19 июня 2024 г.
На волне всеобщей увлечённости разнообразными приложениями искусственного интеллекта компания Nvidia вырвалась в глобальные лидеры по рыночной капитализации, преодолев отметку в 3,34 трлн долл. США и опередив по этому показателю Apple и Microsoft. В свою очередь, ИТ-канал продаж (прежде всего в Западной Европе и Северной Америке) готовится получить максимум выгоды от сложившегося положения дел, в сотрудничестве с ИИ-разработчиками предлагая заказчикам столь востребованные теми умные сервисы.
В ходе продолжающегося сейчас в Лас-Вегасе канального мероприятия Partner Growth Summit 2024 глава HPE Антонио Нери (Antonio Neri) воодушевил партнёров, заявив, что ИИ-революция ведёт ни много ни мало к возрождению локальных вычислений (renaissance for on-premise computing) — которые демонстрировали явную тенденцию к увяданию на протяжении последних нескольких лет, в особенности во время и сразу после пандемии COVID-19. Теперь же, по утверждению топ-менеджера, перед участниками канала открывается возможность «развернуть на площадках заказчиков больше ИТ-инфраструктуры, чем когда-либо прежде».
Суть в том, что стремительное развитие генеративных моделей за последние год-полтора выявило как безусловные положительные эффекты от применения ИИ в различных сферах бизнеса, так и целый ряд «детских болезней» новой технологии — включая чрезвычайно высокие риски утечки чувствительных данных, доверенных для обработки облачным инсталляциям умных экспертных систем. Как раз в стремлении обезопасить критичную для своего бизнеса информацию сперва крупные компании, а за ними уже и средние принимаются развёртывать ИИ-инфрастуктуру on-premises, создавая тем самым новые возможности и для разработчиков соответствующих решений, и для их интеграторов.
Мало того: ориентированные на исполнение ИИ-задач серверы заведомо мощнее стандартных до недавнего времени enterprise-конфигураций. Оборудованные множеством специализированных модулей для исполнения генеративных задач (благодаря активным поставкам таких вычислителей Nvidia, собственно, и нарастила столь впечатляюще свою капитализацию), эти серверы и сами по себе обходятся дороже, и нуждаются в локальной сети с повышенной пропускной способностью (то есть в более скоростных коммутаторах и линиях связи), и энергии потребляют больше (что заставляет заказчиков раскошеливаться на закупку дополнительных ИБП, более мощных систем теплоотвода, общую модернизацию ЦОДов и проч.), и обслуживания требуют более тщательного.
Вдобавок, сама задача дообучения стандартных генеративных моделей на массивах специфических данных заказчика представляет собой дополнительную возможность для ИТ-специалистов интегратора, берущего на себя организацию «персонифицированного» ИИ по заявкам клиентов. Меняется сама концепция частного дата-центра: вместо вычислений с понятным верхним пределом производительности и стандартным уровнем нагрузки на «железо» заказчики теперь имеют дело со сверхинтенсивными распределёнными нагрузками, в равной мере требующими высокой процессорной производительности, значительных объёмов оперативной памяти, просторных хранилищ данных с высокоскоростным доступом и значительной пропускной способности внутренней локальной сети ЦОДа.
Разумеется, полноценное развёртывание персонализированной ИИ-инфраструктуры on-premises — удовольствие чрезвычайно недешёвое, в особенности с учётом ограниченного на данный момент потенциала глобальных чипмейкеров по выпуску соответствующего высокопроизводительного оборудования. Удачным компромиссом между полностью облачным размещением дотренированной на данных заказчика генеративной модели и её локальной инсталляцией представляется модель AI-as-a-Service (AIaaS), реализуемая на уровне канальных партнёров. ИТ-рынок США уже начинает реализацию такого рода услуг на платформах HPE Private Cloud AI, однако подобные решения могут быть и вендоронезависимыми, и с опорой на предложения других разработчиков «железа», — главное, чтобы в распоряжении интеграторов имелось достаточно сведущих ИТ-специалистов с необходимой квалификацией.
У российского канала пока есть время присмотреться к опыту зарубежных коллег: в РФ, согласно недавно опубликованному исследованию Comindware, всего только менее 8% компаний используют ИИ для обработки имеющихся у них данных — и по большей части, разумеется, такие клиенты полагаются на гиперскейлерские облачные сервисы. Интересно, что основной причиной столь невысокого уровня проникновения ИИ-технологий в бизнес-среду эксперты называют вовсе не недоступность соответствующих аппаратно-программных платформ вследствие западных рестрикций (фактор этот безусловно играет, но не на первых ролях), а недостаток осведомлённости заказчиков о том, каким именно образом умные экспертные системы могут помочь справляться с решением актуальных деловых задач эффективнее и проще, чем классические СУБД и алгоритмические средства BI.
А это, в свою очередь, открывает для канала новую возможность — повышая уровень информированности потенциальных клиентах о преимуществах ИИ-решений, создавать простор для дальнейшего роста уже собственных компетенций. Безусловно, сдерживающие факторы имеются и здесь, — прежде всего это острая нехватка профильных специалистов и масштабность необходимых для внедрения ИИ инвестиций. Однако умные экспертные системы, дотренированные на данных заказчиков, уже в ближайшей перспективе способны обеспечить последним весомые конкурентные преимущества — и потому, надо полагать, развитие данного направления и в России уже в ближайшее время пойдёт опережающими темпами.
Источник: Максим Белоус, IT Channel News
