هوش مصنوعی محلی در مقابل هوش مصنوعی ابری برای حجم کاری سازمانی
تفاوتهای بین هوش مصنوعی محلی، هوش مصنوعی ابری و هوش مصنوعی ترکیبی را برای حجم کاری سازمانی، از جمله امنیت، هزینه، عملکرد و استراتژیهای استقرار، بیاموزید.
نکات کلیدی
- استقرار هوش مصنوعی یک تصمیم مربوط به حجم کار است، نه یک تصمیم مربوط به پلتفرم. شرکتها باید بر اساس حساسیت دادهها، نیازهای عملکردی و الزامات مقیاس، اجرای محلی، ابری یا ترکیبی را انتخاب کنند.
- هوش مصنوعی محلی در سناریوهای کمتأخیر، آفلاین و حساس به حریم خصوصی، مانند رونویسی در لحظه، کمک مبتنی بر دستگاه و پردازش دادههای تنظیمشده، عملکرد فوقالعادهای دارد.
- هوش مصنوعی ابری برای حجم کاری در مقیاس بزرگ، محاسبات فشرده یا با مدیریت مرکزی، از جمله تجزیه و تحلیل در سطح سازمانی، آموزش مدل و برنامههای کاربردی با تقاضای بالا، بهترین گزینه است.
- هوش مصنوعی ترکیبی به طور فزایندهای الگوی پیشفرض سازمانی است که پاسخگویی محلی را با هوش در مقیاس ابری و مدیریت متمرکز ترکیب میکند.
- امنیت، هزینه و مدیریت باید در سطح بار کاری ارزیابی شوند، نه اینکه بر اساس محل استقرار فرض شوند.
استراتژی هوش مصنوعی سازمانی به سرعت در حال تبدیل شدن به چیزی شبیه به استراتژی زیرساخت است.
زمانی که سازمانها از آزمایش چتباتهای عمومی فراتر میروند، رهبران فناوری اطلاعات باید تصمیم بگیرند که هر حجم کاری هوش مصنوعی کجا اجرا خواهد شد: مستقیماً روی دستگاههای کارمندان، درون یک محیط ابری یا در یک معماری ترکیبی که از هر دو استفاده میکند.
مؤثرترین استراتژی، این جایگزینی را به عنوان یک تصمیم در سطح حجم کار در نظر میگیرد. یک ابزار رونویسی در لحظه ممکن است بهترین عملکرد را روی دستگاه یک کارمند داشته باشد، در حالی که یک برنامه کاربردی که میلیونها رکورد شرکت را تجزیه و تحلیل میکند، ممکن است به محاسبات در مقیاس ابری نیاز داشته باشد. برخی از گردشهای کاری ممکن است به صورت محلی شروع شوند و فقط درخواستهای بسیار مهم را به ابر ارسال کنند.
حریم خصوصی، تأخیر، اتصال، عملکرد، حاکمیت و هزینه، همگی بر این تصمیم تأثیر میگذارند. درک این بدهبستانها میتواند به سازمانها کمک کند تا نوآوری در هوش مصنوعی را بدون ایجاد خطرات امنیتی غیرضروری یا هزینههای زیرساختی دنبال کنند.
هوش مصنوعی محلی، ابری و ترکیبی چیست؟
هوش مصنوعی محلی، دادهها را روی دستگاهی که درخواست از آن سرچشمه میگیرد یا روی زیرساختهای مجاور که توسط سازمان کنترل میشوند، پردازش میکند. این ممکن است شامل یک رایانه شخصی مجهز به هوش مصنوعی، ایستگاه کاری، دستگاه لبهای یا سرور داخلی باشد.
در دستگاههای کارمندان، هوش مصنوعی محلی عموماً به استنتاج اشاره دارد: اجرای یک مدل از قبل آموزشدیده برای تولید پاسخ، طبقهبندی اطلاعات، بهبود تصویر، ترجمه گفتار یا انجام وظیفهای دیگر. رایانههای شخصی مدرن ممکن است از یک واحد پردازش مرکزی، واحد پردازش گرافیکی یا واحد پردازش عصبی برای تسریع این کار استفاده کنند. مایکروسافت واحدهای پردازش عصبی یا NPU را به عنوان پردازندههای تخصصی طراحی شده برای استنتاج هوش مصنوعی پایدار و کممصرف توصیف میکند.
