ШІ в хмарних обчисленнях: від теорії до практики

Штучний інтелект (ШІ) стрімко трансформує галузь хмарних обчислень, створюючи нові можливості для бізнесу і значно підвищуючи ефективність роботи. Впровадження ШІ-рішень у хмарну інфраструктуру дозволяє компаніям автоматизувати складні процеси, оптимізувати витрати та підвищити якість обслуговування клієнтів. Особливо пильно за цією технологією слідкують ЦОД і провайдери хмарних послуг, шукаючи можливостей адаптувати популярний тренд в реальне обслуговування клієнтів та зробити це економічно вигідно.

Практичне застосування ШІ в бізнесі

Один із головних викликів у впровадженні ШІ — це монетизація технологій та вигода від них. Наприклад, в контакт-центрах штучний інтелект вже зараз аналізує вхідні запити, допомагає операторам знаходити відповіді та обробляє електронну кореспонденцію. Це значно прискорює обслуговування клієнтів та знижує навантаження на персонал. В той же час ШІ забезпечує покращення якості обслуговування колл-центрів, оскільки аналізує всі контакти і може відшукати паузи в розмовах або зміни в тембрі голосу. Таким чином, можна оперативно й точно проаналізувати відхилення від норми та впровадити покращення.

Штучний інтелект — це не наукова фантастика, а алгоритм, який стандартизує та масштабує процеси. Коли клієнтський бізнес потребує подібних рішень, компанії готові інвестувати, оскільки це стає процесом, що самопідтримується.

Технічні аспекти впровадження ШІ

Розробка ШІ-моделей потребує значних ресурсів. Для Fintech та інших компаній процес створення моделі може тривати 6-9 місяців та вимагати команди від 30 до 70 осіб. Це серйозні вкладення у R&D. Під час навчання моделі необхідні потужні графічні процесори, хоча після завершення навчання її можна переносити на менш продуктивне устаткування.

Підписуйтеся на наші соцмережі

В останні місяці ми активно співпрацюємо з NVIDIA, в рамках якого досліджуємо як інтегрувати штучний інтелект у нашу хмару Tet Cloud як послугу. Наразі йде закупівля обладнання, включаючи потужні обчислювальні платформи з GPU (графічними картами) серії H200. Один коштує близько 250 тисяч євро, що свідчить про масштаб необхідних інвестицій, адже таких чіпів потрібна велика кількість.

Інфраструктура ШІ теж потребує ресурсів. Звичайна серверна стійка споживає приблизно 7 кВт на 40 серверів, тоді як лише один сервер для ШІ може споживати 10,5 кВт. Наприклад, останні рішення від NVIDIA вимагають стійку на 160 квт. Це величезне навантаження, яке необхідно враховувати вже під час проектування датацентрів, або перебудовувати стійки в тих, що працюють зараз.

На додачу, в станні роки на ринку спостерігаєься дефіцит потрібних процесорів. Виробництво пристроїв зосереджено, здебільшого, в декількох країнах Азії. Попит (в тому числі, завдяки моді на використання ШІ) на них великий, в той час як виробничих можливостей не стало більше. Це створює штучний дефіцит та чергу очікування.

Крім того, датацентри потребують модернізації систем охолодження. Наприклад, у новітніх центрах обробки даних 30% обладнання охолоджується повітрям, а 70% — за допомогою рідинного охолодження, що є необхідним для роботи високопродуктивних процесорів. Кількість ЦОД, які можуть витримати такі умови, не є великою. Але провайдери послуг датацентрів активно будують новітні ЦОД, в яких навантаження на стійку та її охолодження планується відповідно до вимог обладнання з ШІ «на борту». Ми в Tet теж розпочали будівництво датацентру в Латвії, який зможе приймати і розміщувати обладнання для ШІ.

Популярні застосування ШІ в хмарних обчисленнях

Мотивація подолати вищезгадані виклики зумовлена широким спектром способів використання ШІ та хмарних технологій для покращення роботи організацій та вивільнення часу для більш творчих завдань. І наші клієнти дедалі більше очікують, що їх партнер зможе надати можливість  оптимізувати бізнес з допомогою ШІ. Серед найпопулярніших застосувань можелей штучного інтелекту варто відзначити:

·        Бізнес-аналітика

Постачальники хмарних обчислень давно пропонують рішення для бізнес-аналітики, які збирають, аналізують та інтерпретують дані з внутрішніх і зовнішніх джерел, допомагаючи підприємствам приймати рішення. Ці хмарні сервіси, а також раніше створене програмне забезпечення, залежать від алгоритмів машинного навчання для обробки та аналізу даних. Однак із новішими моделями ШІ підприємства можуть перейти від розуміння того, що сталося в минулому, до кращого прогнозування майбутніх результатів.

·        Кібербезпека

Потужні обчислювальні можливості ШІ допомагають в режимі реального часу аналізувати великі обсяги вхідних даних, що критично важливо для виявлення та прогнозування кібератак. Там, де людське око та мозок не встигають, ШІ може побачити нешаблонні джерела трафіку чи незвичну поведінку споживачів на сайті, і самостійно прийняти рішення на основі попереднього навчання. Це, напевне, один з найдоцільніших варіантів використання штучного інтелекту в бізнесі провайдера хмарних послуг, і велика конкурентна перевага.

Що далі?

Розвиток штучного інтелекту в хмарних обчисленнях відкриває нові горизонти для бізнесу, дозволяючи досягати безпрецедентної ефективності та інноваційності. Саме це і є головним викликом: зростати і вчасно зупинитися на межі економічної ефективності нової технології. Зважаючи на значні інвестиції в інфраструктуру, на кожному етапі впровадження варто оцінювати переваги від використання ШІ-рішень та оцінювати витрати і доходи.

Але я переконаний в головному: ті компанії, які зараз інвестують у розвиток ШІ-інфраструктури та розробляють чи адаптують власні моделі, закладають основу для майбутнього успіху в епоху цифрової трансформації.