Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Секреты нейросетей

AI-нагрузки пожирают половину расходов

По мере того как модели ИИ становятся всё более сложными, разработчикам и инженерам всё сложнее понимать, как они работают. Наблюдаемость – это набор инструментов и практик, которые позволяют отслеживать, измерять и понимать поведение систем в реальном времени. В свежем отчете компании , занимающейся разработкой платформы наблюдаемости, основанной на модели "свои облака" (BYOC), рассматриваются тенденции в области наблюдаемости, связанные с ИИ. Исследование, проведенное Atomik Research среди 500 американских специалистов в области технологий, выявило любопытный вывод: почти половина (49%) респондентов заявили, что половина их расходов на наблюдаемость связана с нагрузками ИИ. Во-первых, это указывает на растущую важность наблюдаемости для разработки и эксплуатации моделей ИИ. По мере того, как модели становятся более сложными и opaque (непрозрачными), наблюдаемость становится всё более важной для выявления проблем, оптимизации производительности и обеспечения надежности. Во-вторых, отч
Оглавление

Наблюдаемость - это всё более важная тема

за всеми нужен уход
за всеми нужен уход

По мере того как модели ИИ становятся всё более сложными, разработчикам и инженерам всё сложнее понимать, как они работают. Наблюдаемость – это набор инструментов и практик, которые позволяют отслеживать, измерять и понимать поведение систем в реальном времени.

В свежем отчете компании , занимающейся разработкой платформы наблюдаемости, основанной на модели "свои облака" (BYOC), рассматриваются тенденции в области наблюдаемости, связанные с ИИ. Исследование, проведенное Atomik Research среди 500 американских специалистов в области технологий, выявило любопытный вывод: почти половина (49%) респондентов заявили, что половина их расходов на наблюдаемость связана с нагрузками ИИ.

Что это значит для разработчиков и инженеров ИИ?

сложности в наблюдении
сложности в наблюдении

Во-первых, это указывает на растущую важность наблюдаемости для разработки и эксплуатации моделей ИИ. По мере того, как модели становятся более сложными и opaque (непрозрачными), наблюдаемость становится всё более важной для выявления проблем, оптимизации производительности и обеспечения надежности.

Во-вторых, отчет показывает, что наблюдаемость уже не просто инструмент для отладки и мониторинга.
89% опрошенных используют данные наблюдаемости для принятия проактивных решений, а 47% интегрируют её непрерывно в рабочие процессы ИИ, продуктов или операций. Это означает, что наблюдаемость становится неотъемлемой частью жизненного цикла моделей ИИ, от разработки и развертывания до эксплуатации и оптимизации.
В-третьих, отчет подчеркивает растущую роль автоматизации и машинного обучения в области наблюдаемости. 87% респондентов сообщили, что искусственный интеллект или автоматизация уже интегрированы в рабочие процессы наблюдаемости, причём у 34% он уже полностью функционален и пользуется доверием.

Это свидетельствует о том, что будущим наблюдаемости станет всё более интеллектуальным и автоматизированным.

В этом контексте, отчет выявляет важный тренд, который будет интересен любому, кто работает с AI – будь то разработчик, инженер или продвинутый пользователь.