هوش مصنوعی ابری درخواستها و دادههای مرتبط را به زیرساختهای میزبانیشده از راه دور ارسال میکند. پلتفرمهای ابری میتوانند دسترسی به مدلهای بزرگ، شتابدهندههای تخصصی، سیستمهای داده متمرکز و منابع محاسباتی را فراهم کنند که با تغییر تقاضا، مقیاس آنها افزایش یا کاهش مییابد.
هوش مصنوعی ترکیبی، پردازش را بین محیطهای محلی و ابری توزیع میکند. یک مدل محلی ممکن است درخواستهای روتین را مدیریت کند و کارهای پیچیدهتر را به یک مدل ابری منتقل کند. یک برنامه دیگر ممکن است اطلاعات حساس را قبل از ارسال دادههای باقیمانده به یک سرویس ابری، بهصورت محلی حذف کند.
این مدلها متقابلاً منحصر به فرد نیستند. یک سازمان ممکن است از هر سه مدل در بخشها، برنامهها و سطوح ریسک مختلف استفاده کند.
هوش مصنوعی محلی در مقابل هوش مصنوعی ابری در یک نگاه
حریم خصوصی دادهها
هوش مصنوعی محلی: میتواند پیامها و دادهها را روی دستگاه نگه دارد.
هوش مصنوعی ابری: نیازمند انتقال دادهها و پردازش آنها توسط یک سرویس از راه دور است.
هوش مصنوعی ترکیبی: دادههای انتخابشده را بهصورت محلی نگه میدارد و در عین حال درخواستهای تأییدشده را به فضای ابری ارسال میکند.
تأخیر
هوش مصنوعی محلی: از رفت و برگشتهای شبکه جلوگیری میکند.
هوش مصنوعی ابری: تا حدودی به زمان پاسخگویی شبکه و سرویس بستگی دارد.
هوش مصنوعی ترکیبی: از پردازش محلی برای وظایف حساس به زمان و از منابع ابری در صورت نیاز استفاده میکند.
اتصال
هوش مصنوعی محلی: میتواند از کار آفلاین یا با اتصال محدود پشتیبانی کند.
هوش مصنوعی ابری: به دسترسی به شبکه قابل اعتماد نیاز دارد.
هوش مصنوعی ترکیبی: میتواند عملکردهای اساسی را به صورت آفلاین با قابلیتهای گسترده آنلاین حفظ کند.
قابلیت مدل
هوش مصنوعی محلی: محدود به حافظه، قدرت و سختافزار پردازشی موجود.
هوش مصنوعی ابری: میتواند مدلهای بزرگتر و محاسباتیتر را اجرا کند.
هوش مصنوعی ترکیبی: درخواستها را بر اساس پیچیدگی مسیریابی میکند.
مقیاسپذیری
هوش مصنوعی محلی: از طریق استقرار دستگاه یا ارتقاء سختافزار گسترش مییابد.
هوش مصنوعی ابری: میتواند منابع را بر اساس تقاضا مقیاسبندی کند.
هوش مصنوعی ترکیبی: ظرفیت نقاط پایانی را با منابع ابری انعطافپذیر متعادل میکند.
تعمیر و نگهداری
هوش مصنوعی محلی: ممکن است بخش فناوری اطلاعات نیاز به مدیریت مدلها، زمانهای اجرا، سازگاری و بهروزرسانیهای دستگاه داشته باشد.
هوش مصنوعی ابری: ارائه دهنده، بخش عمدهای از زیرساختهای اساسی را نگهداری میکند.
هوش مصنوعی ترکیبی: نیاز به مدیریت هماهنگ در سراسر نقاط پایانی و سرویسهای ابری دارد.
ساختار هزینه
هوش مصنوعی محلی: هزینههای بالاتر سختافزار و مدیریت دستگاه، با هزینههای استنتاج مبتنی بر استفاده کمتر.
هوش مصنوعی ابری: هزینههای مبتنی بر مصرف که میتوانند با حجم درخواست افزایش یابند.
هوش مصنوعی ترکیبی: هزینههای زیرساخت را با هزینههای هماهنگسازی و یکپارچهسازی ترکیب میکند.
