Wprowadzenie szybkiego rozwoju sztucznej inteligencji generatywnej (Generative AI) przyniosło nową erę innowacji, która niesie ogromny potencjał dla różnych branż. Analitycy prognozują zdumiewający wzrost globalnego PKB o około 7 bilionów dolarów i o 1,5% wzrostu produktywności w ciągu następnej dekady. Jednakże ten potencjał transformacyjny może pozostać niewykorzystany, jeśli zdolność produkcyjna do budowy infrastruktury AI nie zostanie ponownie przemyślana.
Obecnie dostawcy chmury obliczeniowej oraz centra danych borykają się z rosnącym zapotrzebowaniem na montaż oraz dostarczanie sprzętu komputerowego, pamięci danych i urządzeń sieciowych – komponentów, które tworzą „rdzeń AI”. Istniejące procesy montażowe dla tego sprzętu są przestarzałe, manualne i w dużej mierze oparte na fragmentarycznych globalnych łańcuchach dostaw. Po prostu nie są w stanie sprostać elastyczności, skalowalności i precyzji wymaganej dla nowoczesnego sprzętu AI.
W rezultacie wiele firm boryka się z wyzwaniami związanymi z skalowaniem swojej infrastruktury w celu obsługi wymagających obciążeń pracy AI, prowadząc do zatorów produkcyjnych i pogorszonej wydajności. Te problemy nieuchronnie prowadzą do opóźnień, utrudniając firmom efektywne zaspokajanie zapotrzebowania klientów.
Aby zapewnić konkurencyjność w dziedzinie sztucznej inteligencji, konieczne jest, aby Stany Zjednoczone ponownie przemyślały swoje podejście do budowy infrastruktury AI. Kluczem jest znaczne przyspieszenie procesu od koncepcji do montażu, aby wyrównać szybkie tempo postępu w dziedzinie AI. Oto strategie, aby osiągnąć ten cel:
Automatyzacja Sterowana Oprogramowaniem
Tradycyjnie procesy automatycznego montażu ograniczały się do powtarzalnych zadań, brakiem detekcji odchyleń w czasie rzeczywistym oraz zdolnościami inspekcji jakości. Brak standaryzowanych praktyk w całym łańcuchu wartości produkcyjnej doprowadził również do problemów jakości, opóźnień i słabej przejrzystości w branży. Konfiguracja nowego serwera może zajmować miesiące, co jest nieefektywne.
Aby uporać się z tymi mankamentami, przemysł produkcyjny potrzebuje nowego standardowego rozwiązania pełnego stosu. W miarę wzrostu złożoności sprzętu, automatyzacja sterowana oprogramowaniem staje się kluczowa do montażu produktów, takich jak serwery, z większą elastycznością. Ta technologia automatyzacji powinna wykorzystywać uczenie maszynowe i przetwarzanie wizyjne, wykorzystując dane z czujników w czasie rzeczywistym, aby prowadzić inspekcję i nawigację. Zaawansowane sensory umożliwiają wykonanie działań z dużą precyzją. To podejście sterowane oprogramowaniem pozwala na montaż różnych projektów serwerów i marek na tej samej linii produkcyjnej oraz ułatwia dostosowywalność do przyszłych modernizacji lub iteracji.
End-to-End Widoczność i Wnioski z Danych
Zoptymalizowane podejście produkcyjne jest kluczowe w ustanowieniu powtarzalnych architektur w całym ekosystemie produkcyjnym. Wymaga to współpracy między projektantami chipów, producentami na zlecenie (ODM), a ostatecznie klientem końcowym. Standaryzacja jest krytyczna dla osiągnięcia kompleksowej widoczności danych i wniosków w całym procesie produkcyjnym.
