البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أولاً: المفتاح لوقت أسرع للتسويق

يذكر تشابل: “إن الذكاء الاصطناعي ليس كتلة واحدة”. “إنه مصطلح عام يشمل العديد من أنواع أعباء العمل المختلفة – تختلف ملفات تعريف التكلفة على نطاق واسع ، خاصة بالنسبة للمؤسسات في مراحل مختلفة من نضج الذكاء الاصطناعي.”

على أحد طرفي الطيف ، هناك شركات تشارك في تدريب النماذج المتطورة واستنتاج كميات كبيرة من البيانات. في الطرف الآخر ، تستخدم الشركات نماذج خفيفة جدًا ومُعدة مسبقًا وتستنتجها في الميدان.

بدلاً من مصارعة العملاق في حجم أصغر ، يمكن تحسين البنية التحتية للذكاء الاصطناعي المعتمد على السحابة لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام وأعباء العمل والسيناريوهات الخاصة بالشركة. على سبيل المثال ، قد يستخدم بائع التجزئة الذكاء الاصطناعي لإدارة المخزون على مستوى المتجر إما يوميًا أو أسبوعيًا. يختلف هيكل التكلفة لكل حل شامل على نطاق واسع.

لكي نكون واضحين ، فإن التوحيد القياسي على نظام أساسي للذكاء الاصطناعي والسحابة لا يعني تقييد البائع أو التخلي عن مقاليد التطوير. وبدلاً من ذلك ، فإن النقل بالحاويات و Kubernetes وغير ذلك من الأساليب المفتوحة والسحابة الأصلية تمنح المؤسسات إمكانية النقل عبر المزودين والسحابات ، مما يمنح مدراء المعلومات الرؤية والتحكم الذي يحتاجون إليه دون إعاقة الابتكار.

حساب التكاليف

يمكن لمصطلحات مثل “مبني لغرض معين” أن تضع صانعي القرار في مجال تكنولوجيا المعلومات قلقين بشأن التكاليف.

يقول تشابيل: “بالنسبة لتلك الشركات التي تطور نماذجها المعقدة الخاصة بها ، والتي تشعر بالقلق إزاء ملكيتها الفكرية ، وتحتاج إلى تجميع الآلاف من وحدات معالجة الرسومات معًا لتدريب النماذج الكبيرة ، فإن التكلفة غالبًا لا تشكل عائقًا”. ومع ذلك ، تضيف ، “يحتاج السوق العام للمؤسسات إلى وحدات معالجة الرسوم (GPU) المحسّنة من حيث التكلفة للتدريب أو ضبط النموذج المصمم مسبقًا ، والطاقة المنخفضة والاستدلال غير المكلف.”

لكل مؤسسة ، إنه توازن دقيق. الإفراط في التزويد يعني بنية تحتية باهظة الثمن وغير مستغلة ؛ يؤدي نقص التوفير إلى إبطاء التطوير والنشر ، ويمكن أن يعني نفقات غير متوقعة لسد الفجوات أو الزيادات في الخدمات السحابية. بالنسبة للشركات التي تنشر الذكاء الاصطناعي الأقل تعقيدًا ، يمكن تقليص البنية التحتية المصممة لغرض معين إلى مستوى فعال من حيث التكلفة.

ولأن البنية التحتية الموحدة تسرع التطوير والنشر ، تكتسب الشركات ميزة تنافسية من خلال وضع الذكاء الاصطناعي في الإنتاج بشكل أسرع ، مما يقلل التكلفة الإجمالية للملكية (TCO).

تنصح تشابل: “لا تنظر إلى تكلفة البنية التحتية ، بل انظر إلى تكلفة تطوير نموذج أو عمل مرجع. هذا هو المقياس الحقيقي. ثم ضع في اعتبارك الملكية الفكرية التي تطورها – ما هي قيمتها؟ “

لمعرفة المزيد حول منصات الذكاء الاصطناعي المصممة لهذا الغرض ، وكيف تساعد بيئات الذكاء الاصطناعي الشاملة على خفض التكاليف ، وتحسين الابتكار ، وتسريع وقت الإنتاج وعائد الاستثمار في العالم الحقيقي ، لا تفوت VB Spotlight.

شاهد مجانا عند الطلب هنا.

جدول أعمال

• تمكين التطوير والنشر المنظم والسريع والفعال من حيث التكلفة
• تركيز وتحرير الأموال للابتكار المستمر والقيمة
• ضمان المساءلة والقياس والشفافية
• كيف تؤثر البنية التحتية بشكل مباشر على المحصلة النهائية

مكبرات الصوت

• نيدهي تشابلالمدير العام ، Azure HPC و AI ، Microsoft
• مانوفير داسرئيس حوسبة المؤسسات ، NVIDIA
• جو ماجليتاالمضيف والمنسق ، VentureBeat