مدیریت
هوش مصنوعی محلی: کنترل مستقیم ارائه میدهد اما میتواند چالشهای نظارتی توزیعشده ایجاد کند.
هوش مصنوعی ابری: میتواند کنترلهای دسترسی، گزارشها و مدیریت مدل را متمرکز کند.
هوش مصنوعی ترکیبی: به سیاستهای سازگار در هر دو محیط نیاز دارد.
این تفاوتها بیشتر منعکسکنندهی گرایشهای کلی معماری هستند تا ضمانتها. امنیت و عملکرد هر پیادهسازی به پیکربندی، مدل، کاربرد، سختافزار و محیط عملیاتی آن بستگی دارد.
چه زمانی هوش مصنوعی محلی بیشترین معنا را دارد؟
هوش مصنوعی محلی زمانی قویترین عملکرد را دارد که انتقال دادهها در یک شبکه، تأخیرها، خطرات یا وابستگیهای عملیاتی غیرقابل قبولی را ایجاد کند.
حجم کاری شامل اطلاعات حساس
پردازش اطلاعات به صورت محلی میتواند میزان دادههایی را که از یک نقطه پایانی باقی میماند، کاهش دهد. این امر میتواند به گردشهای کاری شامل محتوای محرمانه جلسات، اسناد داخلی، سوابق مشتری، مالکیت معنوی یا اطلاعات تنظیمشده کمک کند.
پردازش محلی به طور خودکار یک برنامه را خصوصی نمیکند. تیمهای فناوری اطلاعات باید تأیید کنند که آیا برنامه کل وظیفه را روی دستگاه انجام میدهد یا هنوز هم تلهمتری، اعلانها، پیوستها یا درخواستهای انتخاب شده را به یک سرویس ابری ارسال میکند.
نقطه پایانی نیز باید ایمن شود. رمزگذاری دستگاه، کنترلهای دسترسی، مدیریت وصلهها، مجوزهای برنامه، یکپارچگی مدل و سیاستهای نگهداری دادهها همچنان ضروری هستند. راهنمای امنیت سایبری که توسط مرکز ملی امنیت سایبری بریتانیا، آژانس امنیت سایبری و زیرساخت ایالات متحده و شرکای بینالمللی تهیه شده است، محافظت از مدلهای هوش مصنوعی، اعلانها، دادهها، گزارشها و زیرساختهای پشتیبانی را در طول چرخه عمر سیستم توصیه میکند.
برنامههای بلادرنگ و تعاملی
پردازش محلی میتواند تأخیر را کاهش دهد زیرا برنامه نیازی ندارد هر درخواست را به یک مرکز داده از راه دور ارسال کند و منتظر پاسخ بماند.
این میتواند برای موارد زیر مهم باشد:
- رونویسی و ترجمه زنده
- رابطهای صوتی
- حذف نویز و افکتهای دوربین
- بینایی کامپیوتر
- ویژگیهای دسترسی
- متن پیشبینیکننده و کمک در نوشتن
- بهبود تصویر
- نظارت بر تجهیزات در زمان واقعی
یک NPU میتواند وظایف هوش مصنوعی پشتیبانیشده را مستقل از CPU و GPU انجام دهد و به برخی از عملکردهای هوش مصنوعی پسزمینه اجازه دهد تا با تأثیر کمتری بر برنامههای اصلی کاربر اجرا شوند. عملکرد واقعی همچنان بسته به مدل، حافظه موجود، پیکربندی سختافزار و حجم کاری رقابتی متفاوت است.
بیشتر بخوانید:
هر آنچه که باید درباره رایانه های شخصی +Microsoft Copilot بدانید
فضای ابری چیست؟ (Cloud) ; رایانش ابری و ذخیره سازی ابری
اتصال غیرقابل اعتماد یا محدود
کارمندان میدانی، مراکز از راه دور، محیطهای مراقبتهای بهداشتی، سایتهای تولیدی و سایر عملیات توزیعشده نمیتوانند همیشه به یک اتصال ابری مداوم وابسته باشند.
پس از نصب مدل لازم، یک برنامه کاملاً محلی میتواند بدون دسترسی به اینترنت به کار خود ادامه دهد. این امر میتواند قابلیتهای اصلی را در طول قطعیها حفظ کند و از محیطهایی که ارتباط شبکه خارجی توسط سیاستها محدود شده است، پشتیبانی کند.
