Giganci chmurowi nie tylko przechowują dane. Budują potężny sprzęt potrzebny do ich przetwarzania. Amazon Web Services, Microsoft Azure i Google Cloud dominują na rynku infrastruktury hiperskalowej. Ponadto konkurują o wyposażenie tej infrastruktury w sztuczną inteligencję.
Nie chodzi już tylko o przechowywanie. Chodzi o moc obliczeniową. Sieci te zapewniają moc obliczeniową, która napędza generatywne modele sztucznej inteligencji. Obsługują ogromną liczbę zadań związanych z uczeniem maszynowym. Wspierają narzędzia korporacyjne, na których firmy polegają, aby zachować konkurencyjność.
Ale prawdziwą zmianą jest dostępność. Dostawcy ci wyszli poza dostarczanie surowego sprzętu. Oferują teraz gotowe usługi AI. Firmy mogą bezpośrednio integrować te moduły ze swoimi aplikacjami. Nie musisz tworzyć modelu języka od zera. Nie musisz szkolić komputerowego systemu wizyjnego na milionach obrazów. Infrastruktura już istnieje. Jest modułowy. Jest gotowy do użycia.
Zmienia to strukturę kosztów wdrożenia. Firmy mogą uniknąć wysokich początkowych kosztów badań i rozwoju. Koncentrują się na integracji, a nie na inwencji. Bariera wejścia na zaawansowaną sztuczną inteligencję jest znacznie zmniejszona. Ale ta wygoda wiąże się z kompromisami. Blokowanie dostawców staje się prawdziwym problemem. Prywatność danych pozostaje kwestią trudną do negocjacji. Koszty mogą szybko się sumować w zależności od intensywności użytkowania.
Jednak tendencja ta jest niezaprzeczalna. Jeśli rozważasz rozwiązania AI w chmurze dla przedsiębiorstw, najprawdopodobniej patrzysz na jednego z tych trzech graczy. Ustalili standardy. Decydują o tempie rozwoju. I obstawiają, że następną dużą usługą będzie sztuczna inteligencja.
Kogo wybierzesz? To zależy od istniejącego stosu technologii. I o Twojej tolerancji dla złożoności.
