تصور کنید که سعی می کنید یک فراری را در جاده های خرد شده رانندگی کنید. مهم نیست که ماشین چقدر سریع است ، تمام پتانسیل های آن بدون پایه محکم برای حمایت از آن هدر می رود. این قیاس خلاصه چشم انداز شرکت AI امروز است. مشاغل غالباً در حالی که از اهمیت زیرساخت ها برای به دست آوردن ارزش از آنها غافل می شوند ، از مدل های جدید و براق مانند Deepseek-R1 یا Openai O1 وسواس می کنند. مشاغل به جای تمرکز فقط روی ساخت WHO در ساخت مدل های پیشرفته ، باید سرمایه گذاری در زیرساخت های قوی ، انعطاف پذیر و ایمن را آغاز کنند که به آنها امکان می دهد تا با هر مدل AI ، سازگار با پیشرفت های تکنولوژیکی و محافظت از داده های خود باشند.
با انتشار Deepseek ، یک مدل زبان بزرگ بسیار پیشرفته (LLM) با منشأ بحث برانگیز ، این صنعت در حال حاضر با دو سؤال مورد توجه قرار می گیرد:
- آیا Deepseek واقعی است یا فقط دود و آینه؟
- آیا ما در شرکت هایی مانند Openai و Nvidia بیش از حد سرمایه گذاری کردیم؟
نظرات توییتر زبان در گونه ای حاکی از آن است که Deepseek آنچه را که فناوری چینی به بهترین وجه انجام می دهد انجام می دهد: “تقریباً خوب ، اما ارزان تر.” برخی دیگر دلالت می کنند که به نظر می رسد خیلی خوب است. یک ماه پس از انتشار آن ، بازار Nvidia نزدیک به 600 میلیارد دلار کاهش یافت و Axios نشان می دهد که این می تواند یک باشد رویداد در سطح انقراض برای شرکت های سرمایه گذاری سرمایه گذاری. صداهای اصلی در حال سؤال از این هستند که آیا تعهد 500 میلیارد دلاری Project Stargate فقط 7 روز پس از اعلام آن ، به سرمایه گذاری زیرساخت های فیزیکی نیاز دارد.
و امروز ، علی بابا یک مدل را اعلام کرد این ادعا می کند که از Deepseek فراتر می رود!
مدل های AI فقط یک بخش از معادله هستند. این شیء جدید براق است ، نه کل بسته برای شرکت ها. آنچه از دست رفته است زیرساخت های بومی است.
یک مدل بنیادی صرفاً یک فناوری است-به ابزاری برای ابزاری بومی نیاز دارد تا به یک دارایی تجاری قدرتمند تبدیل شود. با تکامل هوش مصنوعی با سرعت رعد و برق ، مدلی که امروز شما اتخاذ می کنید ممکن است فردا منسوخ شود. آنچه واقعاً مشاغل به آن احتیاج دارند فقط “بهترین” یا “جدیدترین” مدل هوش مصنوعی نیست – بلکه ابزارها و زیرساخت ها برای سازگاری یکپارچه با مدل های جدید و استفاده مؤثر از آنها است.
این که آیا Deepseek نشان دهنده نوآوری مختل کننده است یا اعتیاد به مواد مخدره اغراق آمیز ، سوال واقعی نیست. در عوض ، سازمان ها باید شک و تردید خود را کنار بگذارند و از خود بپرسند که آیا زیرساخت های هوش مصنوعی مناسب دارند تا با بهبود و تغییر مدل ها ، انعطاف پذیر باشند. و آیا آنها می توانند به راحتی بین مدل ها تغییر کنند تا به اهداف تجاری خود برسند بدون اینکه همه چیز را مجدداً مهندسی کنند؟
مدل ها در مقابل زیرساخت ها در مقابل برنامه ها
برای درک بهتر نقش زیرساخت ها ، سه مؤلفه استفاده از AI را در نظر بگیرید:
- مدل ها: این موتورهای هوش مصنوعی شما هستند – مدل های زبان بزرگ (LLM) مانند Chatgpt ، Gemini و Deepseek. آنها وظایفی مانند درک زبان ، طبقه بندی داده ها ، پیش بینی ها و موارد دیگر را انجام می دهند.
- زیرساخت: این پایه و اساس است که مدل های AI در آن فعالیت می کنند. این شامل ابزارها ، فناوری و خدمات مدیریت شده لازم برای ادغام ، مدیریت و مقیاس در حالی که آنها را با نیازهای تجاری تراز می کند. این به طور کلی شامل فناوری است که بر محاسبه ، داده ها ، ارکستراسیون و ادغام متمرکز است. شرکت هایی مانند آمازون و گوگل زیرساخت هایی را برای اجرای مدل ها و ابزاری برای ادغام آنها در پشته فناوری یک شرکت فراهم می کنند.
- برنامه های کاربردی/استفاده: این برنامه هایی هستند که کاربران نهایی می بینند که از مدل های AI برای دستیابی به نتیجه کسب و کار استفاده می کنند. صدها پیشنهاد از طریق شرکت کنندگان در AI به برنامه های موجود (یعنی Adobe ، Microsoft Office با Copilot) و چالش های بومی آنها (عددی ، خاک رس ، زیرنویس) وارد بازار می شوند.
