Intel widzi sztuczną inteligencję w przedsiębiorstwach w perspektywie „od trzech do pięciu lat”

Gigant chipów współpracuje z twórcami i partnerami oprogramowania typu open source, aby uczynić sztuczną inteligencję bardziej „pod klucz”.

Większość przedsiębiorstw wdraża w swoich centrach danych „weryfikację koncepcji” generatywnej sztucznej inteligencji (AI), jednak większość z nich nie ma aplikacji produkcyjnych, a według giganta chipów Intel, zajmie im to trochę czasu.

W wywiadzie dla ZDNET Melissa Evers, wiceprezes Software and Advanced Technology Group w tym gigancie półprzewodników, powiedziała: „Wiele osób zgadza się, że istnieje ogromny potencjał” w sztucznej inteligencji generacji, „czy to w handlu detalicznym, czy różne branże, rząd i tak dalej.”

„Ale przeniesienie tego na produkcję jest naprawdę dużym wyzwaniem”.

Evers i jego współpracownik Bill Pearson, który kieruje inżynierią rozwiązań i ekosystemów oraz oprogramowaniem Data Center i AI, przytoczyli dane opublikowane na początku tego roku przez firmę konsultingową Ernst & Young, pokazujące trudny początek generacji sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie.

„Ogólne” zastosowania sztucznej inteligencji mają obecnie miejsce w przedsiębiorstwach, mówi Evers, ale minie jeszcze kilka lat, zanim zobaczymy „naprawdę znacznie bardziej wyrafinowane, złożone systemy, w których istnieją potoki różnych typów generatywnej sztucznej inteligencji zasilające różne typy rzeczy” .”

Dane pokazują, że „43% przedsiębiorstw bada weryfikację koncepcji generatywnej sztucznej inteligencji, ale 0% z nich wprowadziło generatywną sztuczną inteligencję do produkcji pod kątem przypadków użycia” - stwierdził Evers, podsumowując ustalenia.

Co więcej, „ogólne przypadki użycia” - stwierdził Evers - mają miejsce obecnie. „Wtedy w następnym roku zobaczysz personalizację i dalszą integrację”.

„A potem zobaczymy naprawdę znacznie bardziej wyrafinowane, złożone systemy, w których przez kolejny rok lub dwa będą dostępne rurociągi różnych typów generatywnej sztucznej inteligencji zasilające różne typy rzeczy” - powiedziała. „Przypuszczam, że realizacja całej tej wizji zajmie nam od trzech do pięciu lat. Jest to całkiem spójne z tym, co widzieliśmy w historii, obejmującej także wdrażanie różnych nowych technologii”.

Evers i Pearson twierdzą, że istnieje wiele przyczyn dotychczasowego braku trakcji, w tym obawy dotyczące bezpieczeństwa związane z sztuczną inteligencją generacji.

Inną kwestią dla przedsiębiorstw jest szybkie tempo zmian w sztucznej inteligencji generacji, stwierdził Evers, „ilość zmian w branży oraz ciągłe tworzenie nowych modeli i nowych rozwiązań baz danych”.

Evers stwierdził, że problem ten „jest realny i odczuwalny w całym ekosystemie” sztucznej inteligencji i przedsiębiorstw.

Aby zapewnić bezpieczeństwo i ciągłe zmiany, Intel ogłosił w ostatnich dniach liczne partnerstwa, których celem jest zapewnienie przedsiębiorstwom komponentów sztucznej inteligencji generacji w sposób „możliwie najbliższy realizacji pod klucz” - powiedział Pearson.

„Dlatego wraz z partnerami OEM przyglądamy się projektom sprzętu do montażu w szafie serwerowej, które obejmują obliczenia, pamięć sieciową i podstawowe oprogramowanie” - powiedział Pearson - „a następnie wykorzystujemy oba mikrousługi typu open source, które wybraliśmy do konkretnych zastosowań, które możesz zastosować używać czy nie, oraz od niezależnych dostawców oprogramowania oferujących rozwiązania lub fragmenty rozwiązań, które mogą przyczynić się do opracowania rozwiązania RAG wdrażanego przez klienta.

