از آنجایی که کسب‌وکارها، به‌ویژه بخش‌های فناوری اطلاعات کوچک تا متوسط، به دنبال گنجاندن هوش مصنوعی در فعالیت‌های خود هستند، با یک بازار پیچیده و در حال تحول روبرو هستند. در حالی که وعده های هوش مصنوعی هیجان انگیز است، چشم انداز پر از عدم قطعیت است. چت ربات های هوش مصنوعی عمومی به طور گسترده در دسترس هستند، اما نگرانی های قابل توجهی در مورد حاکمیت و امنیت داده ها ایجاد می کنند. ارائه دهندگان SaaS به سرعت در حال ادغام هوش مصنوعی هستند و راه حل های جدیدی برای آموزش مدل، استنتاج و پردازش داده ها هر روز در حال ظهور است. در میان این گزینه‌ها، زیرساخت‌های خصوصی و بدون فلز که توسط Apple Silicon ارائه می‌شود، جایگزین قانع‌کننده‌ای برای عدم قطعیت‌های سرویس‌های مشترک و گزینه‌های ابر عمومی و همچنین ارائه مصرف انرژی قابل‌توجه به GPUهای سنتی است.
داده ها واضح است، هوش مصنوعی در شرکت ها در حال افزایش است و سیلیکون اپل آماده پیشرو است
الف گزارش مک کینزی از اوت 2023“وضعیت هوش مصنوعی در سال 2023: سال شکست هوش مصنوعی مولد”، نشان می دهد که بسیاری از سازمان ها هنوز در مراحل اولیه یکپارچه سازی و مدیریت هوش مصنوعی هستند. در حالی که 14 تا 30 درصد از پاسخ دهندگان به نظرسنجی در سراسر صنایع به طور منظم از ابزارهای هوش مصنوعی مولد استفاده می کنند، تنها حدود 6 درصد ادعا می کنند که سازمان های آنها در زمینه هوش مصنوعی عملکرد بالایی دارند. سازمان‌های اصلی با استراتژی، استعداد و مدیریت داده‌ها دست و پنجه نرم می‌کنند، در حالی که سازمان‌های هوش مصنوعی با عملکرد بالا با چالش‌هایی با مدل‌ها، استعدادها و مقیاس‌بندی مواجه هستند.
یک نکته کلیدی از گزارش مک کینزی این است که بخش قابل توجهی از صنعت به دنبال راهنمایی برای استفاده موثر از هوش مصنوعی در محیط های حرفه ای هستند. توسعه پیشنهادهای مناسب برای پاسخگویی به این نیاز می تواند تا حد زیادی دامنه بازار را گسترش دهد. علاوه بر این، این گزارش نشان داد که استعداد یک چالش دائمی است، به طوری که 20 درصد از پاسخ دهندگان آن را به عنوان مانع اصلی خود می شناسند. استخدام مهندسان ML/AI و دانشمندان داده بسیار دشوار است، اما سازمان ها در استخدام توسعه دهندگان عمومی موفقیت بیشتری پیدا می کنند. این نشان می دهد که به جای ایجاد یک بخش اختصاصی هوش مصنوعی، یک تحلیلگر تجاری و یک تیم فناوری اطلاعات متقابل می توانند برای آزمایش استراتژی های هوش مصنوعی و ارزیابی ارزش بالقوه آنها کافی باشند.
پرداختن به چالش های اصلی
یکی از مهم ترین چالش ها امنیت داده ها است. چت ربات‌های هوش مصنوعی عمومی اشتراک‌گذاری ناخواسته اطلاعات مربوط به شرکت را برای کارمندان بسیار آسان می‌کنند، که به طور بالقوه منجر به نشت داده‌ها و از دست دادن کنترل می‌شود. اکنون بسیاری از شرکت‌ها به دنبال راه‌حل‌های هوش مصنوعی داخلی و خصوصی برای اطمینان از استفاده مسئولانه از این فناوری‌ها بدون خطر قرار گرفتن در معرض داده‌ها هستند.
علاوه بر این، در حالی که ویژگی‌های هوش مصنوعی SaaS می‌توانند مفید باشند، اغلب با پیچیدگی‌های قراردادی پنهان همراه هستند. بسیاری از راه‌حل‌ها از داده‌های شرکت برای آموزش بیشتر مدل‌ها استفاده می‌کنند که می‌تواند حاکمیت داده‌ها را به خطر بیندازد. حتی زمانی که از داده‌ها مستقیماً برای آموزش استفاده نمی‌شود، زیرساخت‌های مشترک بین مشتریان متعدد خطر اختلاط داده‌ها و نشت احتمالی را به همراه دارد. برای کسب و کارهایی که اطلاعات حساس را مدیریت می کنند، این خطرات به سادگی بسیار زیاد است.
علاوه بر این، این تصور غلط وجود دارد که استفاده از هوش مصنوعی به تخصص گسترده در علم داده یا سرمایه گذاری قابل توجهی در منابع محاسباتی نیاز دارد. این پیچیدگی می تواند مانعی برای تیم های کوچکتر IT باشد که به دنبال شروع کار با هوش مصنوعی هستند.
