Nowa era komputerów AI – przystępność cenowa, prywatność i bezpieczeństwo danych w zasięgu firm
Rozwój technologii AI (sztucznej inteligencji) wpływa na niemal każdą dziedzinę życia, a najnowszym krokiem w tej ewolucji jest wprowadzenie na rynek komputerów AI (AI PCs). Te innowacyjne urządzenia obiecują połączenie wydajności, zaawansowanych funkcji oraz bezpieczeństwa, co sprawia, że stanowią ciekawą propozycję dla nowoczesnych przedsiębiorstw. Ale czy te komputery rzeczywiście są gotowe na masowe wdrożenie w biznesie? Przyjrzyjmy się bliżej temu zagadnieniu.
—
Komputery AI – co to takiego?
Komputer AI to przede wszystkim tradycyjny komputer, wzbogacony o potężniejsze zasoby obliczeniowe oraz dedykowane oprogramowanie obsługujące modele sztucznej inteligencji. Standardowe konfiguracje takich urządzeń obejmują od 16 GB do 32 GB pamięci RAM (lub więcej), co pozwala na lokalne przetwarzanie zaawansowanych modeli AI. Dzięki temu użytkownicy mogą wykonywać zadania, które wymagałyby zwykle godzin analiz, w zaledwie kilka minut.
Przykłady zastosowania komputerów AI w biznesie obejmują m.in.:
– Tworzenie automatycznych analiz danych klientów – Możliwość generowania list najczęstszych problemów klientów wraz z ich rozwiązaniami, co pozwala zwiększyć satysfakcję klientów i oszczędzić czas zespołów obsługi.
– Analizy konkurencji i produktowe – Automatyczne porównanie konkurencyjnych rozwiązań może pomóc w identyfikacji luk, które można wykorzystać w strategii marketingowej lub rozwoju produktu.
– Przegląd dokumentacji specjalistycznej – AI może zbierać i analizować setki dokumentów, takich jak publikacje naukowe czy materiały prawne, co znacząco przyspiesza procesy badawcze.
—
Główne bariery przy wdrażaniu komputerów AI
Mimo obiecujących możliwości, wiele organizacji wciąż nie decyduje się na szerokie wdrożenie komputerów AI. Powody są różnorodne, ale najczęściej wymienia się dwa główne wyzwania.
1. Brak dostosowania modeli AI do specyficznych potrzeb
Modele AI dostępne publicznie, takie jak popularne modele językowe, są zwykle trenowane na ogólnodostępnych danych. Oznacza to, że nie posiadają szczegółowej wiedzy specyficznej dla konkretnego przedsiębiorstwa, co często przekłada się na niską użyteczność generowanych wyników. Modele te mogą być mało precyzyjne w odniesieniu do branżowych wymagań.
2. Obawy o bezpieczeństwo danych
W sytuacji, gdy modele AI działają w chmurze, przetwarzanie danych odbywa się na zewnętrznych serwerach. Może to rodzić ryzyko wycieku danych, zwłaszcza gdy przetwarzane informacje są wrażliwe lub poufne. Dla wielu firm zgodność z regulacjami dotyczącymi prywatności danych, takimi jak RODO, jest priorytetem, a korzystanie z chmurowych rozwiązań AI może stać w sprzeczności z tymi wymaganiami.
—
Zamknięte ekosystemy AI – klucz do sukcesu
Jednym ze sposobów na przezwyciężenie tych barier jest wdrożenie tzw. zamkniętego ekosystemu AI (closed-loop AI). W takim podejściu modele AI są trenowane na danych przechowywanych lokalnie, co oznacza, że informacje nigdy nie opuszczają infrastruktury firmy. Proces ten pozwala na tworzenie modeli AI dostosowanych do specyficznych potrzeb przedsiębiorstwa, jednocześnie eliminując ryzyko związane z bezpieczeństwem danych.
Jak działa zamknięty ekosystem AI?
1. Modele AI są trenowane na danych firmowych lokalnie, na serwerach przedsiębiorstwa.
2. Gotowe modele są automatycznie aktualizowane i dystrybuowane do urządzeń pracowników.
3. Nowe dane generowane przez użytkowników wracają do systemu, ulepszając modele w kolejnych iteracjach.
Taki system zapewnia pełną kontrolę nad danymi i pozwala na ciągłe dostosowywanie modeli do zmieniających się potrzeb firmy. Dodatkowo, brak konieczności korzystania z narzędzi chmurowych oznacza brak opłat abonamentowych czy limitów związanych z liczbą przetwarzanych danych.
—
Koszty wdrożenia – problem czy okazja?
Choć zamknięte ekosystemy AI oferują wiele korzyści, ich budowa wiąże się z wysokimi kosztami. Trening dużych modeli językowych, takich jak Llama-3 (zawierający nawet 70 miliardów parametrów), wymaga zaawansowanej infrastruktury, w tym serwerów GPU. Koszt takiego zestawu może wynosić od 500 tysięcy do nawet miliona dolarów.
Dla wielu firm, zwłaszcza małych i średnich przedsiębiorstw, jest to bariera nie do pokonania. Co więcej, oprócz samego sprzętu potrzebni są również specjaliści, którzy potrafią obsługiwać i zarządzać taką infrastrukturą.
—
Nowe rozwiązania dla mniejszych firm
Dzięki innowacjom technologicznym pojawiły się jednak rozwiązania, które mogą zrewolucjonizować adopcję AI w firmach o ograniczonym budżecie. Przykładem jest system aiDAPTIV+ opracowany przez firmę Phison, który wykorzystuje innowacyjne podejście, pozwalając na redukcję kosztów budowy zamkniętego ekosystemu AI. Dzięki zastosowaniu rozszerzeń pamięci w dyskach SSD, potrzeba mniejszej liczby GPU, co znacząco obniża koszty treningu modeli.
Koszt uruchomienia zamkniętego systemu AI za pomocą tego rozwiązania mieści się w przedziale od 30 000 do 50 000 dolarów. Choć czas treningu modeli jest dłuższy (np. 4 godziny zamiast 40 minut), obniżenie kosztów sprawia, że technologia staje się dostępna dla mniejszych organizacji.
—
Podsumowanie
Komputery AI oferują firmom nowe możliwości w zakresie automatyzacji, analizy danych i zwiększania efektywności pracy. Jednak ich szerokie wdrożenie wymaga przełamania barier związanych z kosztami oraz bezpieczeństwem danych. Dzięki nowym technologiom, takim jak aiDAPTIV+, coraz więcej przedsiębiorstw może pozwolić sobie na korzystanie z zamkniętych ekosystemów AI, łącząc przystępność cenową z wysokim poziomem prywatności i bezpieczeństwa.
Zbliżamy się do punktu, w którym komputery AI mogą stać się standardowym narzędziem w wielu branżach. To, jak szybko to nastąpi, zależy od dalszego rozwoju technologii oraz świadomości przedsiębiorstw co do korzyści płynących z wdrożenia tych rozwiązań.
