Veštačka inteligencija nije samo pitanje modela – već i infrastrukture

Kada se danas govori o veštačkoj inteligenciji, najveći deo pažnje usmeren je na modele kao što su ChatGPT, Claude ili Llama. Ipak, iza svakog uspešnog AI rešenja postoji deo koji se često ne vidi, a bez kojeg savremena veštačka inteligencija ne bi mogla da funkcioniše – infrastruktura.

Do pre nekoliko godina, kompanije koje su želele ozbiljno da se bave mašinskim učenjem morale su da ulažu u sopstvenu infrastrukturu: nabavku servera sa moćnim GPU karticama, prostor u data centru, hlađenje, električnu energiju, kao i timove koji bi sve to održavali. Danas se taj pristup značajno menja – umesto velikih početnih ulaganja, kompanije sve češće biraju fleksibilne modele korišćenja AI infrastrukture kroz mesečne troškove.

Preporučujemo

Upravo tu dolaze do izražaja GPUaaS i LLMaaS servisi, koji menjaju način na koji kompanije planiraju razvoj svojih AI rešenja. Uz sve strože regulatorne zahteve i sve veću važnost kontrole nad podacima, pitanje više nije samo koji AI model koristiti, već i gde se on nalazi, kako se njime upravlja i ko ima pristup podacima.

Zbog toga je važno imati lokalne partnere koji mogu da obezbede pouzdanu AI infrastrukturu. Veliki rokovi isporuke i visoke cene hardvera dodatno podstiču kompanije da pređu sa kupovine sopstvene opreme na korišćenje infrastrukture po potrebi. Zahvaljujući velikim ulaganjima i stručnom timu inženjera, Comtrade Cloud pruža osnovu za razvoj modernih tehnologija, dok Comtrade System Integration pomaže kompanijama u implementaciji AI servisa.

Foto: Svitlana Hulko/Shutterstock.com

GPUaaS (GPU Infrastructure as a Service) predstavlja korišćenje serverskih resursa sa grafičkim procesorima koji su potrebni za zahtevne AI zadatke. Kompanije ih mogu koristiti za treniranje sopstvenih modela, prilagođavanje postojećih rešenja, obradu velikih količina podataka, simulacije ili druge kompleksne procese. Prednost ovog pristupa je što kompanija ima punu kontrolu nad celim tehnološkim okruženjem.

Sa druge strane, LLMaaS (Large Language Model as a Service) omogućava korišćenje već razvijenih jezičkih modela bez potrebe da kompanija sama upravlja infrastrukturom na kojoj oni rade. U ovom slučaju fokus nije na tome koji se hardver koristi u pozadini, već na tome koliko se model koristi i koliko je jednostavno njegovo uključivanje u poslovne procese.

Izbor između ova dva pristupa zavisi od potreba kompanije. Kada je cilj brzo korišćenje naprednih jezičkih modela i funkcionalnosti veštačke inteligencije, LLMaaS često predstavlja jednostavnije i brže rešenje. Međutim, kada kompanija ima specifične potrebe, sopstvene podatke i timove koji žele veću kontrolu nad AI okruženjem, GPUaaS postaje važan deo infrastrukture.

Pored tehnoloških mogućnosti, jedno od ključnih pitanja danas jeste gde se podaci obrađuju. Kompanije sve više traže rešenja koja im omogućavaju da imaju kontrolu nad svojim podacima, bezbednosnim politikama i načinom korišćenja AI tehnologija.

Zbog toga raste interesovanje za lokalnu AI infrastrukturu, gde modeli mogu da rade u domaćim data centrima, uz veću kontrolu i usklađenost sa lokalnim regulatornim zahtevima. Upravo u tom segmentu Comtrade Cloud se izdvaja kao lokalno rešenje sa sopstvenom infrastrukturom i podrškom stručnog tima, omogućavajući kompanijama da sigurnije i efikasnije koriste potencijal veštačke inteligencije.

(Telegraf.rs/Comtrade Cloud)