המנכ"ל של Nvidia, ג'נסן הואאנג, טיפל במוכנות של ארגונים לשילוב של AI במהלך כנס ה-GTC 2024 שנערך בארצות הברית. הואאנג הדגיש את המעבר המשמעותי למערכות שאינן יכולות לפעול מבלי בטכנולוגיית AI. כדי לנצל את התקופה המהפכנית הזו, Nvidia הציגה את ארכיטקטורת ה-GPU העדכנית שלה, בשם 'בלאקוול', המסמלת קפיצת מחשבים גדולה בכוח חישובי ובטיפול בנתונים עבור ארגונים.
עם 2080 מיליארד טרנזיסטורים, ארכיטקטורת ה-Blackwell מתיימרת ביכולת לעבד במהירות מערכות הנתונים העצומים של מודלים גדולים של שפה (LLMs). אך, המעבר למערכות המתמקדות ב-AI מגיע עם סיוג של אתגריםים. אחת הדאגות הפרטיות היא העלות הקשורה ליישום תשתיות המתאימות לתמיכה ביישומי AI. מנהלי על נתקלים בדילמה במניעת הערכת הערך מהשקעתם ב- AI.
החלטות ארגוניות כעת פותחות סיבוב בינה למפעל להשכיר שירותי ענן או לבנות מערכות באתר שמאחסנות AI. לפי הקבוצה האמצעית לאסטרטגיה (ESG) מ-TechTarget, קיימת צורך חזק במערכות באתר כדי לנצל מהר את משאבי הנתונים.
ספקי חומרה כמו Dell Technologies, Hitachi Vantara, ו- Pure Storage, בשותפות עם Nvidia, מפתחים מוצרים ושירותים לשחזור יכולות AI. ב-GTC 2024, פרוטוטיפים של מוצרי תשתיות מאופטימלים ל-AI נחשפו, המרחיבים את טווח האפשרויות לארגונים, אך גם מרכיבים את הבחירות.
לפני שקובעים תשתית של AI, ארגונים צריכים לרשות את מטרת שימוש של AI בתוך פעולותיהם, וזה כולל להתייחס להימור השימוש בנתונים, לכמות הפרמטרים להכשרת המודל של AI, והאם לפתח מודלים פטוריים של AI או להשתמש בקיימים.
שימושים שונים של AI דורשים יכולות שונות של תשתיות. התייעצות עם ספקים המציעים מגוון רחב של מוצרים קשורים אל AI יכולה להכווין בקבלת ההחלטות ולספק תובנות יקרות בבחירת מוצרים ויישומים. חלק מהספקים יכולים לתמוך בארגונים בזיהוי הנתונים המתאימים ביותר ליישומי AI.
עם טכנולוגיית AI מוכנה לשנות את פעולות הארגון בקרוב, חברות עם אסטרטגיות ברורות לשימוש ב-AI צריכות להשקיע בתשתיות הנדרשות בצורה מקצועית. זיהוי שימושים ונתונים נחוצים ל-AI, בצירוף שיתוף פעולה עם ספקים, מציב את היסודות להטמעה מוצלחת.
שאלות ותשובות מרכזיות:
– מהו Blackwell?
Blackwell היא ארכיטקטורת ה-GPU העדכנית שהוצגה על ידי Nvidia, מיועדת לשפר את כוח החישוב והטיפול בנתונים, מתאימה במיוחד לעיבוד הנתונים השלם של מודלי שפה גדולים (LLMs).
– מהן האתגרים הגדולים לעסקים לקבלת AI?
העסקים נתקלים באתגרים של עלויות גבוהות ביישום התשתיות הנדרשות לקידום שירותי ענן או מערכות באתר, ובמקבלים במשיבה הנכונה להשקעות ב-AI. עליהם גם לוודא שהמומחיות והאסטרטגיה של הארגון תאימות ליכולות AI והתשתיות ואת מהות ההחלטה שבחרו להשקיע בה.
– איך ספקי החומרה עונים למהפכת ה-AI?
ספקי חומרה כמו Dell Technologies, Hitachi Vantara ו- Pure Storage מסתפקים בשותפות עם Nvidia כדי לפתח מוצרי תשתיות מאופטימלים עבור AI כדי להתאים לצרכיו של ארגונים שונים.
אתגרים ופולמוס מרכזיים:
– עלויות: השקעה בתשתיות מתקדמות של AI, כמו זו שנדרשת לארכיטקטורת ה-Blackwell של Nvidia, יכולה לעלות יקר, ולהופך את זה למונעי לחברות קטנות או לסטארטאפים ללא הון משמעותי.
– עומק עובדים: קיימת חוסר יכולות בעובדים מיומנים שיכולים להבין וליישם תשתיות של AI. חברות עשויות למצוא את זה קשה להשכיר את הכשר הנכון למיטב הטכנולוגיות של AI.
– ביטחון ופרטיות: עם השקפה המוגברת של AI, קיימות דאגות לגבי הפרטיות והבטחון של הנתונים. ארגונים צריכים לטפל בנושאים הללו כשהם הופכים יותר ויותר תלתן במערכות AI שמנתחות ושומרות על מידע רגיש.
– יתרונות בקבלת AI:
– יעילות מוגברת: מערכות AI יכולות לעבד במהירות מסקרים נרחבים ולהריץ ניתוחים הרבה יותר מהר מאשר אנשים, מה שיוביל לקבלת החלטות מהירות יותר ולהפעלת יעילות גדולה יותר.
– שיפור יכולות: טכנולוגיית AI יכולה לאפשר שירותים ומוצרים חדשים, לשנות את פעולות העסק ולהציע יתרון תחרותי.
– חדשנות: עם הכוח החישובי שמספק ארכיטקטורות כמו Blackwell, עסקים יכולים לשטוף במחקר ופיתוח מתקדם שמוביל לחדשנות.
חסרונות בקבלת AI:
– עלויות: השקעה ראשית בתשתיות של AI ועלויות הפעילות המתמידות יכולות להיות גבוהות, השפיעה על כספי העסק.
– מורכבות: ניהול ושילוב של מערכות AI לתהליכי עבודה קיימים יכול להיות מורכב ולדרוש כישרון מיוחד.
– תלות: תלות יתר בטכנולוגיה של AI עשוי להופך את העסקים למוקטנים לתקלות טכנולוגיות או לתקיפות אבטחה.
למידע נוסף על את Nvidia, ניתן לבקר באתר הרשמי שלהם באמצעות הלינק הבא: Nvidia.
לתובנות נוספות בנוגע לשימוש הארגוני בAI, ביקור באתרים כמו TechTarget או Dell Technologies עשוי לספק מידע ערכי לקראת מועדפי נווידיה ולמרות שתמיד כדאי לקחת זהירות ולוודא שקישורי האתרים עדכניים ותקינים לפני הביקור.