در حالی که مدل ها و برنامه های کاربردی غالباً کانون توجه را به سرقت می برند ، زیرساخت ها بی سر و صدا همه چیز را قادر می سازد تا با هم هموار کار کنند و پایه و اساس نحوه عملکرد مدل ها و برنامه ها در آینده را تعیین می کنند. این تضمین می کند که سازمانها می توانند بین مدل ها جابجا شوند و ارزش واقعی هوش مصنوعی را باز کنند – بدون شکستن بانک یا اختلال در عملیات.
چرا زیرساخت های بومی AI مهم است
هر LLM در کارهای مختلف برتری دارد. به عنوان مثال ، ChatGPT برای AI مکالمه عالی است ، در حالی که Med-Palm برای پاسخ به سؤالات پزشکی طراحی شده است. چشم انداز هوش مصنوعی چنان به شدت مورد بحث است که مدل برتر امروزه می تواند فردا توسط یک رقیب ارزان تر و بهتر از آن روبرو شود.
بدون زیرساخت های انعطاف پذیر ، شرکت ها ممکن است خود را در یک مدل قفل کنند و بدون اینکه دوباره پشته فناوری خود را بازسازی کنند ، قادر به تغییر نیستند. این یک موقعیت پرهزینه و ناکارآمد برای حضور در آن است. با سرمایه گذاری در زیرساخت هایی که مدل-آگنوستیک است ، مشاغل می توانند بهترین ابزارها را برای نیازهای خود ادغام کنند-خواه انتقال از چتپ به Deepseek باشد ، یا یک مدل کاملاً جدید را اتخاذ کند که ماه آینده راه اندازی می شود.
یک مدل هوش مصنوعی که امروزه در حال پیشرفت است ممکن است در هفته ها منسوخ شود. پیشرفت های سخت افزاری مانند GPU را در نظر بگیرید – مشاغل نمی توانند کل سیستم محاسبات خود را برای جدیدترین GPU جایگزین کنند. درعوض ، آنها اطمینان می دهند که سیستم های آنها می توانند با یکپارچه سازی با GPU های جدیدتر سازگار شوند. مدل های AI به همان سازگاری نیاز دارند. زیرساخت های مناسب تضمین می کند که شرکت ها می توانند به طور مداوم مدل های خود را بدون مهندسی مجدد کل کار ارتقا دهند یا تغییر دهند.
بخش اعظم ابزار فعلی سازمانی با توجه به هوش مصنوعی ساخته نشده است. بیشتر ابزارهای داده-مانند مواردی که بخشی از پشته های تجزیه و تحلیل سنتی هستند-برای دستکاری داده های دستی و کد دستی طراحی شده اند. مقاوم سازی هوش مصنوعی در این ابزارهای موجود غالباً ناکارآمدی ایجاد می کند و پتانسیل مدل های پیشرفته را محدود می کند.
از طرف دیگر ، ابزارهای بومی AI برای تعامل یکپارچه با مدل های هوش مصنوعی ساخته شده اند. آنها فرآیندها را ساده می کنند ، اعتماد به نفس کاربران فنی را کاهش می دهند و از توانایی هوش مصنوعی نه تنها پردازش داده ها بلکه استخراج بینش های عملی استفاده می کنند. راه حل های بومی AI می تواند داده های پیچیده را انتزاعی کند و آن را توسط AI برای اهداف پرس و جو یا تجسم قابل استفاده کند.
ستون های اصلی موفقیت زیرساخت هوش مصنوعی
برای اثبات آینده خود ، این عناصر بنیادی را برای زیرساخت های هوش مصنوعی در اولویت قرار دهید:
لایه انتزاع داده
از AI به عنوان “کودک نو پا فوق العاده قدرت” فکر کنید. این بسیار توانمند است اما به مرزهای واضح و دسترسی به داده های شما نیاز دارد. یک لایه انتزاع داده های بومی به عنوان یک دروازه کنترل شده عمل می کند ، و اطمینان می دهد که LLMS شما فقط به اطلاعات مربوطه دسترسی پیدا کرده و از پروتکل های امنیتی مناسب پیروی می کند. همچنین می تواند دسترسی مداوم به ابرداده و زمینه را بدون توجه به مدل های شما استفاده کند.
توضیح و اعتماد
خروجی های هوش مصنوعی اغلب می توانند مانند جعبه های سیاه احساس کنند – مفید ، اما اعتماد به نفس سخت است. به عنوان مثال ، اگر مدل شما شش ماه از شکایات مشتری را خلاصه می کند ، باید نه تنها چگونگی دستیابی به این نتیجه گیری را درک کنید بلکه به چه نقاط داده خاص این خلاصه را اطلاع داده است.
زیرساخت های بومی AI باید شامل ابزاری باشد که توضیح و استدلال را ارائه می دهد-به انسان اجازه می دهد تا خروجی های مدل را به منابع خود بازگرداند و دلیل خروجی ها را درک کند. این باعث افزایش اعتماد می شود و نتایج مداوم و مداوم را تضمین می کند.