کارهای مکرر و قابل تکرار
اجرای یک مدل کوچک به صورت محلی ممکن است زمانی که حجم کاری به طور مداوم در یک ناوگان بزرگ از دستگاهها رخ میدهد، اقتصادی باشد.
طبقهبندی اسناد، استخراج متن، رونویسی جلسات، جستجوی محلی، پردازش تصویر و خلاصهسازی ساده میتواند درخواستهای استنتاج فردی متعددی ایجاد کند. انجام وظایف پشتیبانیشده در نقطه پایانی میتواند استفاده از ابر به ازای هر درخواست را کاهش دهد، اگرچه سازمانها هنوز باید هزینههای سختافزار، پشتیبانی، برق، استقرار و بهروزرسانی دستگاه را در نظر بگیرند.
چه زمانی هوش مصنوعی ابری بیشترین معنا را پیدا میکند؟
هوش مصنوعی ابری برای حجم کاری که مدل، دادهها، همکاری یا الزامات محاسباتی آنها بیش از آن چیزی است که یک نقطه پایانی به طور منطقی میتواند پشتیبانی کند، مناسبتر است.
مدلهای بزرگ و شیک
بزرگترین مدلهای زبانی، استدلالی، تصویری، ویدیویی و چندوجهی به قدرت محاسباتی و حافظه قابل توجهی نیاز دارند. پلتفرمهای ابری میتوانند شتابدهندهها و زیرساختهای تخصصی را فراهم کنند که استقرار آنها در هر دستگاه کارمندی غیرعملی خواهد بود.
منابع ابری به ویژه برای موارد زیر مفید هستند:
- استدلال و تحقیق پیچیده
- تولید رسانه با کیفیت بالا
- کمک به توسعه نرمافزار در مقیاس بزرگ
- آموزش مدل و تنظیم دقیق
- پردازش دستهای
- تحلیل دادههای سازمانی
- برنامههایی که به طور همزمان به بسیاری از کاربران سرویس میدهند
مدلهای زبان کوچک به طور فزایندهای توانمندتر میشوند، اما اندازه مدل هنوز بر اینکه کدام وظایف میتوانند به طور مؤثر روی یک نقطه پایانی اجرا شوند، تأثیر میگذارد. راهنمای استقرار مایکروسافت به طور مشابه مدلهای کوچکتر را برای استفاده محلی و مدلهای بزرگتر و با منابع بیشتر را برای محیطهای ابری قرار میدهد.
برنامههای کاربردی سازمانی متمرکز
استقرار ابری میتواند استقرار برنامههایی را که نیاز به خدمترسانی به چندین بخش یا اتصال به سیستمهای تجاری مشترک دارند، ساده کند.
برای مثال، یک دستیار سازمانی ممکن است نیاز به بازیابی اطلاعات از مخازن اسناد، نرمافزار مدیریت ارتباط با مشتری، پلتفرمهای پشتیبانی، سیستمهای مالی و پایگاههای دانش داخلی داشته باشد. متمرکز کردن آن سرویس میتواند مدیریت ادغامها، مجوزها، نسخههای مدل و دادههای مشترک را آسانتر کند.
این تمرکز باید با کنترلهای دسترسی مبتنی بر هویت همراه شود. یک سیستم هوش مصنوعی نباید به کارمندی دسترسی به اطلاعاتی را بدهد که نمیتواند از طریق برنامه تجاری زیربنایی به آن دسترسی پیدا کند.
تقاضای متغیر و غیرقابل پیشبینی
برخی از بارهای کاری هوش مصنوعی به جای استفاده روزانه و ثابت، گاهی اوقات دچار انفجار فعالیت میشوند. زیرساخت ابری میتواند در دورههای اوج مصرف، ظرفیت را افزایش دهد، بدون اینکه سازمان را ملزم به خرید سختافزار کافی برای پاسخگویی به حداکثر تقاضا کند.
این انعطافپذیری برای پروژههای موقت، حجم کاری فصلی، آزمایشها و برنامههای کاربردی با رشد سریع ارزشمند است. همچنین نیاز به نظارت مالی دارد زیرا هزینههای مبتنی بر مصرف میتوانند با افزایش استفاده به سرعت افزایش یابند.
