هذه المقالة جزء من إصدار خاص لـ VB. اقرأ السلسلة الكاملة هنا: أجندة CIO: خارطة طريق 2023 لقادة تكنولوجيا المعلومات.
ولا تفوت مقالات إضافية تقدم رؤى واتجاهات وتحليلات جديدة للصناعة حول كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بتحويل المؤسسات. اعثر عليهم جميعًا هنا.
أدركت الشركات في كل مكان الدور المركزي للذكاء الاصطناعي (AI) في قيادة التحول ونمو الأعمال. في عام 2023 ، سيتحول العديد من مدراء تقنية المعلومات من “لماذا” الذكاء الاصطناعي إلى “كيف؟” اكثر تحديدا: “ما هي أفضل طريقة لتنمية إنتاج الذكاء الاصطناعي بشكل سريع واقتصادي على نطاق واسع يحقق القيمة ونمو الأعمال؟ “
إنه عمل موازنة عالي المخاطر: يجب على مدراء المعلومات تمكين التطوير والنشر السريع والأوسع ، والحفاظ على أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المؤثرة. في الوقت نفسه ، يحتاج قادة تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات أيضًا إلى إدارة الإنفاق عن كثب ، بما في ذلك “الظل AI” المكلف ، حتى يتمكنوا من التركيز بشكل أفضل وتعظيم الاستثمارات الاستراتيجية في التكنولوجيا. وهذا بدوره يمكن أن يساعد في تمويل ابتكار الذكاء الاصطناعي المستمر والمربح ، وخلق دورة حميدة.
توفر البنية التحتية عالية الأداء للذكاء الاصطناعي – المنصات والسحابات المصممة لهذا الغرض مع المعالجات والمسرعات والشبكات والتخزين والبرمجيات المُحسّنة – لمديري تقنية المعلومات ومؤسساتهم طريقة قوية لتحقيق التوازن بين هذه الطلبات التي تبدو متنافسة بنجاح ، وتمكينهم من الإدارة الفعالة من حيث التكلفة والتسريع بشكل منظم . نمو و “تصنيع” إنتاج الذكاء الاصطناعي.
على وجه الخصوص ، يوفر التوحيد القياسي على نظام أساسي عام قائم على السحابة الإلكترونية “AI-first” خدمات عند الطلب يمكن استخدامها لإنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي قوية وعالية الأداء ونشرها بسرعة. يمكن أن تساعد هذه البيئة الشاملة الشركات في إدارة النفقات ذات الصلة ، وتقليل الحاجز أمام الذكاء الاصطناعي ، وإعادة استخدام IP ذي القيمة ، والأهم من ذلك ، الحفاظ على تركيز الموارد الداخلية الثمينة على علم البيانات والذكاء الاصطناعي ، وليس البنية التحتية.
ثلاثة متطلبات رئيسية لتسريع نمو الذكاء الاصطناعي
تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية للتركيز على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي كعامل تمكين أساسي للذكاء الاصطناعي ونمو الأعمال في قدرتها على مساعدة الشركات على تلبية ثلاثة متطلبات رئيسية بنجاح. لقد لاحظنا نحن وآخرون ذلك في عملنا الرائد في المنطقة ، وعلى نطاق أوسع ، في تطوير التكنولوجيا واعتمادها على مدار العشرين عامًا الماضية. هم: التوحيد القياسي وإدارة التكلفة والحوكمة.
دعونا نلقي نظرة موجزة على كل منها.
1. توحيد معايير الذكاء الاصطناعي
تمكين التطوير والنشر المنظم والسريع والفعال من حيث التكلفة
مثل البيانات الضخمة والسحابة والأجهزة المحمولة وأجهزة الكمبيوتر قبل ذلك ، يعد الذكاء الاصطناعي عامل تغيير جذري في اللعبة – مع تأثير محتمل أكبر ، داخل المؤسسة وخارجها. كما هو الحال مع هذه الابتكارات السابقة – بما في ذلك المحاكاة الافتراضية والبيانات الضخمة وقواعد البيانات و SaaS والعديد من الآخرين – سترغب المؤسسات الذكية ، بعد التقييم الدقيق ، في التوحيد القياسي لمنصات الذكاء الاصطناعي السريعة والبنية التحتية السحابية. يؤدي القيام بذلك إلى جلب مجموعة من الفوائد المفهومة جيدًا لهذه المجموعة الأحدث من الأدوات العالمية. تدين البنوك الكبيرة ، على سبيل المثال ، بالكثير من قدرتها المتفائلة على التوسع والنمو بسرعة إلى منصات عالمية موحدة تتيح التطوير والنشر السريع.
باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يساعد التوحيد القياسي على الحزم المحسّنة والمنصات المدمجة مسبقًا والبيئات السحابية المؤسسات على تجنب مجموعة من السلبيات التي تنتج غالبًا عن مجموعة متنوعة فوضوية من المنتجات والخدمات. أهمها: المشتريات غير المُدارة ، التطوير دون المستوى الأمثل وأداء النموذج ، الجهود المزدوجة ، تدفقات العمل غير الفعالة ، الطيارين الذين يصعب تكرارهم أو توسيع نطاقهم ، الدعم الأكثر تكلفة والمعقد ، ونقص الموظفين المتخصصين. ولعل الأخطر هو الوقت والنفقات المفرطة المرتبطة باختيار وبناء ودمج وضبط ونشر وصيانة كومة معقدة من الأجهزة والبرامج والأنظمة الأساسية والبنى التحتية.
لكي نكون واضحين: لا يعني توحيد المعايير الخاصة بالمؤسسات لمنصة الذكاء الاصطناعي والسحابة وجود مقاس واحد يناسب الجميع ، أو التفرد مع بائع واحد أو اثنين ، أو العودة إلى التحكم المركزي الصارم في تكنولوجيا المعلومات.
على العكس من ذلك ، يجب أن تقدم البيئات السحابية الحديثة للذكاء الاصطناعي خدمات متدرجة مُحسّنة لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام. يجب أن تكون المنصة والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي “الموحدة” مصممة خصيصًا لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي المختلفة ، مما يوفر قابلية التوسع والأداء والبرمجيات والشبكات والقدرات الأخرى المناسبة. يمنح السوق السحابي ، المألوف للعديد من مستخدمي المؤسسات ، مطوري الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من الخيارات المعتمدة.
بالنسبة لقابلية النقل: يوفر النقل بالحاويات و Kubernetes وغيرها من الأساليب المفتوحة والسحابة الأصلية التنقل السهل عبر مقدمي الخدمة والشبكات السحابية المتعددة ، مما يخفف من المخاوف بشأن عمليات التأمين. وبينما يستعيد توحيد المعايير في المؤسسة الرؤية العامة والتحكم العام لمدير المعلومات ، فإنه يمكن أن يتراكب على سياسات وإجراءات المشتريات الحالية ، بما في ذلك النهج اللامركزية – وهو مكسب للطرفين.
2. إدارة تكاليف الذكاء الاصطناعي
تركيز وتحرير الأموال للابتكار المستمر والقيمة
وفقًا لتقديرات مختلفة ، يضيف الإنفاق غير المصرح به ، غالبًا بواسطة مجموعات الأعمال ، 30-50٪ إلى ميزانيات التكنولوجيا. في حين أنه من الصعب الحصول على أرقام محددة لـ “الظل AI” ، تظهر الدراسات الاستقصائية لأولويات تكنولوجيا المعلومات للمؤسسات لعام 2023 أنه من الرهان الجيد أن الاستثمارات المخفية على المنتجات والخدمات ستستهلك جزءًا كبيرًا من تكاليف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. والخبر السار هو أن الشراء المركزي وتوفير خدمات الذكاء الاصطناعي القياسية للمؤسسات يعيد السيطرة المؤسسية والانضباط ، مع توفير المرونة للمستهلكين من المؤسسات.
مع الذكاء الاصطناعي ، مثل أي عبء عمل ، التكلفة هي دالة على مقدار البنية التحتية التي يجب عليك شراؤها أو استئجارها. يرغب مدراء تقنية المعلومات في مساعدة المجموعات التي تعمل على تطوير الذكاء الاصطناعي على تجنب كليهما على التقديم (غالبًا بالمصروفات ولكن البنية التحتية المحلية غير مستغلة) و نقص التوفير (مما قد يؤدي إلى إبطاء تطوير النماذج ونشرها ، ويؤدي إلى عمليات شراء رأسمالية غير مخططة أو زيادات في الخدمات السحابية).
لتجنب هذه التطرفات ، من الحكمة التفكير في تكاليف الذكاء الاصطناعي بطريقة جديدة. قد تكلف المعالجة السريعة للاستدلال أو التدريب (أو لا) في البداية تكلفة أعلى باستخدام نظام أساسي قوي ومحسّن. ومع ذلك ، يمكن إنجاز العمل بسرعة أكبر ، مما يعني استئجار بنية تحتية أقل لوقت أقل ، وتقليل الفاتورة. والأهم من ذلك ، يمكن نشر النموذج في وقت أقرب ، مما قد يوفر ميزة تنافسية. هذا الوقت المتسارع إلى القيمة مماثل للفرق بين إجمالي الوقت الذي تستغرقه القيادة إلى دالاس من شيكاغو (15 ساعة) أو الطيران بدون توقف (5 ساعات). قد يكلف المرء أقل (أو مع أسعار الغاز الحالية ، أكثر) ؛ الآخر يجعلك هناك أسرع بكثير. أيهما أكثر “قيمة”؟
في الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن تساعدك مراجعة تكاليف التطوير من وجهة نظر التكلفة الإجمالية للملكية على تجنب الخطأ الشائع المتمثل في مجرد النظر إلى النفقات الأولية. كما يوضح هذا التحليل ، فإن ميزة الوصول بسرعة أكبر ، مع تقليل التآكل والتلف واحتمالات أقل للالتفافات أو الحوادث أو الاختناقات المرورية أو المنعطفات الخاطئة ، هي خيار أكثر ذكاءً لرحلتنا على الطريق. هذا هو الحال مع معالجة الذكاء الاصطناعي السريعة والمحسّنة.
تعمل أوقات التدريب الأسرع على تسريع وقت الوصول إلى البصيرة ، وزيادة إنتاجية فرق علوم البيانات في المؤسسة إلى أقصى حد وتدريب الشبكة ونشرها في وقت أقرب. هناك أيضًا فائدة أخرى مهمة: انخفاض التكاليف. غالبًا ما يواجه العملاء انخفاضًا في التكلفة بنسبة 40-60٪ مقابل نهج غير متسارع.
تدريب نموذج متطور بلغة كبيرة (LLM) على الآلاف من وحدات معالجة الرسومات؟ تحسين نموذج موجود على عدد قليل من وحدات معالجة الرسومات؟ القيام بالاستدلال في الوقت الحقيقي في جميع أنحاء العالم للمخزون؟ كما أشرنا أعلاه ، فهم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي ووضع الميزانية لها مسبقا يساعد على ضمان توفير متوافق جيدًا مع الوظيفة والميزانية.
3. حوكمة الذكاء الاصطناعي
ضمان المساءلة والقياس والشفافية
اكتسب مصطلح حوكمة الذكاء الاصطناعي مؤخرًا معاني متنوعة ، من الأخلاق إلى قابلية التفسير. يشير هنا إلى القدرة على قياس التكلفة والقيمة وقابلية التدقيق والامتثال للمعايير التنظيمية ، خاصة فيما يتعلق بالبيانات ومعلومات العملاء. مع توسع الذكاء الاصطناعي ، ستظل قدرة المؤسسات على ضمان التحقيقات الجارية بسهولة وشفافية أكثر أهمية من أي وقت مضى.
هنا مرة أخرى ، يمكن للبنية التحتية السحابية للذكاء الاصطناعي أن توفر الأتمتة والمقاييس لدعم هذا المطلب الحاسم. علاوة على ذلك ، فإن آليات الأمان المتعددة المضمنة في طبقات مختلفة من خدمات البنية التحتية المصممة لهذا الغرض – من وحدات معالجة الرسومات إلى الشبكات وقواعد البيانات ومجموعات المطورين وغير ذلك ، والتي ستتضمن قريبًا الحوسبة السرية – تساعد في توفير دفاع متعمق وسرية حيوية لنماذج الذكاء الاصطناعي والبيانات الحساسة . .
تذكير أخير حول الأدوار والمسؤوليات: لا يمكن أن يكون تحقيق نمو ذكاء اصطناعي مربح ومتوافق وأقصى قيمة وتكلفة إجمالية للملكية بسرعة باستخدام بنية تحتية متقدمة للذكاء الاصطناعي أولاً عملاً منفردًا لرئيس قسم المعلومات. كما هو الحال مع مبادرات الذكاء الاصطناعي الأخرى ، يتطلب الأمر تعاونًا وثيقًا مع كبير مسؤولي البيانات (أو ما يعادله) ، وقائد علوم البيانات ، وفي بعض المؤسسات ، كبير المهندسين المعماريين.
المحصلة النهائية: ركز على الكيفية. الآن.
يعرف معظم مدراء تقنية المعلومات اليوم “سبب” استخدام الذكاء الاصطناعي. حان الوقت لجعل “كيف” أولوية استراتيجية.
ستكون الشركات التي تتقن هذه القدرة الحاسمة – تسريع التطوير السهل للذكاء الاصطناعي ونشره – في وضع أفضل بكثير لتعظيم تأثير استثماراتها في الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يعني هذا تسريع الابتكار وتطوير التطبيقات الجديدة ، مما يتيح اعتماد الذكاء الاصطناعي بشكل أسهل وأوسع عبر المؤسسة أو بشكل عام تسريع قيمة وقت الإنتاج. يخاطر قادة التكنولوجيا الذين يفشلون في القيام بذلك بإنشاء ذكاء اصطناعي ينمو بشكل كبير في بقع باهظة الثمن ، مما يؤدي إلى إبطاء التطوير والاعتماد وفقدان الميزة أمام المنافسين الأسرع والأفضل إدارة.
أين تريد أن تكون في نهاية عام 2023؟
قم بزيارة مركز Make AI Your Reality للحصول على المزيد من رؤى الذكاء الاصطناعي.
# اصنع حقيقتك #AzureHPCAI #NVIDIAonAzure
Nidhi Chappell هو المدير العام لـ Azure HPC و AI و SAP والحوسبة السرية في Microsoft.
مانوفير داس هو نائب رئيس حوسبة المؤسسات في Nvidia.
يتم إنشاء محتوى VB Lab Insights بالتعاون مع شركة تدفع مقابل المنشور أو لديها علاقة عمل مع VentureBeat ، ويتم تمييزها دائمًا بوضوح. لمزيد من المعلومات ، اتصل بـ sales@venturebeat.com.
اكتشاف المزيد من إشراق التقنية
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.