Producenci coraz bardziej zdają sobie sprawę z znaczenia integracji chmurowo-umożliwionych narzędzi do analizy danych i wyników. Te narzędzia umożliwiają szybsze i bardziej wydajne operacje montażowe. Usługi umożliwione chmurowo ułatwiają scentralizowane zarządzanie i analizę danych produkcyjnych. Wymaga to standaryzacji procesów montażowych, ustalonych standardów jakości, end-to-end widoczności dla projektantów chipów, standaryzowanych metod zbierania i przetwarzania danych, a także poprawionej dostępności danych przez cały cykl życia produktu.
Powstanie Nowego Ekonomicznego Ekosystemu
Przyciągnięcie nowych talentów jest kluczowe dla ewolucji przemysłu produkcyjnego w erze AI. Wielu absolwentów jest zaprawionych w technologii i szuka możliwości w dynamicznych startupach, które priorytetowo traktują nowe dziedziny, takie jak Generative AI i robotyka. Technologia automatyzacji sprawiła, że jest możliwe zautomatyzowanie monotonnych zadań montażowych, uwalniając istniejących pracowników produkcyjnych do skupienia się na zadaniach na wyższym poziomie, takich jak monitorowanie linii.
Poprzez oferowanie ról w dziedzinie automatyzacji i robotyki, wykwalifikowani pracownicy przemysłowi w Stanach Zjednoczonych mogą znaleźć atrakcyjne ścieżki kariery na długie lata. Korzysta z tego nie tylko jednostka, lecz także zwiększa konkurencyjność kraju w globalnym krajobrazie rozwoju AI. Skupienie się na szkoleniu i rozwijaniu nowych umiejętności przyciągnie nowe talenty i wzmocni ekosystem produkcyjny, sprzyjając dalszemu wzrostowi i odporności.
FAQ
Pytanie: Z jakimi wyzwaniami borykają się firmy przy skalowaniu swojej infrastruktury dla obciążeń pracy AI?
Odpowiedź: Firmy często mają problem ze skalowaniem swojej infrastruktury z powodu zatorów produkcyjnych wywołanych przestarzałymi procesami montażowymi i słabą wydajnością. Te wyzwania prowadzą do opóźnień w skutecznym zaspokajaniu zapotrzebowania klientów.
Pytanie: Dlaczego automatyzacja sterowana oprogramowaniem jest kluczowa dla efektywnego montażu?
Odpowiedź: Automatyzacja sterowana oprogramowaniem umożliwia większą elastyczność w montażu różnych projektów i marek sprzętu AI. To podejście wykorzystuje uczenie maszynowe, wizję komputerową i dane z czujników w czasie rzeczywistym do prowadzenia inspekcji i nawigacji, zapewniając precyzję i adaptacyjność.
Pytanie: Jak standardyzacja przyczynia się do widoczności danych i wniosków?
Odpowiedź: Standaryzowane praktyki w całym ekosystemie produkcyjnym ułatwiają kompleksową widoczność danych i wniosków. Narzędzia chmurowo-umożliwione do analizy danych i wyników umożliwiają szybsze i bardziej wydajne operacje montażowe, zapewniając lepszą dostępność i analizę danych przez cały cykl życia produktu.
Pytanie: W jaki sposób przyciąganie nowych talentów może zwiększyć konkurencyjność USA w rozwoju AI?
Odpowiedź: Priorytetowe traktowanie ról związanych z automatyzacją i robotyką przyciąga wykwalifikowanych pracowników i ugruntowuje pozycję Stanów Zjednoczonych jako lidera w rozwoju AI. Skupienie się na rozwoju talentów promuje wzrost, odporność i konkurencyjność w przemyśle produkcyjnym.
Podsumowując, stosowanie przestarzałych metod budowy rdzenia AI będzie hamować postęp i innowacje. Jednakże, poprzez ponowne rozważenie zdolności produkcyjnej i przyjęcie podejścia sterowanego oprogramowaniem, end-to-end widoczności danych oraz rozwijanie nowego ekosystemu talentów, możemy w pełni wykorzystać potencjał transformacyjny sztucznej inteligencji generatywnej. Ten przełomowy zmiany ma szansę być najbardziej znaczącym od czasu pojawienia się Internetu.
Źródła:
– Bright Machines
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com