دسترسی سریع به قابلیتهای جدید
ارائهدهندگان خدمات ابری میتوانند مدلها، زیرساختها و خدمات را به صورت مرکزی بهروزرسانی کنند. این امر میتواند به سازمانها امکان دسترسی به قابلیتهای بهبود یافته را بدون توزیع یک مدل جدید به هزاران دستگاه بدهد.
بهروزرسانیهای متمرکز، برخی از بارهای عملیاتی را کاهش میدهند، اما همچنین ملاحظاتی در مدیریت تغییر ایجاد میکنند: رفتار یک مدل ممکن است هنگام انتشار نسخه جدید توسط ارائهدهنده تغییر کند. شرکتها باید بهروزرسانیهای مهم را آزمایش کنند، مدلهای تأیید شده را مستندسازی کنند و برنامههای بازگشت به نسخههای قبلی یا تداوم را برای سیستمهای حیاتی کسبوکار حفظ کنند.
چرا هوش مصنوعی ترکیبی ممکن است برای طیف وسیعی از حجم کارهای سازمانی مناسب باشد؟
هوش مصنوعی ترکیبی به یک برنامه اجازه میدهد تا در مواقعی که سرعت، حریم خصوصی یا دسترسی آفلاین اهمیت دارد، از پردازش محلی و در مواقعی که مقیاس یا قابلیتهای مدل پیشرفته اهمیت بیشتری دارند، از پردازش ابری استفاده کند.
الگوهای ترکیبی رایج عبارتند از:
پردازش محلی با افزایش ابری
یک مدل کوچکتر، درخواستهای روتین را به صورت محلی مدیریت میکند. برنامه کاربردی، تنها زمانی درخواست را به یک مدل ابری بزرگتر منتقل میکند که به استدلال پیشرفتهتری نیاز داشته باشد یا از قابلیتهای مدل محلی فراتر رود.
کاربر در عین حال که به مدلهای قدرتمندتر دسترسی دارد، برای کارهای رایج پاسخهای سریعی دریافت میکند.
آمادهسازی دادههای محلی
نقطه پایانی میتواند قبل از ارسال زیرمجموعه تأیید شده به ابر، اطلاعات را طبقهبندی، خلاصه، ویرایش یا فیلتر کند.
برای مثال، یک برنامهی جلسه میتواند صدا را به صورت محلی رونویسی کند، جزئیات حساس تعیینشده را حذف کند و متن باقیمانده را برای تجزیه و تحلیل گستردهتر به یک مدل ابری ارسال کند.
هماهنگی ابری با اجرای محلی
یک پلتفرم مرکزی میتواند سیاستها، برنامهها و بهروزرسانیهای مدل را توزیع کند، در حالی که دستگاههای منفرد استنتاج واقعی را انجام میدهند.
این رویکرد میتواند نظارت متمرکز بر فناوری اطلاعات را بدون نیاز به خروج هر دستور یا سند از دستگاه کارمند، فراهم کند.
تداوم محلی با بهبود ابری
یک برنامه میتواند مجموعهای از عملکردهای پایه را در طول وقفه شبکه حفظ کند و هنگام بازگشت اتصال، ویژگیهای اضافی را فعال کند.
این الگو زمانی مفید است که عملیات تجاری باید در طول قطعی برق ادامه یابد، اما در شرایط عادی نیز میتوان از خدمات ابری بهرهمند شد.
معماری ترکیبی پیچیدگیهای خاص خود را دارد. تیمهای فناوری اطلاعات باید رابطهای اضافی را ایمن کنند، قوانین مسیریابی را تعریف کنند، بهروزرسانیها را هماهنگ کنند و دید خود را نسبت به محل پردازش دادهها حفظ کنند. بدون مالکیت مشخص، سازمانها ممکن است زیرساخت هر دو مدل استقرار را بدون دریافت مزایای کامل هیچکدام به دست آورند.
سازمانها چگونه باید نوآوری هوش مصنوعی را با امنیت متعادل کنند؟
سازمانها میتوانند بدون نیاز به اعطای دسترسی نامحدود به دادههای شرکت به هر برنامه هوش مصنوعی، به سرعت عمل کنند.
