غلبه بر چالش های پنهان AI در سال 2025

12-18 ماه آینده شاهد تکامل خواهد بود عده اثبات مفهوم در فن آوری های پیشگامانه. این پیشرفت با توانایی دسترسی و استفاده از یک مخزن گسترده از داده های خصوصی ، که نه برابر بزرگتر از داده های موجود در اینترنت است ، تقویت می شود. غلبه بر چالش های دسترسی به این داده ها برای تحقق پتانسیل واقعی هوش مصنوعی بسیار حیاتی خواهد بود.

نقش ضروری داده ها در هوش مصنوعی

داده های سریع و در دسترس سنگ بنای هوش مصنوعی موفق است. بدون دسترسی یکپارچه و قابل اعتماد به داده ها در قالب قابل استفاده ، پایه و اساس توسعه و استقرار هوش مصنوعی فرو می رود.

واقعیت این است که داده های سازمانی در چندین سیستم عامل و مکان تکه تکه می شوند و از مرزهای اکوسیستم های برجسته مانند AWS و مایکروسافت فراتر می روند. برنامه های AI برای اطمینان از تأخیر مداوم ، عملکرد و تبادل داده در زمان واقعی به یک شبکه قوی و قابل اعتماد نیاز دارند. بنابراین ، اتصال برای باز کردن مقدار این منابع داده متفاوت ، به عنوان لینکپین تبدیل می شود.

انتقاد اتصال اغلب توسط تابلوها نادیده گرفته می شود ، که به اشتباه فرض می کنند “فقط کار می کند”. این نظارت می تواند عواقب فاجعه آمیز برای ابتکارات هوش مصنوعی داشته باشد. حتی پیشرفته ترین برنامه های هوش مصنوعی ، مجهز به قدرت محاسباتی عظیم ، می توانند با تأخیر 10 میلی ثانیه در بازیابی داده ها فلج شوند. در سال 2025 ، استقرار هوش مصنوعی بدون استراتژی اتصال قوی صرفاً یک اشتباه نیست. این یک شکست استراتژیک با عواقب شدید است.

مرتبط:AFCOM: “امکانات بی حد و مرز” به عنوان AI زیرساخت های مرکز داده را تبدیل می کند

بحث و جدال ابر

چالش اتصال ، نیاز اساسی به موج جدیدی از مدل های ابری را که به طور خاص برای پشتیبانی از خواسته های هوش مصنوعی طراحی شده اند ، تأکید می کند. این امر دوباره بحث و گفتگو گسترده تری در مورد آینده محاسبات ابری ایجاد کرده است.

مدل های AI اساساً با برنامه های نرم افزاری سنتی متفاوت هستند. زودهنگام ابری زیرساخت ها برای رسیدگی به مقیاس عظیم و پیچیدگی هوش مصنوعی ، با میلیاردها پارامتر آن و جریان ثابت جریان داده های زمان واقعی ، مجهز نبودند. این امر مستلزم تغییر پارادایم در طراحی ابر و زیرساخت های پشتیبانی برای از بین بردن کامل پتانسیل هوش مصنوعی است.

در حالی که امنیت ، اتصال و مقاومت – که توسط جغرافیایی توزیع شده است شبکه – اساسی باقی مانده ، هزینه تشدید عمل در ابرهای عمومی ، سازمان ها را وادار می کند تا اعتماد خود را به ارائه دهندگان مانند AWS و مایکروسافت ارزیابی کنند. افزایش بازگرداندن بار کار به ابرهای خصوصی ، نیاز اساسی به فرآیندهای مهاجرت داده های استاندارد را برای اطمینان از انتقال صاف و کارآمد تأکید می کند.

نقش استانداردها در بهینه سازی هوش مصنوعی

مرتبط:روند و پیش بینی های هوش مصنوعی 2025 از خودی صنعت

چالش مهاجرت ابری برای هوش مصنوعی پیچیدگی های تعویض حساب های بانکی را نشان می دهد. درست همانطور که مقررات بانکی این روند را ساده تر کرده است ، راهنمایی قانونگذاری در مورد مهاجرت ابر می تواند یک تغییر دهنده بازی برای سازمان ها باشد. با ایجاد شیوه های استاندارد حرکت داده ها ، سازمانها می توانند راحت تر مدل های ابری ترکیبی را که کاملاً متناسب با الزامات هوش مصنوعی خود و اهداف تجاری گسترده تر هستند ، اتخاذ کنند.

در مواجهه با بار کاری AI به طور فزاینده توزیع شده ، یک رویکرد استاندارد بسیار مهم است. این امر نه تنها پذیرش AI را تسریع می کند و بهترین شیوه ها را تقویت می کند بلکه موقعیت رهبران هوش مصنوعی را نیز با بلوغ بازار تقویت می کند.

بیشتر از آخرین اخبار مرکز داده هوش مصنوعی را بخوانید

افزایش آگاهی و همکاری

تقاضای فزاینده هوش مصنوعی در زیرساخت ها نیاز به افزایش آگاهی در صنعت فناوری در مورد تعامل اتصال ، مدل های ابری و اکوسیستم گسترده تر دارد. اجرای موفقیت آمیز هوش مصنوعی در دنیای واقعی نیاز به همکاری شدید بین سازمان ها ، تأمین کنندگان و شرکا دارد.

در این دوره جدید هوش مصنوعی ، اتصال و ملاحظات ابر دیگر نگرانی های ثانویه نیست – آنها برای موفقیت اساسی هستند. با اولویت بندی این عوامل در برنامه ریزی و اجرای ، مشاغل می توانند به طور مؤثر از پیچیدگی های سال 2025 و بعد از آن حرکت کنند.

مرتبط:پاسخ حادثه: درسهایی که از آتش سوزی مرکز داده آموخته می شود


Source link