Пилоты есть, толку нет: почему бизнес застрял между экспериментом и промышленным ИИ

▶️ Компании уже попробовали ИИ в пилотах, убедились в его потенциале и теперь упираются в вопрос о том, как сделать использование эффективным, управляемым и устойчивым. Именно этому была посвящена дискуссия «ИИ на распутье: как выбор инфраструктуры определит эффективность и выгоду на годы вперёд» на форуме «Цифровые решения».

Почему пилоты не масштабируются

🔽 Одна из ключевых проблем — разрозненность аппаратных платформ. Когда ИИ-задачи решаются на разном оборудовании, без единых стандартов и централизованного управления, затраты начинают расти быстрее, чем эффект.

Глеб Маркевич, лидер направления ИИ и комплексных решений YADRO, отметил, что после этапа пилотирования и первых экспериментов необходимы централизованное управление, повышение эффективности, контролируемости и прозрачности всего процесса. Он назвал три принципа консолидации ресурсов:

🔴 Нативность оборудования для ИИ-нагрузок. Использование не предназначенного для ИИ оборудования ведёт к росту накладных расходов.

🔴 Фиксация требований к платформе на старте: задачи промышленной эксплуатации, централизованный контроль, регуляторные и внутренние требования по безопасности.

🔴 Гетерогенный подход: открытые стандарты, разные платформы и умение переключаться между ними для решения собственных задач.

При этом простого ответа на вопрос, как определить стоимость ИИ-инфраструктуры, сегодня не существует. Компоненты различаются, требования бизнеса меняются, а технологии развиваются слишком быстро.

🔼 В YADRO исследуют разные технологии, сравнивают подходы и ускорители, соотносят эффективность западных и восточных моделей. Поиски эталонной меры продолжаются, и компания продолжит накапливать экспертизу для решения таких сложных вопросов.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX