По мере того, как искусственный интеллект продолжает стремительно развиваться, происходит фундаментальный сдвиг в подходе предприятий к инфраструктуре. Рост числа систем, основанных на ИИ, вынуждает компании выходить за рамки устаревших архитектур и использовать платформы, разработанные с нуля для удовлетворения масштабов, сложности и производительности современных рабочих нагрузок, связанных с ИИ.
В течение многих лет корпоративная инфраструктура строилась на основе виртуализации и контейнерных приложений, оптимизированных для вычислений на базе центрального процессора и структурированных данных. Но современный ландшафт искусственного интеллекта отличается. Он управляется графическим процессором, требует больших объемов данных и все больше зависит от неструктурированных и распределенных наборов данных. Эта трансформация вынуждает организации пересмотреть свой выбор базовых технологий.
“Инфраструктура, основанная на ИИ, подразумевает создание систем, специально разработанных для рабочих нагрузок ИИ, а не модернизацию старых”, – сказал Джон Мао, вице-президент по альянсам в VAST Data, в беседе с Khaleej Times. – Вам нужны производительность, масштабируемость и управляемость в режиме реального времени, для обеспечения которых устаревшие системы просто не были предназначены”.
Изменения носят не только технический, но и стратегический характер. Предприятия переходят от экспериментов с проверкой концепции к внедрению в промышленном масштабе. Эта эволюция определяет новые приоритеты: безопасность, управление, экономическая эффективность и управление данными. И это побуждает к переосмыслению корпоративного стека данных.
Традиционно изолированные системы, такие как хранилища данных и lakehouses, дополняются семантическими уровнями, которые обеспечивают более насыщенное и интеллектуальное взаимодействие. Такие технологии, как векторный поиск, графическая аналитика и обогащение метаданных, становятся незаменимыми, особенно для агентных систем искусственного интеллекта и корпоративных систем второго пилота, которые полагаются на контекстуальные данные в режиме реального времени.
“Задержка приводит к замедлению процесса принятия решений”, – подчеркнул Мао. “Если вашему агенту требуется 20 секунд, чтобы ответить, это уже бесполезно. Критически важна производительность меньше секунды, а для этого требуется инфраструктура нового типа”.
Компания VAST Data, занявшая лидирующие позиции в этой трансформации, помогает предприятиям создавать платформы на базе искусственного интеллекта, которые поддерживают операции с высокой пропускной способностью и низкой задержкой при различных рабочих нагрузках. Подход компании отражает более широкие отраслевые тенденции: рассматривать данные как код, внедрять конвейеры CI/CD для наборов данных и отдавать приоритет разнообразию данных, а не их объему.
“Успешные команды ИИ создают версии своих данных, тестируют их и отслеживают их происхождение”, – отметил Мао. “Потому что в ИИ данные – это приложение. Модель – это всего лишь интерпретатор”.
Заглядывая в будущее, ожидается, что рынок увеличит инвестиции в инфраструктуру, поддерживающую масштабируемые операции с ИИ в режиме реального времени. Предприятия, скорее всего, продолжат внедрять новые возможности поверх существующих систем, а не заменять их полностью — стратегия, которая сочетает инновации с непрерывностью операционной деятельности.
Для бизнес-лидеров, ориентирующихся в этом быстро меняющемся мире, совет Мао очевиден: “Начните с результата. Сосредоточьтесь на ценности, которую вы хотите получить, а затем развивайте в обратном направлении. Относитесь к инфраструктуре как к гражданину первого сорта, потому что вы создаете не научный проект. Вы создаете продукт”.