Как AI меняет бизнес: инфраструктура и возможности
Привет, меня зовут Сергей Мазур, и это ежедневный обзор использования нейросетей для улучшения бизнеса от сервиса Иноватсон — платформы поддержки отдела продаж на основе контроля качества звонков.
Погружение в мир искусственного интеллекта
С каждым днем искусственный интеллект (AI) становится неотъемлемой частью наших бизнес-процессов. Например, в 2024 году мы стали свидетелями стремительного прогресса: OpenAI представил свою модель o1, которая, по их словам, стала первым AI с улучшенными возможностями рассуждения, а DeepMind анонсировал AlphaFold 3, способный предсказывать структуры белковых комплексов. В это время Apple представила “Apple Intelligence”, что дало мощные генеративные возможности AI миллионам пользователей.
Всего через несколько недель после начала 2025 года на Consumer Electronics Show (CES) были представлены множество новых продуктов, от графического чипа RTX 50 от Nvidia до дополненной реальности от Halliday. Все эти разработки основываются на AI, который уже не может считаться «технологией на обочине». По данным MIT, 95% компаний уже используют AI в той или иной форме, а более половины из них планируют полную интеграцию к 2026 году.
Где же подводные камни?
Тем не менее, несмотря на повсеместное внедрение AI, он все еще не достиг своей зрелости. Если вы знакомы с циклом hype от Gartner, то знаете, что каждая новая технология проходит определенные фазы перед тем, как «устаканиться» в бизнес-ландшафте. В данный момент генеративный AI находится на «пике завышенных ожиданий», что означает, что ажиотаж вокруг технологии может превышать нашу способность эффективно ее использовать.
Прежде чем мы перейдем к «склону просвещения» и «плато продуктивности», нам необходимо пройти через «падение разочарования». Эта фаза представляет собой реальность для технологии, где ее возможности и ограничения становятся очевидными, и ожидания пересматриваются.
Инфраструктура как основа успеха
Что нужно, чтобы AI мог развиваться? В первую очередь, необходимо создать соответствующую инфраструктуру. Например, алгоритмические нагрузки, использующие реальное время, будут сильно страдать без высокопроизводительного и низколатентного подключения. Это может загубить технологию до того, как она успеет проявить себя, оставив многие компании за бортом в вопросах внедрения AI. Давайте разберем, что компании могут сделать, чтобы избежать падения и подготовиться к требованиям AI.
Переход в облако
Миграция компаний в облако уже хорошо документирована. Облачные хранилища данных и хранилища становятся более жизнеспособными, чем локальные решения, благодаря огромному объему данных, используемых компаниями. Однако в контексте AI использование облака важно не только с точки зрения объема или хранения данных; здесь критически важна производительность.
- Большинство AI-моделей, особенно тех, которые требуют интенсивной тренировки, нуждаются в мощных вычислительных ресурсах, которые могут предложить только гиперскейлеры в облаке.
- Для максимизации AI-приложений, размещенных в этих средах, компаниям необходимо обеспечить соответствующее подключение для поддержки высоких объемов передачи данных и низкой задержки.
Роль межсоединений
Здесь на помощь приходит межсоединение. Обычно компании полагаются на публичный Интернет для доступа к облаку. Хотя скорости Интернета могут быть впечатляющими, они подвержены тем же проблемам, что и любое публичное соединение – заторам, узким местам и непредсказуемым маршрутам данных. Платформы межсоединения, оснащенные возможностями обмена облаками и AI, предлагают более прямой способ подключения, решая эти проблемы и предоставляя бизнесам надежные, прямые и безопасные пути к нескольким ведущим облачным операторам.
В ответ на рост AI, дата-центры становятся критической инфраструктурой. В Великобритании они уже получили все соответствующие защиты, а в США строительство новых дата-центров для поддержки AI стало ключевым приоритетом. По нашим данным, в США сейчас более 11,000 МВт мощности дата-центров, а количество операторов увеличилось на 250% за последнее десятилетие.
Идеальный выбор дата-центра
Выбор правильного микса дата-центров имеет критическое значение для организаций, стремящихся реализовать потенциал AI. Стратегическое сочетание гиперскейлеров, колокационных объектов и локальных решений обеспечивает сбалансированную основу для удовлетворения сложных требований AI. Гиперскейлеры необходимы для тренировки больших AI-моделей, в то время как колокационные дата-центры играют важную роль в поддержке обработки данных в реальном времени.
В 2025 году компании в США будут приветствовать этот renewed focus на дата-центрах. Несмотря на бум строительств последних десяти лет, уровень вакансий в узловых дата-центрах падает до 1-4%, так как компании стремятся воспользоваться возможностями AI и LLM.
Оптимизация подключения
Когда речь идет о оптимизации облачных нагрузок и миграции в доступные дата-центры, подключение становится ключевым фактором успеха. Именно поэтому Интернет-обменники (IXs) — физические платформы, на которых множество сетей соединяются для обмена трафиком напрямую — становятся незаменимыми. IX позволяет компаниям обойти публичный Интернет и найти самые короткие и быстрые пути для своих данных, значительно улучшая производительность и снижая задержки.
Интересно, что за последнее десятилетие количество IX в США увеличилось более чем на 350%. Хотя использование IX само по себе не ново, относительно новая нейтральная модель обеспечивает компаниям больше возможностей для подключения, увеличивая резервирование и улучшая устойчивость.
Завершение: готовность бизнеса к AI
С учетом всех этих факторов, компаниям нужно не ждать новых мощностей, а брать на себя контроль над своим подключением и использовать межсоединение для преодоления географических барьеров, которые традиционно сдерживали их. AI уже готов для бизнеса; теперь дело за бизнесом — подготовиться к AI.
Хотите увеличить прибыль с помощью ИИ? Переходите на наш сайт: /