централізованою обробкою, що відповідає конкретній предметній області.
У системах охорони здоров'я локальний штучний інтелект пропонує значні переваги для орієнтованої на пацієнта діагностики та моніторингу в режимі реального часу. Носимий пристрій, що використовує локальні моделі штучного інтелекту для безперервного моніторингу пацієнтів, може повідомляти лікарів до того, як станеться критична подія, усуваючи необхідність постійної передачі необроблених даних до централізованих систем. Це забезпечує як конфіденційність, так і життєво важливі діагностичні переваги.
В логістиці та оптимізації ланцюгів поставок локальні системи штучного інтелекту є важливими для оптимізації маршрутів у режимі реального часу, управління навантаженням та прогнозного обслуговування автопарку. Вимоги до затримки та обсяг даних часто роблять хмарну обробку непрактичною.
Підходить для цього:
Інституційна пастка залежності від хмарних технологій
Ще одним часто недооціненим економічним фактором є інституційна структура витрат, яка виникає, коли організації занадто багато інвестують у певну хмарну платформу. Це іноді називають «прив’язкою до постачальника», але це занадто слабка концепція для того, що насправді відбувається. Якщо організація протягом кількох років розробляла систему, де її фахівці з обробки даних пишуть запити у власному синтаксисі хмарного API, її розробники інтегрували хмарно-специфічні SDK в основні робочі процеси, а її особи, що приймають рішення, очікують, що аналітика ШІ буде представлена у форматі, специфічному для постачальника хмарних послуг, відбувається когнітивна та інституційна трансформація, яку важко повернути назад.
Це не теоретична проблема. McKinsey спостерігала це явище в організаціях, які дотримувалися стратегії обгортки, будуючи свій рівень розвідки на орендованих хмарних LLM. Коли ці організації пізніше спробували перейти на власну розвідувальну інфраструктуру, вони виявили, що перехід був монстром не технічно, а організаційно. Неявні знання їхніх команд були занадто глибоко вбудовані в хмарну платформу.
Meta засвоїла цей урок і інвестує від 66 до 72 мільярдів доларів у внутрішню інфраструктуру штучного інтелекту до 2025 року, оскільки її керівництво усвідомило, що залежність від інших платформ, якими б технічно вони не були оптимізовані, призводить до непотрібності. Google та Apple контролювали мобільні екосистеми, а Meta була безсилою в них. Інфраструктура штучного інтелекту – це мобільна екосистема наступного десятиліття.
Макроекономічні наслідки та конкуренція за енергетичні ресурси
На макроекономічному рівні децентралізація штучного інтелекту (ШІ) має глибокі наслідки для національної енергетичної інфраструктури та глобальної конкурентоспроможності. Концентрація обчислювальних ресурсів ШІ в кількох великих хмарних центрах обробки даних створює локальні стрес-тести для енергомереж. Це стало предметом скандалу, коли з'ясувалося, що Microsoft планує повторно активувати Три-Майл-Айленд для живлення одного зі своїх центрів обробки даних ШІ. Для невеликого міста це означає, що практично вся доступна електроенергія монополізована одним промисловим об'єктом.
Децентралізована інфраструктура штучного інтелекту може значно зменшити це стрес-тестування. Коли обробка інтелекту просторово розподілена по багатьох невеликих об'єктах, заводських цехах та офісних центрах обробки даних, локальна енергетична інфраструктура може легше з нею впоратися. Це пропонує структурні переваги для країн з меншими енергомережами або тих, хто інвестує у відновлювані джерела енергії.
Для Німеччини це означає, що можливість інвестувати в локальну інфраструктуру штучного інтелекту — це не лише технологічне питання, а й питання енергетики та інфраструктури. Промислова компанія в Німеччині, яка надсилає свої запити на основі штучного інтелекту до центрів обробки даних AWS у США, опосередковано сприяє монополізації енергетичних ресурсів на американському ринку електроенергії. Промислова компанія, яка виконує таку ж обробку даних за допомогою штучного інтелекту локально, може отримати вигоду від німецьких відновлюваних джерел енергії та сприяти децентралізації.
На шляху до постхмарної економіки штучного інтелекту
Докази переконливі: локальний ШІ більше не є експериментом чи нішевою технологією. Це фундаментальна трансформація економіки обробки розвідувальних даних. Організації, які не інвестують активно в локальні можливості ШІ протягом наступних двох років, ризикують зіткнутися з конкурентною невигідністю, яку буде важко подолати протягом наступних п'яти років.
Стратегічні висновки очевидні. По-перше, будь-яка організація, яка обробляє понад десять тисяч запитів ШІ на день, повинна провести детальний аналіз витрат і вигод для оцінки гібридної моделі інфраструктури. По-друге, організації в регульованих галузях або ті, що обробляють конфіденційні дані, повинні активно розглядати локальну інфраструктуру ШІ як ключовий елемент своєї стратегії безпеки даних. По-третє, головні технічні директори повинні усвідомлювати, що власна інфраструктура ШІ більше не є технологічною нішею, а стратегічною конкурентною перевагою, подібною до інших частин технологічної інфраструктури.
Питання вже не в тому: «Чи варто нам використовувати хмарний штучний інтелект?». Тепер питання в тому: «Як швидко ми можемо нарощувати локальні можливості штучного інтелекту, одночасно розробляючи інтелектуальні гібридні підходи для досягнення найкращої загальної позиції щодо витрат та забезпечення стратегічної незалежності нашої організації?»
Поради - Планування - Реалізація
Konrad Wolfenstein
Я радий допомогти вам як особистого консультанта.
зв’язатися зі мною під Вольфенштейном ∂ xpert.digital
зателефонуйте мені під +49 89 674 804 (Мюнхен)
Наш досвід у розвитку бізнесу, продажах та маркетингу в ЄС та Німеччині
Наш досвід у розвитку бізнесу, продажах та маркетингу в ЄС та Німеччині - Зображення: Xpert.Digital
Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість
Детальніше про це тут:
Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:
- Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
- Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
- Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
- Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації
