17.02.2025 Экспертиза, Искусственный интеллект, МенеджментКлюч к успеху внедрения искусственного интеллекта не в том, чтобы бросить на решение задачи больше ресурсов, а в том, чтобы кардинально переосмыслить архитектуру инфраструктуры данных для эпохи ИИ, пишет на портале The New Stack Сицзе Го, основатель и генеральный директор компании Streamnative. В процессе реализации ИИ-инициатив организации сталкиваются с неожиданным узким местом: огромными затратами на инфраструктуру данных, необходимую для поддержки приложений ИИ. Когда Gartner прогнозирует увеличение расходов на ИТ на 9,8% в 2025 г., речь в первую очередь идет не о моделях или вычислительных ресурсах, а об экспоненциальном росте затрат на инфраструктуру данных, который грозит сделать ИИ-инициативы экономически неустойчивыми. Масштаб финансовой проблемы Традиционные архитектуры данных не были рассчитаны на тот объем и скорость данных, которые требуются приложениям ИИ. В сценариях потоковой передачи данных одни только сетевые затраты могут составлять до 80% от общих расходов на инфраструктуру. Это становится особенно проблематичным, когда организации должны перемещать данные между различными облачными зонами или регионами для обработки или обучения. Рассмотрим типичную корпоративную ИИ-инициативу: компании часто начинают со скромных пилотных проектов, направленных на решение одной конкретной бизнес-задачи, например, внедрение ИИ для выявления мошенничества или предиктивного планирования. Изначально такие проекты кажутся приемлемыми с точки зрения затрат. Однако по мере ...
читать далее.
