Сучасний прогрес у галузі генеративного штучного інтелекту відкриває нову епоху інновацій, яка має величезний потенціал для різних галузей промисловості. Експерти передбачають вражаюче зростання приблизно на $7 трлн до глобального ВВП й на 1,5% покращення продуктивності протягом наступного десятиліття. Проте цей трансформаційний потенціал може залишитися нереалізованим, якщо виробничі потужності для створення ІТ-інфраструктури штучного інтелекту не будуть переглянуті.
В даний момент провайдери хмарних обчислень та дата-центри мають проблеми з відповіданням зростаючому попиту на збирання та постачання обчислювальних потужностей, зберігання даних та мережевого обладнання – компоненти, які створюють “спину штучного інтелекту”. Існуючі процеси збирання цього апаратного забезпечення є застарілими, ручними та великою мірою залежать від фрагментованих глобальних ланцюгів постачання. Вони просто не можуть встигати за гнучкістю, масштабованістю та точністю, необхідними для сучасного апаратного забезпечення штучного інтелекту.
В результаті багато компаній стикаються з труднощами у масштабуванні своєї інфраструктури для підтримки вимогливих завдань штучного інтелекту, що призводить до виробничих заторів та компрометації продуктивності. Ці проблеми невід’ємно призводять до затримок, що перешкоджають бізнесам ефективно задовольняти вимоги клієнтів.
Щоб забезпечити конкурентоспроможність у галузі штучного інтелекту, настійно важливо, щоб Сполучені Штати переглянули свій підхід до побудови спини для штучного інтелекту. Ключ полягає в значному прискоренні процесу від ідеї до збирання, щоб відповісти на стрімке тем�
Часто запитувані питання:
Питання: Які виклики стикаються компанії при масштабуванні своєї інформаційної інфраструктури під завдання штучного інтелекту?
Відповідь: Компанії часто мають труднощі в масштабуванні своєї інфраструктури через виробничі затори, що виникають внаслідок застарілих процесів зборки та непарної продуктивності. Ці проблеми часто призводять до затримок у виведенні продукції на ринок.
Питання: Чому програмно-керована автоматизація є ключовою для ефективної збірки?
Відповідь: Програмно-керована автоматизація дозволяє більшу гнучкість у збиранні різних дизайнів та брендів апаратного забезпечення для штучного інтелекту. Цей підхід використовує машинне навчання, комп’ютерне зору та дані в реальному часі для управління інспекцією та навігацією, забезпечуючи точність та адаптивність.
Питання: Як стандартизація сприяє видимості та узагальненим даним?
Відповідь: Стандартизовані практики по всьому виробничому екосистемі сприяють озброєнню узагальненими даними та інсайтами. Хмарно-дозволені інструменти для аналізу даних та продуктивності сприяють швидшій та ефективнішій роботі збірки. Вони дозволяють централізоване управління та аналіз даних виробництва.
Питання: Як привертання нових талантів може підвищити конкурентоспроможність США в розвитку штучного інтелекту?
Відповідь: Підкреслення ролей автоматизації та робототехніки привертає обізнаних фахівців та розміщує Сполучені Штати як лідера в розвитку штучного інтелекту. Це увагу до розвитку талантів сприяє зростанню, стійкості та конкурентоспроможності в галу�
Висновок: Використання застарілих методів для побудови спини для штучного інтелекту може гальмувати прогрес і інновації. Однак, переосмислення виробничих потужностей та прийняття програмно-керованої автоматизації, видимості даних з кінця в кінець та розвиток нового талантового екосистеми мають потенціал повністю використати трансформаційний потенціал генеративного штучного інтелекту. Ця парадигмальна зміна може бути найважливішою з моменту появи Інтернету.
The source of the article is from the blog macnifico.pt