Evers powiedział, że oferta ma obejmować „zaawansowaną” technologię do rozwiązywania problemów związanych z bezpieczeństwem, ale także „modułową, tak abym mógł eksperymentować i sprawdzać, czy ten model zapewnia mi lepsze wyniki, czy tamten model zapewnia mi lepsze wyniki, czy też mógłbym eksperymentować z różnymi typy baz danych rozwiązań.”

„Widzę dziś firmy, które mówią: chcę szmatę w pudełku, chcę po prostu działającego rozwiązania” - powiedział Pearson. „Ty, jako firma, możesz kupić sprzęt i wybrać przypadek użycia, który chcesz wdrożyć.”

„Wierzymy, że zmienimy wykres kołowy” w bitwie sprzętowej z Nvidią, mówi Pearson o szansach Intela.

Niektóre firmy „nawet nie chcą robić tak wiele” - powiedział. Chcą po prostu udać się do integratora systemów i wybrać funkcjonalność z menu. Trzecia grupa, mniejszość, to „bardzo wyrafinowane przedsiębiorstwa”, które „chcą zbudować własne i współpracujemy z nimi nad tym”.

Pakietowe podejście Intela do sztucznej inteligencji generacji nawiązuje do mikrousług Nvidia Inference Microservices, czyli „NIM”, które rywal Intela sprzedaje partnerom jako gotową ofertę dla przedsiębiorstw.

Aby wzmocnić własne wysiłki i zrównoważyć dominację Nvidii w zakresie sztucznej inteligencji, Intel nawiązał współpracę z wieloma firmami, w tym Red Hat i VMware, w ramach konsorcjum oprogramowania open source o nazwie Open Platform for Enterprise AI (OPEA). Ta inicjatywa Linux Foundation obiecuje „rozwój otwartych, solidnych i możliwych do komponowania systemów AI gen., dostępnych dla wielu dostawców”.

Prace OPEA zapewniają „implementacje referencyjne”, które będą punktem wyjścia do zastosowania i dostrojenia ogólnych funkcji, o których wspomniał Evers.

„Wiesz, w przypadku chatbota, niezależnie od tego, czy zastosujesz go w handlu detalicznym, czy w opiece zdrowotnej, będzie on wyglądał zupełnie inaczej” - zauważyła. Ale oto implementacja [chatbota], która umożliwia sprawdzenie różnych typów modeli i ich dokładności w implementacji RAG itp.”.

OPEA umożliwi firmom odpowiadanie na szereg pytań technicznych dotyczących sztucznej inteligencji generacji, takich jak: „Czy naprawdę potrzebuję modelu o 70 miliardach parametrów, czy też uzyskam wystarczającą dokładność dzięki modelowi o 7 miliardach parametrów?” Powiedziała, odnosząc się do liczby „wag” neuronowych, które są miarą definiującą większość modeli sztucznej inteligencji generacji („model sztucznej inteligencji” jest częścią programu sztucznej inteligencji, który zawiera liczne parametry sieci neuronowej i funkcje aktywacji, które są kluczowymi elementami tego, jak funkcje programu AI).

Jeśli chodzi o dominację Nvidii na rynku chipów akceleratorów AI: „Wierzymy, że zmienimy ten wykres kołowy” - powiedział Pearson. „Wierzymy, że dostarczanie otwartych, neutralnych, horyzontalnych rozwiązań dla ekosystemu umożliwia otwartość, wybór i zaufanie, a historia technologii zasadniczo opiera się na tych zasadach.

„Jeśli spojrzeć na zmiany w centrach danych pod względem penetracji Linuksa [i] sieci definiowanych programowo, wszystkie te rynki zostały zbudowane i zdefiniowane przez otwartość”.