CEO Nvidia, Дженсен Хуанг, звернувся до готовності організацій до інтеграції штучного інтелекту під час конференції GTC 2024, що відбулася у США. Хуанг підкреслив значний перехід до систем, які не можуть працювати без технології штучного інтелекту. Використовуючи цей період трансформації, Nvidia представила свою новітню архітектуру GPU під назвою “Блеквелл”, що свідчить про значну збільшену обчислювальну потужність та обробку даних для підприємств.
Із 2080 мільярдами транзисторів, архітектура Блеквелл може швидко обробляти великі набори даних великих мовних моделей (LLM). Проте перехід до систем, спрямованих на штучний інтелект, супроводжується своєю низкою викликів. Одним з основних питань є вартість впровадження відповідної інфраструктури для підтримки прикладних програм штучного інтелекту. Керівники мають стикатися з дилемою максимізації вартості від їхнього інвестування в штучний інтелект.
Організаційні рішення зараз залежать від того, чи використовувати хмарні послуги чи будувати системи для розгортання штучного інтелекту на місці. За даними Enterprise Strategy Group (ESG) від TechTarget, існує велика необхідність в місцевих системах для швидкого використання ресурсів даних.
Виробники апаратного забезпечення, такі як Dell Technologies, Hitachi Vantara та Pure Storage, у співпраці з Nvidia, розробляють продукти та послуги для використання можливостей штучного інтелекту. На конференції GTC 2024 були представлені прототипи цих продуктів для оптимізованої для штучного інтелекту інфраструктури, розширюючи вибір можливостей для організацій, але й ускладнюючи вибір.
Перед впровадженням інфраструктури штучного інтелекту організація повинна чітко визначити мету використання штучного інтелекту в своїй діяльності. Це передбачає врахування обсягу використання даних, кількості параметрів для навчання моделі штучного інтелекту та вирішення питання щодо розробки власних моделей штучного інтелекту або використання наявних.
Різні види застосувань штучного інтелекту вимагають різних можливостей інфраструктури. Консультування з виробниками, які пропонують широкий спектр продуктів, пов’язаних з штучним інтелектом, може допомогти прийому рішень і надати цінні уявлення про вибір продуктів та їх застосування. Деякі виробники можуть підтримати організації у визначенні наибільш підходящих даних для застосувань штучного інтелекту.
З огляду на те, що технологія штучного інтелекту готується трансформувати діяльність організацій найближчим часом, компанії із чіткою стратегією використання штучного інтелекту повинні активно вкладати в необхідну інфраструктуру. Визначення використання та обов’язкових даних для штучного інтелекту, співпраця з виробниками, wикають основу успішного впровадження.
Ключові запитання та відповіді:
– Що таке Блеквелл?
Блеквелл – це новітня архітектура GPU, представлена Nvidia, призначена для підвищення обчислювальної потужності та обробки даних, особливо добре підходить для обробки наборів даних великих мовних моделей (LLM).
– Які найбільші виклики для підприємств у прийнятті штучного інтелекту?
Підприємства стикаються з викликами високих витрат на впровадження необхідної інфраструктури штучного інтелекту, вибору між хмарними послугами чи системами на місці, максимізації вигод від інвестицій у штучний інтелект. Вони також повинні забезпечити відповідність фокусу й стратегії організації можливостям штучного інтелекту та інфраструктурі, у яку вони вирішують інвестувати.
– Як виробники апаратного забезпечення реагують на революцію штучного інтелекту?
Виробники апаратного забезпечення, такі як Dell Technologies, Hitachi Vantara та Pure Storage, співпрацюють з Nvidia для розробки продуктів інфраструктури, оптимізованих для штучного інтелекту, щоб задовольняти різні потреби різних організацій.
Ключові виклики та суперечності:
– Вартість: Інвестиції в складну інфраструктуру штучного інтелекту, таку як та, яка потрібна для архітектури Блеквелл від Nvidia, можуть бути високими, що робить її недосяжною для менших компаній чи стартапів без значного капіталу.
– Кваліфікована робоча сила: Існує дефіцит кваліфікованого персоналу, який може зрозуміти та впровадити інфраструктуру штучного інтелекту. Компанії можуть виявити складності у наймі необхідних кадрів для максимального використання технологій штучного інтелекту.
– Безпека та конфіденційність: Зі зростанням інтеграції штучного інтелекту починається більш розгалужений ряд питань щодо конфіденційності та безпеки даних. Організації повинні вирішувати ці питання, оскільки вони стають більш залежними від систем штучного інтелекту, які аналізують і зберігають чутливу інформацію.
– Переваги використання штучного інтелекту:
– Підвищення ефективності: Системи штучного інтелекту можуть швидко обробляти великі набори даних та проводити аналізи швидше, ніж люди, що призводить до швидшого прийняття рішень та більшої продуктивності.
– Покращення можливостей: Штучний інтелект може дозволити запуск нових послуг та продуктів, трансформуючи бізнес-операції та надаючи конкурентну перевагу.
– Інновації: З потужністю обчислень, наданою архітектурою, подібною до Блеквелл, підприємства можуть займатися передовими дослідженнями та розробками, що призводить до інновацій.
Недоліки використання штучного інтелекту:
– Вартість: Початкові інвестиції в інфраструктуру штучного інтелекту та неперервні витрати на операції можуть бути значними і вплинути на фінансовий стан підприємства.
– Складність: Управління та інтеграція систем штучного інтелекту в існуючі робочі процеси може бути складним та вимагати спеціалізованих навичок.
– Залежність: Перевелика залежність від технології штучного інтелекту може зробити підприємства вразливими перед технічними збоями чи кібератаками.
Пов’язано з цими викликами та для отримання оновлень від Nvidia, можна відвідати їх офіційний вебсайт за посиланням: Nvidia.
Додаткові відомості про підприємствене використання штучного інтелекту можна отримати на веб-сайтах, таких як TechTarget або Dell Technologies, оскільки ці виробники активно співпрацюють з Nvidia. Однак завжди слід враховувати, що потрібно перевіряти актуальність та валідність URL-адрес перед відвідуванням.