La majorité des entreprises espagnoles compte avec une stratégie d’IA. Sans embargo, c’est aussi celui qui analyse en profondeur les implications de l’infrastructure qui permettra de mettre en œuvre l’IA à grande échelle. Cette question est difficile à prévoir pour le retour de l’inversion et pose une question importante : comment est-ce que l’efficacité prend en charge l’apport de stockage de la consommation de données par une partie des systèmes d’intelligence artificielle ?
L’économie du jeton se réfère au monde dans lequel sont ces unités lorsque les grands modèles de langage traitent l’information qui a été convertie en un indicateur fondamental de l’efficacité, du coût et de la valeur de l’IA pour le commerce. Chaque interaction avec l’IA consomme ou génère des jetons, et l’efficacité avec laquelle les organisations de création et de gestion déterminent, chaque fois plus, le retour de l’inversion de l’intelligence artificielle.
Pour les directives, cette question de l’efficacité conduit directement à un point clé : l’infrastructure de stockage.
Le stockage, vente stratégique pour l’IA
Les organisations sont installées dans des outils, des modèles et des infrastructures de GPU pour l’IA. En passant par l’expérimentation sur la production, l’attention va s’orienter devient un facteur critique pour l’aboutissement, car c’est la base sur laquelle se basent les données qui impulsent l’IA.
Chaque jeton est généré par un système d’IA qui dépend de la qualité, de l’accessibilité et de la gestion des données sous-jacentes. La mauvaise qualité des données génère des défauts, ce qui fait que les silos de données et l’inefficacité de votre mouvement augmentent les coûts et la complexité du moyen qui étend l’adoption de l’IA. De plus, beaucoup d’éléments de stockage seront conçus à votre moment, en pensant aux applications traditionnelles et aux données structurées, non pour les charges de travail de l’IA qui dépendent des grands volumes de contenu non structuré, accédant au temps réel et à la déduction de haut rendu.
Selon les données de l’association Espagne DC, l’IA est clairement motivée par l’inversion des infrastructures en Espagne à travers la centrale en marche de nouveaux centres de données. À ce propos, ce sont aussi les entreprises qui veulent discuter d’une stratégie d’infrastructure conçue avec les charges de travail de l’IA comme facteur principal. Cela suggère que le défi ne peut pas radicalement s’inverser en IA, mais en linéairement les inversions d’infrastructure avec les résultats qui prétendent atteindre.
L’hébergement n’est pas une affaire de capacité, mais aussi de rendu, de latence, d’évolutivité et de garantie que les systèmes d’IA auront accès aux données correctes au moment opportun.
Les questions d’infrastructure qui peuvent constituer la stratégie de l’IA en Europe
Avec l’entrée en vigueur de la Ley de IA européenne (AI Act), les entreprises du continent sont confrontées à une combinaison unique d’ambition de IA, de réglementation complexe et d’exigences de sobriété des données. En conséquence, l’architecture de l’environnement a été convertie en une considération de rendu en tant que norme de cumul.
Dans ce scénario, il est nécessaire de poser cinq questions qui sont toujours plus pertinentes :
- Pouvez-vous modifier les données de forme efficaces à travers le pipeline d’IA ? Le rendu de l’IA dépend de l’efficacité du fait que les données soient même à partir du stockage jusqu’aux étapes du processus. Les cuellos de botella augmentent les temps d’inférence, élèvent les coûts et réduisent la valeur générée par les inversions en IA. Les organisations qui comprennent et optimisent vos flux de données sont les mieux placées pour accroître l’efficacité de l’IA de forme.
- Avez-vous une architecture d’aménagement conçue pour la croissance future de l’IA ? Les charges de travail de IA sont principalement des charges de données non structurées. Les entreprises qui conçoivent la capacité et l’architecture de l’environnement en tenant compte de ce qui est requis du principe sont mieux placées que celles qui souhaitent adapter la capacité à la mesure qui augmente la demande.
- Entendons-nous réellement les fondements économiques de l’IA ? Un studio de McKinsey indique que les organisations qui gèrent le gaspillage en IA ont ce niveau de granularité qui améliorera l’efficacité des coûts entre les 20 % et les 40 % en comparaison avec ce que la gestion est uniquement au niveau d’application. Les entreprises qui comprennent cela économie de l’IA estarán meilleures positions pour maximiser le retour de l’inversion.
- Est-ce que la résilience et la gouvernance sont intégrées à l’infrastructure ? Agréger des charges de travail de l’IA aux entreprises héritières pourrait augmenter la complexité, créer de nouvelles intégrations, dépendances et exigences de gouvernement. En même temps, les réglementations comme NIS2 et DORA augmentent les attentes en matière de récupération avant les cigarettes et de résilience opérationnelle. Les organisations qui se modernisent avec anticipation sont les mieux placées pour réduire les risques et soutenir les futures initiatives d’IA.
- Pouvez-vous rendre la stratégie d’IA évolutive de manière durable ? Grâce à l’augmentation des charges de travail de l’IA, l’efficacité énergétique se transforme en une considération stratégique. Les systèmes d’exploitation anciens consomment plus d’énergie pour une unité de travail utile aux alternatives modernes. Moderniser l’environnement peut aider à améliorer l’efficacité, à réduire les coûts d’exploitation et à soutenir les objectifs de viabilité à l’aide de l’adoption de l’IA.
De la plateforme de stockage à la plateforme de données de l’IA
C’est pourquoi le changement est le plus significatif car le stockage ne peut pas être considéré comme un dépôt d’informations passif.
Les organisations ont besoin, chaque fois plus, d’une plate-forme de données d’IA : une base intégrée qui combine la conservation, la gestion des données, la gouvernance, la sécurité, la coordination et l’analyse. Ainsi, l’IA est plus autonome et avec une plus grande capacité d’interaction, la qualité et l’accessibilité des données commerciales sont des facteurs plus importants.
Chaque mouvement nécessite des données qui augmentent les coûts, et chaque fois que les données sont mal gérées, elles augmentent le risque. Les organisations qui génèrent le plus grand courage à partir de l’IA sont celles qui construisent des sciences basées sur des données qui permettent d’offrir une intelligence de forme efficace jusqu’à une grande échelle.
Le retour sur investissement de l’inversion en IA commence en termes de stockage
Le retour de l’inversion en IA ne commence pas avec la mise en œuvre d’un modèle, mais avec la base de données que l’alimenta.
Lorsqu’il s’agit d’un niveau de production, le succès ne dépendra pas uniquement de la qualité des modèles utilisés par les organisations, mais également de l’efficacité de la gestion et du transfert des données qui leur sont liées.
Dans l’économie du jeton, l’investissement est converti en un facteur clé du rendement, du coût et de la valeur entrepreneuriale de l’IA. Les entreprises qui génèrent le plus de valeur à partir de l’IA seront en mesure de transformer les données en résultats de la forme la plus efficace.