لایه معنایی
بوها لایه معنایی داده ها را به گونه ای سازماندهی می کند که هم انسان و هم هوش مصنوعی بتوانند با آن به صورت شهودی در تعامل باشند. این پیچیدگی فنی داده های خام را انتزاع می کند و اطلاعات تجاری معنی دار را به عنوان زمینه ای برای LLM ها در حالی که به سؤالات تجاری پاسخ می دهد ، ارائه می دهد. یک لایه معنایی به خوبی تغذیه شده می تواند توهم LLM را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. بشر
به عنوان مثال ، یک برنامه LLM با یک لایه معنایی قدرتمند نه تنها می تواند نرخ چرند مشتری شما را تجزیه و تحلیل کند بلکه بر اساس احساسات برچسب زده شده در بررسی مشتری ، همچنین توضیح می دهد که چرا مشتریان در حال ترک هستند.
انعطاف پذیری و چابکی
زیرساخت های شما باید چابکی را فعال کند – سازمان های مختلف برای تغییر مدل ها یا ابزارها بر اساس نیازهای در حال تحول. سیستم عامل هایی با معماری های مدولار یا خطوط لوله می توانند این چابکی را فراهم کنند. چنین ابزارهایی به مشاغل اجازه می دهد تا چندین مدل را همزمان آزمایش و مستقر کنند و سپس راه حل هایی را نشان دهند که بهترین ROI را نشان می دهد.
لایه های حاکمیتی برای پاسخگویی هوش مصنوعی
مدیریت هوش مصنوعی ستون فقرات است AI مسئول استفاده شرکت ها برای اطمینان از استفاده از مدل ها از نظر اخلاقی ، ایمن و در دستورالعمل های نظارتی ، به لایه های حاکمیتی قوی احتیاج دارند. مدیریت AI سه چیز را مدیریت می کند.
- کنترل کنترل: چه کسی می تواند از مدل استفاده کند و به چه داده هایی می تواند دسترسی پیدا کند؟
- شفافیت: چگونه خروجی ها تولید می شوند و آیا توصیه های هوش مصنوعی می توانند حسابرسی کنند؟
- کاهش خطر: جلوگیری از تصمیم گیری های غیرمجاز یا استفاده نادرست از هوش مصنوعی.
سناریویی را تصور کنید که به یک مدل منبع باز مانند Deepseek به کتابخانه های اسناد SharePoint دسترسی پیدا کند. بدون وجود حاکمیت ، Deepseek می تواند به سؤالاتی پاسخ دهد که می تواند شامل داده های حساس شرکت باشد ، که به طور بالقوه منجر به نقض فاجعه بار یا تجزیه و تحلیل های نادرست می شود که به تجارت آسیب می رساند. لایه های حاکمیتی این خطر را کاهش می دهد و اطمینان حاصل می کند که هوش مصنوعی از نظر استراتژیک و ایمن در سازمان مستقر شده است.
چرا زیرساخت ها اکنون به ویژه بسیار مهم است
بیایید دوباره به Deepseek بپردازیم. در حالی که تأثیر طولانی مدت آن نامشخص است ، مشخص است که رقابت جهانی هوش مصنوعی در حال گرم شدن است. شرکت هایی که در این فضا فعالیت می کنند ، دیگر نمی توانند به فرضیاتی که یک کشور ، فروشنده یا فناوری برای همیشه تسلط خود را حفظ می کنند ، اعتماد کنند.
بدون زیرساخت های قوی:
- مشاغل در معرض خطر بیشتری برای گیر کردن با مدلهای منسوخ یا ناکارآمد هستند.
- انتقال بین ابزارها به یک فرایند گران قیمت و گران قیمت تبدیل می شود.
- تیم ها فاقد توانایی حسابرسی ، اعتماد و درک به وضوح خروجی سیستم های هوش مصنوعی هستند.
زیرساخت ها فقط پذیرش AI را آسانتر نمی کنند – این پتانسیل کامل AI را باز می کند.
به جای خرید موتورها جاده بسازید
مدل هایی مانند Deepseek ، Chatgpt یا Gemini ممکن است عناوین را بدست آورند ، اما آنها فقط یک قطعه از معمای بزرگتر AI هستند. موفقیت واقعی شرکت در این دوره به زیرساخت های هوش مصنوعی قوی و ضد آینده بستگی دارد که امکان سازگاری و مقیاس پذیری را فراهم می کند.
از “فراری ها” مدل های AI پریشان نشوید. برای اطمینان از شکوفایی شرکت شما در حال حاضر و در آینده ، روی ساخت “جاده ها” – زیرساخت ها تمرکز کنید.
برای شروع به استفاده از هوش مصنوعی با زیرساخت های انعطاف پذیر و مقیاس پذیر متناسب با تجارت خود ، زمان آن رسیده است که عمل کنید. جلوتر از منحنی بمانید و اطمینان حاصل کنید که سازمان شما برای هر آنچه که منظره AI در آینده به ارمغان می آورد ، آماده شده است.
