A mesterséges intelligencia egyre mélyebben épül be az üzleti folyamatokba, ezért a vállalatok körében ugrásszerűen nő az igény a hosszú távon is stabil AI-környezetek iránt. Sok szervezetnél ráadásul alapelvárás, hogy saját adatközpontban maradjanak az érzékeny adatok és az AI-alkalmazások, vagyis a vállalatoknak helyben kell megteremteniük az AI biztonságos és kiszámítható működésének feltételeit.
A SUSE szakértői szerint ehhez az új hardverek mellett olyan AI-környezetre van szükség, amely megbízhatóan és tervezhető költségek mellett üzemeltethető.
„A vállalati AI gyorsan terjed, és ezzel együtt folyamatosan nő az igény olyan infrastruktúra iránt, amely biztosítja az adatok feletti kontrollt és a szabályozott környezetekhez szükséges irányítást.”
– mondta John Fanelli, az NVIDIA vállalati szoftverekért felelős alelnöke
A mesterséges intelligencia fokozatosan szerves részévé válik a vállalatok mindennapjainak. Sok cég már nem tesztjelleggel, hanem élesben használ AI-t, és egyre több helyen jelennek meg olyan megoldások is, amelyek több modellt és AI-ügynököt kapcsolnak össze egyetlen környezetben.
Új technológiák, új igények
Ez a változás új elvárásokat teremt a vállalati IT és az infrastruktúra területén is. Számos iparágban ugyanis alapelvárás, hogy az érzékeny adatokat kizárólag saját adatközpontban kezeljék, és az AI-alkalmazásokat is olyan környezetben futtassák, ahol a szervezet közvetlen kontrollt gyakorolhat a rendszerek, a költségek és a biztonságos üzemeltetés felett. Erre bizonyos esetekben adatvédelmi és szabályozási elvárások miatt van szükség, más esetekben pedig a vállalatok szeretnének nagyobb biztonságot és jobb rálátást az infrastruktúrára.
A szervezeteknek ezért korszerűsíteniük kell IT-környezetüket, ha az AI-szolgáltatásoktól is ugyanolyan folyamatos, kiszámítható és megbízható működést várnak el, mint minden más rendszerüktől. Ezek a modern megoldások ugyanis új típusú terhelést jelentenek, miközben a hagyományos infrastruktúrák többségét eredetileg nem ilyen igényekre tervezték.
A hardver csupán félkarú óriás
Az új igényekre a hardvergyártók is gyorsan reagálnak. Az olyan új generációs AI-hardverek, mint az NVIDIA Rubin platform kifejezetten az összetettebb vállalati AI-ökoszisztémák kiszolgálására készülnek. Az ilyen megoldások fejlesztésénél már nemcsak a nagyobb számítási teljesítményt tartják szem előtt, hanem azt is, hogy a rendszerek jól skálázhatók és hatékonyan működtethetők legyenek. A hardver ezért egyre inkább stratégiai szerepet kap az AI-infrastruktúrában.
Az új AI-hardverek azonban csak akkor teremtenek valódi üzleti értéket, ha olyan környezet egészíti ki őket, amely biztonságosan, átláthatóan és kiszámíthatóan működtethető. Ha ez a háttér hiányzik, a vállalatok nem tudják teljes mértékben kihasználni a nagy teljesítményű hardverben rejlő lehetőségeket: az új megoldások nehezebben skálázhatók, több erőforrást és költséget igényel az üzemeltetésük, és nagyobb kockázatot jelenthetnek a napi vállalati működésben is.
Stabil alap, biztos háttér
A vállalatoknak tehát olyan AI-környezetekre van szükségük, amelyek saját infrastruktúrán belül is támogatják a biztonságos és szabályozott működést, a SUSE AI pedig pontosan ezt nyújtja. A helyben működtethető, nyílt, vállalati felhasználásra szánt platform segítségével a szervezetek adatközpontokban, hibrid vagy air-gapped (internettől elzárt) környezetekben futtathatják az AI-szolgáltatásokat, miközben az érzékeny adatokat saját ellenőrzésük alatt tarthatják. Ez nagyobb kontrollt, biztonságosabb működést és auditálható AI-használatot tesz lehetővé a vállalati környezetben.
A platform beépített megfigyelési és elemzési funkcióinak köszönhetően jól nyomon követhetők a legfontosabb mutatók, például a tokenhasználat és az ehhez kapcsolódó költségek, valamint a GPU-k teljesítménye és kihasználtsága. Ezáltal a vállalatok jobban átláthatják és kézben tarthatják a költségeket, ami támogatja a stratégiai tervezést és a megbízhatóbb AI-működést.
A megoldás megfelelő alapot nyújt a vállalati AI-alkalmazások használatához olyan területeken, ahol egyszerre fontos az érzékeny adatok védelme, a szabályozott működés és a kiszámítható üzemeltetés. Ilyenek lehetnek például a saját infrastruktúrán futó generatív AI-megoldások, a belső tudásbázisokra épülő alkalmazások vagy más olyan AI-folyamatok, ahol a szervezetek nem akarják az adatokat külső, zárt platformokra vinni.
További friss híreket talál az IoTmagazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!