Ředitel společnosti Nvidia, Jensen Huang, se zabýval připraveností organizací pro integraci umělé inteligence během konference GTC 2024, která se konala ve Spojených státech. Huang zdůraznil podstatný posun směrem k systémům, které nemohou fungovat bez technologie umělé inteligence. V rámci této transformační doby Nvidia představila svou nejnovější architekturu GPU nazvanou „Blackwell“, která představuje zásadní skok výpočetní síly a zpracování dat pro podniky.
S 2080 miliardami tranzistorů architektura Blackwell nabízí schopnost rychlého zpracování obrovských datových sad velkých jazykových modelů (LLM). Avšak přechod k systémům zaměřeným na umělou inteligenci přináší svůj soubor výzev. Jedním konkrétním zájmem je náklad spojený s implementací vhodné infrastruktury pro podporu aplikací umělé inteligence. Vedoucí pracovníci se potýkají s dilematem, jak maximalizovat hodnotu z jejich investic do umělé inteligence.
Organizační rozhodnutí nyní závisí na tom, zda využít cloudové služby nebo konstruovat systémy on-premises pro nasazení umělé inteligence. Podle Enterprise Strategy Group (ESG) z TechTarget je silná potřeba systémů on-premises k rychlému využití datových zdrojů.
Výrobci hardwaru jako Dell Technologies, Hitachi Vantara a Pure Storage ve spolupráci s Nvidia vyvíjejí produkty a služby k využití možností umělé inteligence. Na konferenci GTC 2024 byly představeny prototypy těchto produktů optimalizovaných pro umělou inteligenci, které rozšiřují škálu možností pro organizace, ale také komplikují volby.
Před přijetím infrastruktury umělé inteligence musí organizace nastínit účel využití umělé inteligence ve svých operacích. To zahrnuje zvážení rozsahu využití dat, počtu parametrů pro trénování modelů umělé inteligence a rozhodnutí, zda vyvíjet vlastní modely umělé inteligence nebo použít existující.
Různá využití umělé inteligence vyžadují různé možnosti infrastruktury. Konzultace s dodavateli, kteří nabízejí širokou škálu produktů souvisejících s umělou inteligencí, mohou pomoci rozhodování a poskytnout cenné informace o výběru produktu a jeho použití. Někteří dodavatelé mohou podporovat organizace při identifikaci nejpříhodnějších dat pro aplikace umělé inteligence.
Když je technologie umělé inteligence připravena transformovat provoz organizací v blízké budoucnosti, společnosti s jasnými strategiemi pro využití umělé inteligence musí proactive investovat do nezbytné infrastruktury. Identifikace využití a potřebných dat pro umělou inteligenci spolu s spoluprací s dodavateli vytváří základy pro úspěšnou implementaci.
Klíčové Otázky a Odpovědi:
– Co je Blackwell?
Blackwell je nejnovější architektura GPU představená společností Nvidia, navržená k zvýšení výpočetní síly a zpracování dat, zvláště vhodná pro zpracování datových sad velkých jazykových modelů (LLM).
– Jaké jsou největší výzvy pro podniky v přijímání umělé inteligence?
Podniky se potýkají s výzvami vysokých nákladů na implementaci nezbytné infrastruktury pro umělou inteligenci, správné volby mezi cloudovými službami nebo systémy on-premises a maximalizací návratnosti investic do umělé inteligence. Musí také zajistit, že se zaměření a strategie organizace vyrovnávají s možnostmi umělé inteligence a infrastrukturou, do které se rozhodnou investovat.
– Jak reagují výrobci hardwaru na revoluci umělé inteligence?
Výrobci hardwaru jako Dell Technologies, Hitachi Vantara a Pure Storage spolupracují s Nvidia na vývoji produktů infrastruktury optimalizovaných pro umělou inteligenci, aby vyhověli rozmanitým potřebám různých organizací.
Klíčové Výzvy a Kontroverze:
– Náklady: Investice do sofistikované infrastruktury pro umělou inteligenci, jako je ta potřebná pro architekturu Blackwell od Nvidie, mohou být drahé, což může bránit menším společnostem nebo startupům bez značných finančních prostředků.
– Kvalifikovaná pracovní síla: Existuje nedostatek kvalifikovaného personálu, který by dokázal porozumět a implementovat infrastrukturu umělé inteligence. Společnosti mohou mít potíže s najímáním správného personálu k plnému využití technologií umělé inteligence.
– Bezpečnost a Soukromí: S nárůstem integrace umělé inteligence existují trvalé obavy o ochranu dat a bezpečnost. Organizace musí řešit tyto problémy, protože se stávají stále závislejší na systémech umělé inteligence, které analyzují a uchovávají citlivé informace.
– Výhody Přijímání Umělé Inteligence:
– Zvýšená Efektivita: Systémy umělé inteligence mohou rychle zpracovávat obrovské datové sady a provádět analýzy rychleji než lidé, což vede k rychlejšímu rozhodování a zvýšené produktivitě.
– Zlepšení Schopností: Umělá inteligence může umožnit nové služby a produkty, transformovat obchodní provoz a nabídnout konkurenční výhodu.
– Inovace: S výpočetní silou poskytovanou architekturami jako Blackwell mohou podniky využít pokročilý výzkum a vývoj, což vede k inovacím.
Nevýhody Přijímání Umělé Inteligence:
– Náklady: Počáteční investice do infrastruktury pro umělou inteligenci a provozní náklady mohou být vysoké a ovlivnit finanční situaci podniku.
– Komplexita: Správa a integrace systémů umělé inteligence do existujících pracovních postupů může být komplikovaná a vyžadovat specializované dovednosti.
– Závislost: Přílišná závislost na technologiích umělé inteligence by mohla podniky zranitelné vůči technologickým poruchám nebo kybernetickým útokům.
Souvisejících s těmito výzvami a aby bylo možné zůstat informován o Nvidii, můžete navštívit jejich oficiální webové stránky pomocí následujícího odkazu: Nvidia.
Pro další informace o podnikovém využití umělé inteligence může být užitečné navštívit webové stránky jako TechTarget nebo Dell Technologies, protože tito dodavatelé aktivně spolupracují s Nvidií. Avšak vždy je třeba dávat pozor, zda jsou URL adresy aktuální a platné před návštěvou.