کسب‌وکارها با انتخاب راه‌حل‌های خصوصی و بدون فلز با سیلیکون اپل، می‌توانند از این دام‌ها اجتناب کنند. معماری حافظه یکپارچه و یکپارچه اپل سیلیکون موتور عصبی بدون نیاز به تخصص گسترده یا صرف هزینه بیش از حد بر روی سخت افزار، عملکرد بالا را برای بارهای کاری هوش مصنوعی، از جمله وظایف استنتاج، تضمین کنید. همچنین هزینه‌های قابل پیش‌بینی و کارایی انرژی را ارائه می‌کند و به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد راه‌حل‌های هوش مصنوعی را با کنترل و اطمینان بیشتر در زیرساخت‌های خود پیاده‌سازی کنند.
ارزش پیشنهادی و موارد استفاده زیرساخت هوش مصنوعی مبتنی بر سیلیکون اپل
Apple Silicon بی سر و صدا به عنوان یک پشته فناوری ترجیحی برای اجرای سیستم های هوش مصنوعی ظاهر شده است، زیرا می تواند در چندین زمینه کلیدی نسبت به پردازنده گرافیکی اختصاصی و سخت افزار پشتیبانی شده با x86 کارآمدتر باشد. عملکرد استثنایی آن برای وظایف استنتاج هوش مصنوعی ناشی از معماری نوآورانه حافظه یکپارچه است. این معماری به GPU، CPU و حافظه اجازه می‌دهد تا به یک مخزن حافظه دسترسی داشته باشند، به طور قابل توجهی تأخیر را کاهش می‌دهد و کارایی را هنگام مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ بهبود می‌بخشد که برای بارهای کاری هوش مصنوعی بسیار مهم است. به عنوان مثال، تراشه M2 Ultra مک استودیو تا 192 گیگابایت حافظه یکپارچه با پهنای باند 800 گیگابایت بر ثانیه پشتیبانی می‌کند، که آن را برای اجرای مجموعه‌های داده بزرگ‌تر و مدل‌های پیچیده‌تر هوش مصنوعی ایده‌آل می‌کند.
علاوه بر این، موتور عصبی 32 هسته ای یکپارچه در Apple Silicon برای عملیات های هوش مصنوعی خاص طراحی شده است. این موتور با بارگذاری وظایف پیچیده هوش مصنوعی از CPU و GPU، زمان استنتاج را تسریع می‌کند و به سیستم اجازه می‌دهد تا بارهای کاری را سریع‌تر اجرا کند.
فراتر از عملکرد، اپل سیلیکون به دلیل آن نیز مشهور است بهره وری انرژی. عملکرد بالا و پایدار را بدون مصرف انرژی بالا و تولید گرما که معمولاً با CPU ها و GPU های سنتی مرتبط است، ارائه می دهد. این کارایی آن را به یک راه حل مقرون به صرفه برای مشاغلی تبدیل می کند که به دنبال ادغام هوش مصنوعی بدون زیرساخت های خود هستند.
راه‌حل‌های مبتنی بر سیلیکون اپل به‌طور یکپارچه در عملیات‌های تجاری موجود ادغام می‌شوند و تیم‌ها را قادر می‌سازد تا از هوش مصنوعی بدون نیاز به تخصص فنی گسترده استفاده کنند. این راه‌حل‌ها با جوامع منبع باز کار می‌کنند و از APIهای منحصربه‌فرد اپل برای ساده‌سازی فرآیند ادغام استفاده می‌کنند و هوش مصنوعی را برای توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارها به طور یکسان در دسترس قرار می‌دهند. زیرساخت اپل سیلیکون تیم‌ها را قادر می‌سازد تا از پتانسیل کامل هوش مصنوعی بدون به خطر انداختن امنیت داده‌ها استفاده کنند، چه در حال تولید پیش‌نویس‌های اولیه اسناد، تجزیه و تحلیل روندهای مشتری، یا ارائه خدمات بی‌درنگ به مشتریان از طریق چت‌ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی.
نگاه به راه پیش رو
همانطور که انقلاب هوش مصنوعی همچنان در حال گسترش است، شرکت ها باید به دقت انتخاب های زیرساخت خود را در نظر بگیرند. راه‌حل‌های خصوصی و بدون فلز که توسط Apple Silicon طراحی شده‌اند، نگرانی‌های حیاتی در مورد حفظ حریم خصوصی داده‌ها، پیش‌بینی‌پذیری هزینه و ثبات عملکرد را برطرف می‌کنند و در عین حال محیطی امن و قابل اعتماد برای وظایف استنتاج هوش مصنوعی فراهم می‌کنند. برای کسب و کارهایی که به دنبال پیمایش پیچیدگی های هوش مصنوعی هستند، این راه حل ها راه حلی قانع کننده و آینده نگر ارائه می دهند.
