Как облачная инфраструктура искусственного интеллекта формирует бизнес завтрашнего дня

Несмотря на огромный потенциал все более сложного искусственного интеллекта (ИИ) для повышения производительности, эффективности, роста и качества обслуживания клиентов, не все организации готовы воспользоваться преимуществами ИИ.

В таких секторах, как здравоохранение, фармацевтика, биотехнологии, производство и финансы, некоторые организации изо всех сил пытаются создать мощную унифицированную инфраструктуру, необходимую для управления сложными требованиями ИИ к обработке, данным и безопасности, предъявляемыми к применению надежных моделей больших языков (LLM). Большинству из них также не хватает необходимого опыта для разработки стратегии на основе искусственного интеллекта и соблюдения требований.

Но новые облачные инновации, такие как инструменты инфраструктуры искусственного интеллекта с ускоренными вычислительными возможностями и большей вычислительной мощностью, помогают тысячам предприятий любого размера и бюджета в многочисленных приложениях.

Для здравоохранения, биотехнологий и фармацевтики эти мощные возможности, основанные на искусственном интеллекте, открывают потенциал для ускорения клинических исследований и открытия лекарств, а также для более эффективного выявления оптимальных кандидатов для точной медицины. Для производителей это означает возможность разработки моделей промышленных цифровых двойников. А для многих секторов это означает более быстрое открытие коммерческих возможностей: разработку новых продуктов и выход на новые рынки.

Проблемы построения стратегии ИИ

Несмотря на все свои обещания, реализация успешной стратегии ИИ является сложной задачей. Многие организации только начинают изучать ИИ и определять варианты использования. Но хотя трое из пяти бизнес-лидеров считают, что рынок искусственного интеллекта растет, практически каждая организация изо всех сил пытается масштабировать и внедрить искусственный интеллект в Интернет, согласно данным «Состояние инфраструктуры искусственного интеллекта», ежегодного отчета Microsoft.

Одной из ключевых проблем на пути получения прибыли от инвестиций в ИИ является острая необходимость поиска опыта и талантов в области ИИ, что требует от организаций быстрого повышения навыков и обучения сотрудников в области ИИ.

Другие препятствия носят технологический характер. Организации должны создать достаточно надежную инфраструктуру, чтобы удовлетворить требования к высокопроизводительной обработке ИИ и данным для обучения ресурсоемких специалистов LLM. Инфраструктура искусственного интеллекта имеет решающее значение для обеспечения быстрого реагирования, удобства работы пользователей, оптимизации затрат и масштабируемости для развертывания LLM в производственных средах.

Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных является еще одним препятствием в строго регулируемых секторах, таких как медико-биологические науки и финансы, которые могут ввести строгие и сложные требования соответствия для внедрения решений искусственного интеллекта.

В совокупности эти проблемы делают современные инструменты для разработки ИИ и данных, а также управления данными, которые работают с масштабируемой облачной вычислительной инфраструктурой, необходимыми для разработки этих моделей машинного обучения (ML), а также обучения, точной настройки, и настройку своих программ LLM для оптимизации производительности и масштабного развертывания.

Для успешного внедрения искусственного интеллекта организациям необходимо развернуть комплексный подход, включающий инструменты, приложения и сервисы разработчиков, объединенные в специально созданную облачную инфраструктуру искусственного интеллекта, которая является экономически эффективной, масштабируемой и ориентированной на будущее.

Ускорение инноваций в медицине

Здравоохранение и медико-биологические науки уже видят преимущества передовых вычислений на основе искусственного интеллекта на этих надежных платформах. Благодаря этим двум секторам ускорение инноваций и улучшение ухода за пациентами могут изменить и даже спасти жизни людей.

Организации здравоохранения и биотехнологии теперь могут получить доступ к мощному генеративному искусственному интеллекту для клинических исследований и поиска лекарств, который упрощает и ускоряет обучение своих моделей на запатентованных данных для открытия лекарств. Используя платформу Gen AI, которая может анализировать обширные наборы данных с беспрецедентной точностью, скоростью и безопасностью, эти организации теперь могут идентифицировать кандидатов на лекарства быстрее, чем когда-либо.

При масштабном развертывании новые возможности ИИ по эффективной разработке, проверке, развертыванию и оценке означают, что разработчики организаций могут создавать более точные модели ИИ для медицинских изображений, клинические исследователи могут ускорить разработку лекарств, а поставщики медицинских услуг могут интегрировать широкий спектр стороннего ИИ. модели в свои клинические рабочие процессы на одной надежной облачной платформе.

Создание лучших цифровых двойников

Производители также внедряют мощные интерфейсы прикладного программирования (API) искусственного интеллекта для более быстрого и экономичного экспериментирования, создания и распространения продуктов с помощью цифровых двойников: виртуального моделирования и рабочих процессов, которые могут точно анализировать огромные наборы данных для прогнозных моделей.

Теперь производители могут использовать набор этих расширенных API, чтобы предоставить пользователям такие возможности, как создание точных рендерингов на основе данных, обеспечение запросов к сценам и интерактивных сценариев, а также подключение пользователей, инструментов и миров для более продвинутого сотрудничества, чем когда-либо. Интегрируя эти API в существующие приложения для проектирования и автоматизации цифровых двойников или в существующие рабочие процессы, разработчики организаций могут ускорить разработку и производство таких категорий, как робототехника и беспилотные транспортные средства.

Крупные корпорации, производящие промышленное программное обеспечение, внедряют эти облачные API на базе искусственного интеллекта в свои портфели.

Осмысление LLM

Одним из серьезных препятствий на пути внедрения ИИ стали программы LLM, которые требуют огромных объемов данных и вычислений для обучения и работы.

Использование единой интегрированной платформы искусственного интеллекта с мощной вычислительной мощностью может ускорить выход на рынок, дифференцировать продукты и услуги, обеспечить встроенную безопасность и экономически поддерживать даже самые строгие требования соответствия.

Мощные графические процессоры (GPU) имеют решающее значение для создания, обучения и развертывания LLM. Традиционные системы на базе центральных процессоров (ЦП) сами по себе не могут удовлетворить явные вычислительные потребности построения и развертывания больших языковых моделей на основе преобразователей.

Организации могут раскрыть весь потенциал LLM и добиться большей производительности и точности, минимизируя при этом совокупную стоимость владения (TCO), используя огромные вычислительные возможности современных графических процессоров. Snorkel AI зависит от специально созданной облачной инфраструктуры искусственного интеллекта для обеспечения наиболее требовательных рабочих нагрузок машинного обучения, упрощения развертывания искусственного интеллекта и оптимизации управления.

Развитие бизнеса с помощью мощной платформы искусственного интеллекта

Интеграция облака, искусственного интеллекта и суперкомпьютеров помогает трансформировать отрасли промышленности, требующие соблюдения требований, такие как финансы и здравоохранение и биотехнологии. Сочетание глобального масштаба, безопасности и передовых облачных возможностей позволяет разработчикам медицинских организаций разрабатывать возможности искусственного интеллекта, которые ускоряют инновации и улучшают уход за пациентами.

Преодоление сложностей наступающей эпохи искусственного интеллекта начинается с инвестиций в сложные, ответственные и безопасные технологии искусственного интеллекта. Комплексная облачная экосистема, которая внедряет искусственный интеллект на каждый уровень технологического стека организации, может дать возможность сотрудникам вашей организации добиться повышения производительности и операционной эффективности, что может привести к улучшению качества обслуживания клиентов.

---

Узнать больше о Решения Microsoft и NVIDIA для искусственного интеллекта.