یک استراتژی مبتنی بر ریسک با طبقهبندی حجم کار به جای تأیید یا رد هوش مصنوعی به عنوان یک دسته کلی آغاز میشود. ابزاری که ایدههای بازاریابی عمومی تولید میکند، به کنترلهای مشابه برنامهای که سوابق پزشکی، دادههای مالی، کد منبع یا اطلاعات کارمندان را تجزیه و تحلیل میکند، نیاز ندارد.
چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST، مدیریت ریسک هوش مصنوعی را حول چهار عملکرد سازماندهی میکند: نظارت، نقشهبرداری، اندازهگیری و مدیریت. همچنین سازمانها را تشویق میکند تا ویژگیهایی مانند امنیت، انعطافپذیری، حریم خصوصی، شفافیت، قابلیت اطمینان و پاسخگویی را در طول چرخه عمر هوش مصنوعی در نظر بگیرند.
برای هر حجم کاری پیشنهادی، رهبران فناوری اطلاعات و کسبوکار باید موارد زیر را تعیین کنند:
- سیستم چه اطلاعاتی را دریافت خواهد کرد؟
- آن اطلاعات کجا پردازش و نگهداری خواهند شد؟
- کدام مدل برای کار مناسب است؟
- سیستم هوش مصنوعی به چه مجوزهایی نیاز دارد؟
- سازمان چگونه عملکرد و ریسک را ارزیابی خواهد کرد؟
- چه کسی پس از انتشار، مالک اپلیکیشن است؟
راهنماییهای امنیتی CISA و NCSC توصیه میکند که امنیت به عنوان یک الزام چرخه عمر، شامل مدلسازی تهدید، حفاظت از زنجیره تأمین، استقرار ایمن، ثبت وقایع، نظارت، مدیریت بهروزرسانی و واکنش به حوادث، در نظر گرفته شود.
بیشتر بخوانید:
امنیت سایبری پایه، برای مدیران و کارمندان سازمان ها
مایکروسافت 16 گیگابایت پیشفرض رم را برای رایانههای شخصی با هوش مصنوعی تعیین میکند
چه خطرات امنیتی با پذیرش هوش مصنوعی در سازمانها همراه است؟
هوش مصنوعی خطراتی را در سطح مدل، برنامه، دادهها، هویت، زیرساخت و انسان ایجاد میکند.
نشت دادهها
کارمندان ممکن است اطلاعات محرمانهای را در ابزارهایی وارد کنند که برای آن اطلاعات تأیید نشدهاند. همچنین ممکن است برنامهها، پیامها، خروجیها یا گزارشها را مدت طولانیتری از آنچه کاربران تصور میکنند، نگه دارند.
مجوزهای بیش از حد
یک عامل هوش مصنوعی متصل به برنامههای کاربردی تجاری ممکن است اطلاعات بیشتری از آنچه وظیفه نیاز دارد، بازیابی یا تغییر دهد.
تزریق سریع و ورودیهای دستکاریشده
دستورالعملهای مخرب جاسازیشده در محتوای خارجی ممکن است تلاش کنند تا بر رفتار مدل تأثیر بگذارند یا دادههای حساس را استخراج کنند.
مدل و سازش زنجیره تأمین
مدلها، وابستگیها و مسیرهای بهروزرسانی میتوانند در زنجیره تأمین نرمافزار هوش مصنوعی هدف قرار گیرند.
قرار گرفتن در معرض نقطه پایانی و ابر
سیستمهای محلی و سرویسهای ابری هر کدام خطرات امنیتی متمایزی را ایجاد میکنند که باید به طور مناسب مدیریت شوند.
نظارت ناکافی
بدون ثبت و نظارت مناسب، تغییرات در رفتار هوش مصنوعی ممکن است ناشناخته باقی بماند.
مکان استقرار، ریسکهایی را که بیشترین توجه را به خود جلب میکنند، تغییر میدهد. این امر نیاز به مدیریت را از بین نمیبرد.
مقایسه هزینه هوش مصنوعی محلی و ابری
یک مقایسه هزینه مفید باید چیزی بیش از قیمت یک دستگاه یا هزینه درخواست یک مدل خاص را در نظر بگیرد.
