Magdalena Kasiewicz, dyrektorka ds. sprzedaży usług chmurowych, Hewlett Packard Enterprise Polska w komentarzu eksperckim dla ISBtech podejściu strategicznym HPE do sztucznej inteligencji.
Nie sposób wypowiadać się dzisiaj o nowych technologiach bez dotykania obszaru sztucznej inteligencji. Znajdujemy się w punkcie zwrotnym w dziedzinie AI. Chatboty pomogły nam wszystkim zrozumieć moc sztucznej inteligencji i dostrzec jej pełny potencjał. Pojawia się też coraz większa presja na wdrażanie rozwiązań z tego obszaru ze strony zarządów, klientów, inwestorów. Należy jednak pamiętać, że aby osiągnąć spektakularne rezultaty, musimy wdrożyć zupełnie nowe podejście. Nie da się tego zrobić przy użyciu obecnej infrastruktury, projektowanej pod kątem zastosowań w technologiach starszych generacji, a rozwiązania oparte na chmurze publicznej w wielu przypadkach nie są właściwą odpowiedzią na oczekiwania biznesu, ze względu na obowiązujące regulacje, obawy użytkowników, wysokie koszty związane z architekturą oraz trudną kontrolę takich środowisk.
HPE stawia sobie dziś za cel tworzenie i dostarczanie infrastruktury i rozwiązań, które umożliwiają efektywne szkolenie modeli sztucznej inteligencji. Jednym z nich są superkomputery dedykowane do takich właśnie obciążeń. Można uruchomić na nich wszystkie układy GPU/CPU jednocześnie, aby rozwiązać jeden konkretny problem związany ze sztuczną inteligencją i efektywnie przetwarzać duże ilości złożonych danych, w efekcie uzyskując solidny, dokładny model sztucznej inteligencji. Inaczej działają rozwiązania w chmurze publicznej, zaprojektowane by sprzyjać różnym typom obciążeń, gdzie wykorzystuje się część węzła serwera do obsługi wielu obciążeń. W porównaniu do superkomputera, ich architektura jest starszym i mniej efektywnym podejściem do rozwijania sztucznej inteligencji.
Następnym ważnym elementem jest potrzeba położenia nacisku na zrównoważony rozwój, o którym wciąż niewiele się mówi w kontekście AI. Firmy, które chcą wprowadzać innowacje, a jednocześnie robić to w sposób zrównoważony, powinny rozważyć wpływ swoich modeli sztucznej inteligencji na środowisko. Im ciężej musi pracować tradycyjna infrastruktura chmurowa, tym bardziej negatywny wpływ wywrze ona na klimat. Właśnie dlatego superkomputery mają kluczowe znaczenie dla zrównoważonego i wydajnego prowadzenia działań w zakresie sztucznej inteligencji.
W ramach stale rozwijanej współpracy z NVIDIA niedawno zaprezentowaliśmy kompleksowe portfolio rozwiązań obejmujących sprzęt i oprogramowanie, ułatwiających tworzenie i rozwijanie modeli generatywnej sztucznej inteligencji, a także uczenia maszynowego i uczenia głębokiego. Nowością produktową są także nasze rozwiązania z obszaru pamięci masowej, również stworzone specjalnie pod kątem zastosowań AI.
Skupiając się na rynku polskim, istotnym bodźcem dla inwestycji w AI, a także inne rodzaje
najnowszych technologii, może być uwolnienie funduszy z Krajowego Planu Odbudowy. To ogromne budżety, które w założeniu mają być przeznaczone na m.in. na transformację cyfrową. Poza sztuczną inteligencją, coraz częściej mówi się o nich w kontekście prywatnych sieci 5G, a w Polsce istnieją już pierwsze środowiska testowe dla takich rozwiązań. W przyszłości takie sieci mogą funkcjonować obok WiFi, będąc w pełni zintegrowane z nimi i zarządzane przez wspólny interfejs, co zapewni bezpieczne połączenia nawet na bardzo rozległych przestrzeniach. W Hewlett Packard Enterprise
niedawno przeprowadziliśmy testy takiego rozwiązania podczas turnieju golfowego Ryder Cup. Inne potencjalne zastosowania to rozległe zakłady produkcyjne czy centra logistyczne.
