AI sprogimas tęsiasi 2025 m .: Kokios organizacijos turėtų numatyti šiais metais

Estimated read time 5 min read

Prognozuojama, kad 2025 m. Perspėjama tęsti sprogimą, nuolat tobulėjanti technologija teikia precedento neturinčias galimybes ir sudėtingus iššūkius organizacijoms visame pasaulyje. Siekdama padėti šiandieninėms organizacijoms ir profesionalams užtikrinti didžiausią vertę iš AI 2025 m., Aš pasidalinau savo mintimis ir numatyau šių metų AI tendencijas.

Organizacijos turi strategiškai planuoti AI kainą

Pasaulis ir toliau ekstaziškai vertina AI potencialą. Tačiau AI inovacijų kaina yra metrika, kurią organizacijos turi planuoti. Pavyzdžiui, AI reikia GPU, tačiau daugelyje CSP yra didesni N-1, N-2 ar senesni GPU diegimai, kurie nebuvo sukurti tik AI darbo krūviams. Be to, debesų GPU gali būti pernelyg didelė mastu ir lengvai įjungti kūrėjams, nes projektai auga/mastu (daugiau išlaidų); Be to, pirkimas GPU (jei gali įsigyti dėl trūkumo) naudoti „On-Prem“ naudojimą taip pat gali būti labai brangus pasiūlymas, kai individualūs lustai kainuoja dešimtis tūkstančių dolerių. Dėl to serverių sistemos, sukurtos reikalauti AI darbo krūvio, tampa pernelyg didele ar nepasiekiama daugeliui, turinčių uždengtų departamento veiklos išlaidų (OPEX) biudžetus. 2025 m. Įmonių klientai privalo nustatyti savo AI išlaidas ir pakartotinai sinchronizuoti AI plėtros biudžetą. Kadangi tiek daug departamentų dabar imasi iniciatyvos ir kurdama savo AI įrankius, įmonės gali netyčia išleisti tūkstančius per mėnesį mažam ar suplanuotam GPU naudojimui ir jų reikalavimui AI skaičiavimo egzemplioriams, kurie visi montuojami (ypač jei vartotojai palieka šie atvejai veikia).

Atvirojo kodo modeliai skatins kelių AI naudojimo atvejų demokratizavimą

2025 m. Organizacijoms bus padarytas didžiulis spaudimas įrodyti IG iš PG projektų ir susijusių biudžetų. Siekdamos išlaidų, panaudodamos mažą kodą arba neturi jokių kodų įrankių, kuriuos teikia populiarūs ISV, kad būtų galima kurti AI programas, įmonės ir toliau ieškos atvirojo kodo modelių, kurie būtų lengviau suderinti, o ne mokyti ir kurti nuo nulio. Patobulinant atvirojo kodo modelius efektyviau naudoti turimus AI išteklius (žmones, biudžetą ir (arba) skaičiuojamą galią), padėdami paaiškinti, kodėl šiuo metu yra daugiau nei 900k+ (ir augančių) modelių, kuriuos galima atsisiųsti vien tik „Hugging Face“. Tačiau kai įmonės pradės naudoti atvirojo kodo modelius, bus labai svarbu saugoti ir policijai naudoti atvirojo kodo programinės įrangos, sistemos, bibliotekų ir įrankių naudojimą visose jų organizacijose. Neseniai „Lenovo“ susitarimas su „Anaconda“ yra puikus šios paramos pavyzdys, kai „Intel“ varomas „Lenovo“ darbo vietos portfelis ir „Anaconda Navigator“ padeda supaprastinti duomenų mokslo darbo eigas.

AI atitiktis tampa standartine praktika

PG politikos poslinkiuose bus galima apskaičiuoti AI, arčiau prie įmonės duomenų šaltinio ir daugiau vietoje (ypač projekto ar darbo eigos AI plėtros etapams). AI artėjant prie daugelio verslo branduolių, ji pereis iš atskiros lygiagretės ar specialios darbo srauto į tą, kuris atitiks daugelį pagrindinių verslo funkcijų. Įsitikinimas, kad AI atitiktų ir atsakingas šiandien yra tikras tikslas, todėl, kai mes einame į 2025 m. „Lenovo“ turime atsakingą AI komitetą, kurį sudaro įvairių darbuotojų grupė, užtikrinanti, kad sprendimai ir produktai atitiktų saugumo, etinį, privatumo ir skaidrumo standartus. Ši grupė apžvelgia AI naudojimą ir įgyvendinimą, pagrįstą rizika, nuosekliai taikydama saugumo politiką, kad ji atitiktų rizikos poziciją ir reguliavimo laikymąsi. Komiteto įtraukiantis požiūris nagrinėja visus AI dimensijas, užtikrinančias visapusišką atitiktį ir bendrą rizikos mažinimą.

Darbo vietos tampa veiksmingos AI įrankiai biure ir iš jo

Darbo vietų naudojimas kaip galingesnis kraštas ir departamentai pagrįsti AI prietaisai jau padidėja. Pavyzdžiui, „Lenovo“ darbo vietos portfelis, kurį maitina AMD, padeda žiniasklaidos ir pramogų profesionalams užpildyti atotrūkį tarp lūkesčių ir išteklių, reikalingų aukščiausio lygio vaizdiniam turiniui pateikti. Dėl jų mažo formos faktoriaus ir pėdsakų, mažų akustinių, standartinių galios reikalavimų ir kliento veikiančių sistemų naudojimo, juos galima lengvai panaudoti kaip AI išvadų sprendimus, kuriuose tradiciškesni serveriai gali netilpti. Kitas naudojimo atvejis yra standartinėse pramonės darbo srautuose, kai AI patobulinta duomenų analizė gali suteikti tikrąją verslo vertę ir yra labai regėjimo linija „C Suite“ vykdytojams, bandantiems skirtis. Kiti naudojimo atvejai yra mažesnės domeno specifinės AI įrankiai, kuriuos sukuria asmenys savo reikmėms. Šios efektyvumo taupymo priemonės gali tapti AI supervalstybėmis ir gali apimti viską, pradedant „MS Copilot“, privačiomis pokalbių botais ir baigiant asmeniniais AI padėjėjais.

Maksimaliai padidinti AI potencialą 2025 m.

PG yra viena iš sparčiausiai augančių mūsų eros technologinių pokyčių, įsilaužus į kiekvieną pramonę kaip transformacinę technologiją, kuri padidins visų efektyvumą-įgalins greitesnius ir vertingesnius verslo rezultatus.

AI, įskaitant mašiną ir gilų mokymąsi bei generatyvinę AI su LLM, reikalauja didžiulės skaičiavimo galios, kad būtų galima sukurti ir palaikyti intelektą, reikalingą sklandžiam klientų AI patirčiai. Todėl organizacijos turėtų užtikrinti, kad jos pasitelktų aukšto efektyvumo ir saugius darbalaukio ir mobiliųjų kompiuterių sprendimus, kad būtų galima revoliucionuoti ir patobulinti AI profesionalų ir duomenų mokslininkų darbo eigą.


Source link

Jums tai gali patikti

Daugiau iš autoriaus