Üretken Yapay zeka deneyden uygulamaya geçer

Bireyler ve işletmeler arasında farklı modellerin benimsenme oranları hızla artmaya devam edecek ve 2025'te daha fazla başvuru gerçekleştirilecek. Yakın tarihli bir McKinsey Küresel Anketine göre, katılımcıların% 71'i kuruluşlarının bir yıl önce bildirilen% 65'e kıyasla düzenli olarak üretken yapay zeka kullandığını bildirdi. Yapay zekanın işletmelere sunduğu iyileştirilmiş verimlilik, azaltılmış işletme maliyetleri ve verimlilikte önemli kazanımlar vaadi göz önüne alındığında bu şaşırtıcı değil.

Önümüzdeki yıl, işletmeler yapay zekayı temel operasyonlarına entegre etmeye çalıştıkça, veri analizi, müşteri hizmetleri ve içerik oluşturma gibi kaynak ağırlıklı, zaman alıcı görevleri otomatikleştirmelerini sağlayarak bu sayının daha da artacağını tahmin ediyoruz. Bununla birlikte, kuruluşların siber güvenlik, uyumluluk ve artan, enerji yoğun hesaplama talebi dahil olmak üzere büyük ölçekli AI modellerinin benimsenmesiyle ilgili birçok zorlukta gezinmesi gerekecektir.

Yapay zeka gerçekliği melezdir

Ölçekte yapay zeka entegrasyonuna yönelik bu değişim, yapay zeka için optimize edilmiş BT altyapısına ve veri yönetimine acil ihtiyacı ön plana çıkaracaktır. Doğası gereği veri yoğun ve karma bir iş yükü olan yapay zekalarından en iyi şekilde yararlanmak için, daha fazla kuruluşun, iş yükünün şirket içinde mi, bir ortak yerleşim tesisinde mi olduğuna bakılmaksızın, yapay zeka yaşam döngüsü boyunca her şeyi optimize eden yerel yapay zeka sistemlerine yatırım yapması gerekecektir. , genel bulut veya sınırda.

Hibrit bir bulut stratejisi artık yalnızca bir seçenek değil, tercih edilen bir işletim modeli olacaktır çünkü kurumsal verilerin değerinin kilidini açmak ve yapay zeka dağıtımını hızlandırmak için idealdir. Hibrit model planlamanın sonradan düşünüldüğü tesadüfen hibrit bir modelden ziyade hibrit tasarımlı bir operasyon modeli başarının anahtarı olacaktır.

Ayrıca, yapay zeka için tasarlanmış sağlam ve verimli hibrit bulut altyapısı, kuruluşların daha iyi veri görünürlüğüne, gelişmiş kontrol ve korumaya ve ortamlar arasında kolaylaştırılmış veri yönetimine sahip olmasını sağlayacaktır. Bu aynı zamanda operasyonel karmaşıklıklar, güvenlik riskleri ve kaynakların verimsiz kullanımı ile ilgili beklenmedik zorlukların neden olduğu planlanmamış maliyetleri azaltmalarına yardımcı olur.

Özel yapay zeka altyapısına yatırımın artırılması

Geçtiğimiz birkaç ay boyunca, Birleşik Arap Emirlikleri de dahil olmak üzere çeşitli ülkelerin, yapay zekaya yönelik BT altyapısına ve özellikle hesaplama ihtiyaçlarına yönelik önemli ilk yatırımları duyurduğunu gördük. Bu eğilim ancak daha fazla kullanım durumu ve uygulama geliştirildikçe artacaktır. Araştırmaya göre, veri merkezlerinden gelen küresel güç talebi 2027'ye kadar% 50, 2030'a kadar% 165 artacak. Geleneksel altyapı ayak uydurmak için mücadele edecek ve böylece yüksek yoğunluklu hesaplama çözümlerine doğru bir kaymaya neden olacaktır. Şirketler veri odaklı inovasyonun geleceğinde gezinirken, yapay zekanın yoğun hesaplama taleplerini karşılamak için güvenilir ve sağlam veri merkezlerine ihtiyaç duyacaklar.

Ancak bu kuruluşlar, yapay zekadan tam olarak yararlanabilmek için veri merkezlerinin ötesine bakmaları ve işletmeleri genelinde sağlam bir BT altyapısına yatırım yapmaları gerektiğini çok çabuk öğrenecekler. Yapay zekanın benimsenmesi, kuruluşların verileri nasıl yönettiğini ve bunlara nasıl eriştiğini şekillendireceğinden, birçoğunun BT ortamlarının yapay zeka iş yüklerini sorunsuz bir şekilde işleyebilmesini sağlamak için mevcut altyapılarını yeniden değerlendirmesi gerekecektir. Bu, çok genli BT ortamlarının birleştirilmesini gerektirebilir ve yapay zekaya özgü donanım, yazılım ve veri yönetimi çözümleri de dahil olmak üzere tasarımla hibrit bir yaklaşıma geçmeyi gerektirebilir.