هزینههای هوش مصنوعی محلی ممکن است شامل موارد زیر باشد:
- هزینههای چرخه عمر سختافزار و دستگاه
- مدیریت و امنیت نقاط پایانی
- استقرار و بهروزرسانی مدل
- مصرف انرژی
هزینههای هوش مصنوعی ابری ممکن است شامل موارد زیر باشد:
- هزینههای محاسباتی و API مبتنی بر استفاده
- ذخیرهسازی و انتقال دادهها
- یکپارچهسازی و ارکستراسیون
- خدمات نظارتی و امنیتی
هوش مصنوعی ترکیبی شامل هر دو مورد، به علاوه سربار هماهنگی است.
چه حجم کاری بیشترین سود را از کامپیوترهای شخصی هوش مصنوعی و کامپیوترهای شخصی +Copilot میبرد؟
کامپیوترهای شخصی هوش مصنوعی برای تسریع وظایف هوش مصنوعی محلی پشتیبانیشده از طریق منابع CPU، GPU و NPU طراحی شدهاند. این دستگاهها برای موارد زیر مناسبترین هستند:
- رونویسی و ترجمه همزمان
- کمک به بهرهوری در دستگاه
- بهبود تصویر و ویدیو
- ویژگیهای هوش مصنوعی آفلاین
- گردشهای کاری حساس به حریم خصوصی
ارزش آنها در افزودن یک لایه اجرایی جدید نهفته است، نه جایگزینی هوش مصنوعی ابری.
یک چارچوب عملی برای انتخاب محل اجرای هوش مصنوعی
- طبقهبندی دادهها
- تعریف الزامات عملیاتی
- کوچکترین مدل مناسب را آزمایش کنید
- حجم کار را با سختافزار هماهنگ کنید
- ایجاد کنترلهای مدیریتی
- محاسبه هزینه کل
- طراحی رفتار پشتیبان
- یک پایلوت کنترلشده اجرا کنید
انتخاب معماری مناسب هوش مصنوعی سازمانی
هوش مصنوعی محلی، هوش مصنوعی ابری و هوش مصنوعی ترکیبی هر کدام بخشهای مختلفی از مشکل هوش مصنوعی سازمانی را حل میکنند.
رویکرد درست، اختصاص ابزار مناسب به حجم کاری مناسب است.
سوالات متداول
۱. آیا هوش مصنوعی محلی از هوش مصنوعی ابری امنتر است؟
نه به طور خودکار. هوش مصنوعی محلی میتواند میزان افشای دادهها در شبکهها را کاهش دهد، اما سطح حمله را به نقاط انتهایی نیز گسترش میدهد. امنیت به پیادهسازی بستگی دارد، نه به مکان.
۲. چه زمانی شرکتها باید از هوش مصنوعی ابری اجتناب کنند؟
هوش مصنوعی ابری ممکن است زمانی که قوانین مربوط به محل قرارگیری دادهها، الزامات تأخیر یا نیاز به عملیات آفلاین، پردازش خارجی را غیرعملی میکند، کمتر مناسب باشد.
۳. آیا یک برنامه واحد میتواند از هوش مصنوعی محلی و ابری استفاده کند؟
بله. بسیاری از سیستمهای سازمانی مدرن از هوش مصنوعی ترکیبی استفاده میکنند، که در آن مدلهای محلی وظایف سریع یا حساس را انجام میدهند و مدلهای ابری پردازشهای پیچیده را بر عهده میگیرند.
۴. آیا کامپیوترهای شخصی هوش مصنوعی جایگزین نیاز به هوش مصنوعی ابری میشوند؟
خیر. کامپیوترهای شخصی هوش مصنوعی برای استنتاج محلی و وظایف بهرهوری بهینه شدهاند، در حالی که هوش مصنوعی ابری برای حجم کاری در مقیاس بزرگ و با پیچیدگی بالا ضروری است.
۵. بزرگترین اشتباهی که شرکتها در استقرار هوش مصنوعی مرتکب میشوند چیست؟
به جای ارزیابی جداگانه هر حجم کاری بر اساس حساسیت دادهها، نیازهای عملکردی و هزینه، با هوش مصنوعی به عنوان یک تصمیم پلتفرم واحد برخورد شود.