Bir kuruluş modellerini eğitmek ve çalıştırmak için ilgili verilere erişemezse yapay zeka projeleri değer sağlamayacaktır. Bununla birlikte, yapay zeka modellerini çalıştırmak için gereken muazzam veri hacimlerinin hızlı ve verimli bir şekilde depolanması ve iletilmesi gerekir, bu da kuruluşları ağ ve depolama altyapılarını modernize etmeye zorlar.

​Sonuç olarak, bölge dijital dönüşümü benimsemeye devam ettikçe, özellikle Orta Doğu bölgesinde yapay zeka altyapısına daha fazla yatırım göreceğiz.

Ekipman verimliliğinin ötesine geçen yapay zeka sürdürülebilirliği

Yapay zeka sürdürülebilirliğinin iyileştirilmesi, endüstriyi, politika yapıcıları ve son kullanıcıları hızla hareket etmeye giderek daha fazla motive eden pratik bir zorunluluktur. Bunun duygusal nedenlerden daha pratik nedenleri vardır: daha az enerji ve su tüketmek işletme maliyetlerini ve çevre üzerindeki etkiyi azalttığı için yapay zeka verimliliğini artırmak herkesin çıkarınadır. Buna paralel olarak, özellikle yapay zekayı ölçeklendirmek istedikleri için sürdürülebilir ve verimli BT çözümlerini tercih eden daha fazla kuruluş göreceğiz. Bu, güç tüketimini% 90 azaltabilen% 100 doğrudan sıvı soğutma gibi yonga performansı ve soğutma mimarilerindeki gelişmeleri içerir.

Bununla birlikte, bunun bir BT sürdürülebilirlik tatbikatında tek ve bitmiş bir adım olmadığını anlayan giderek daha fazla kuruluş görüyoruz. Veri seçiminden model tasarımına, eğitime, ayarlamaya ve çıkarıma, ekipmanın kullanım ömrünün sonuna kadar yapay zeka yaşam döngüsünün her aşamasında gerçekleşmelidir. Yapay zeka altyapısı ve ekipman verimliliğindeki gelişmelere anlaşılır bir şekilde çok fazla önem verilmiş olsa da, yazılım, veri, enerji ve kaynak verimliliğini artırmak için tüm yapay zeka yaşam döngüsüne bakarlar.

Bu kuruluşlar, ayrıntılı performans ölçümlerini izlemek için gerekli ölçüm ve izleme araçlarını uygulamaktadır. Anketler, işletmelerin yalnızca% 44'ünün yapay zeka ile ilgili enerji kullanımını izlediğini ve çevresel tasarrufları masada bıraktığını ortaya koyuyor. Örneğin, ayrıntılı izlemeyi bütünsel düşünceyle birleştirerek araştırmacılar, modellerin yenilenebilir enerjinin daha bol olduğu pencerelerle uyumlu olacak şekilde eğitilme süresini ayarlayarak emisyonları% 80'e varan oranda azaltma fırsatlarını belirleyebildiler.

Bu işletmeler için ne anlama geliyor?

İleriye dönük olarak, her şeyi kucaklayın AI sadece bir seçenek değildir; esastır. Gelişmiş teknolojilerin çekirdek operasyonlara hızlı entegrasyonundan, özel veri merkezlerindeki artışa kadar, manzara değişiyor. Artan bilgi işlem gücü taleplerinin karşılanması, yüksek yoğunluklu, verimli çözümlere ve akıllı yönetime doğru bir kayma gerektirir. Standartlaştırılmış operasyonel uygulamalar, teknoloji yaşam döngülerini düzene sokmak ve yatırımları en üst düzeye çıkarmak için çok önemli olacaktır. Yapay zeka, işletmenin çeşitli yönlerine giderek daha fazla entegre hale geldikçe, sağlam, uyarlanabilir altyapı, yeniliğin ve başarının temel taşı haline gelecektir.

Mohammad Al Jallad, Hewlett Packard Enterprise'da HPC'nin Global Satışlarından sorumlu Teknoloji Uzmanı ve Yönetici – Sovereign AI &AI Factory 'dir.