Le 9 migliori aziende di infrastruttura AI e applicazioni
Molte organizzazioni investono molto in AI, ma la maggior parte dei progetti non riesce a scalare. Solo il 10-20% delle prove di concetto AI progredisce fino al pieno dispiegamento.1
Una ragione chiave è che i sistemi esistenti non sono attrezzati per supportare le esigenze di grandi dataset, elaborazione in tempo reale o modelli di machine learning complessi. Man mano che l'AI diventa più centrale nella strategia aziendale, le limitazioni infrastrutturali determinano sempre più se le iniziative raggiungono la produzione.
Esplora le 9 migliori aziende di infrastruttura AI, i loro componenti principali e ciò che è necessario per supportare efficacemente i carichi di lavoro AI:
Componenti principali dell'infrastruttura AI per le imprese
Vedi una spiegazione di ogni livello di infrastruttura AI e il leader di mercato. Nei casi in cui ci siano dati pubblici sui ricavi o sul numero di dipendenti, questi sono stati utilizzati per identificare il leader di mercato:
1. Compute
Il livello compute supporta i carichi di lavoro altamente paralleli richiesti per l'addestramento e l'inference di modelli su larga scala.
- Fornitori di chip AI progettano processori specializzati su misura per i carichi di lavoro AI. Questi chip si concentrano sulla massimizzazione del throughput e dell'efficienza energetica per attività come l'addestramento e l'inference delle reti neurali.
- NVIDIA sviluppa GPU per calcoli matriciali e vettoriali, essenziali per l'addestramento di modelli di deep learning e per accelerare i carichi di lavoro AI.
- Provider Cloud offrono accesso on-demand a risorse di calcolo e archiviazione, inclusi hardware specializzati per l'addestramento e l'inference AI. Consentono alle aziende di scalare le proprie esigenze di calcolo e distribuire modelli AI in produzione senza acquistare o mantenere hardware on-premises.
- Amazon Web Services: Oltre alle NVIDIA GPU, AWS fornisce processori Trainium e Inferentia per l'addestramento e l'inference sulla sua infrastruttura cloud.
- Piattaforme GPU cloud sono specializzate nella fornitura di GPU per carichi di lavoro AI.
- Coreweave,
2. Dati
L'infrastruttura AI richiede pipeline di dati ben gestite per fornire ai modelli input pertinenti e puliti. Il livello dati supporta l'acquisizione, la trasformazione, l'analisi e l'archiviazione per i flussi di lavoro di machine learning.
- Piattaforme di gestione e analisi dei dati: I dati aziendali devono essere organizzati, arricchiti con metadati, governati e analizzati. Quindi, possono diventare una fonte preziosa per l'addestramento di modelli di machine learning.
- Snowflake, con la sua offerta focalizzata sulle imprese, consente alle aziende di organizzare i propri dati e identificare le fonti dati per l'AI.
- Apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF) e altri servizi di annotazione dati: L'annotazione dei dati aiuta i modelli AI a imparare dai dataset esistenti.
- Scale AI fornisce dataset annotati e feedback di valutazione per allineare i modelli alle preferenze umane. Questi dati sono essenziali per l'addestramento di LLM.
- Dati web infrastruttura: Il web pubblico è la più grande fonte di dati utilizzata per l'addestramento e l'inference AI. Molti modelli di AI generativa sono addestrati o affinati su dati dal web pubblico o richiedono accesso al web in tempo reale e ininterrotto durante l'inference.
- Bright Data è una piattaforma di infrastruttura per i dati web. Offre dataset, API di web scraping, proxy, browser remoti e capacità di automazione per agenti che cercano, scansionano e navigano il web.
3. Modello
Il livello modello include architetture, meccanismi di addestramento e processi di distribuzione per i modelli AI. Garantisce sperimentazione, ottimizzazione e monitoraggio in diverse applicazioni come LLM e sistemi video AI.
- LLM (Large Language Models): OpenAI ha svolto un ruolo importante nell'accelerare l'adozione dell'AI generativa attraverso i modelli linguistici di grandi dimensioni.
- LMM (Large Multimodal Models): I modelli multimodali richiedono la gestione di input ad alta dimensionalità e consapevolezza temporale. Veo di Google DeepMind guida lo sviluppo di modelli video AI per compiti di riconoscimento delle azioni e riassunto video.
- Piattaforme MLOps supportano il tracciamento, i test e il rollout in produzione dei modelli. Hugging Face (HF) offre strumenti e repository per il versioning, i test e la distribuzione dei modelli in diversi ambienti.
Il livello modello include molte piattaforme, dai linguaggi di programmazione come Python ai pacchetti come Pytorch e alle piattaforme di data science come DataRobot. Abbiamo presentato un numero selezionato di settori, non l'intero panorama.
Limitazioni
Questa è la visione del settore dal punto di vista di un acquirente aziendale. Dietro ogni settore ne esistono altri che lo riforniscono. Ad esempio, nel segmento compute, NVIDIA esternalizza la produzione dei chip a TSMC, che a sua volta esternalisce una quota significativa delle sue attrezzature per la produzione di chip ad ASML.
Applicazioni AI generiche che puoi costruire con la giusta infrastruttura AI
Un'infrastruttura AI efficace determina quanto rapidamente le organizzazioni possono sperimentare, distribuire e scalare applicazioni AI. Con la giusta combinazione di componenti hardware e software, i data scientist possono supportare carichi di lavoro AI complessi, garantire la protezione dei dati e gestire in modo efficiente grandi volumi di dati.
1. Agenti AI
Agenti AI eseguono compiti in modo autonomo o interattivo combinando capacità di percezione, ragionamento e processo decisionale.
Costruire agenti AI richiede hardware e software integrati e la gestione sicura dei dati sensibili.
- Gli agenti aziendali gestiscono ticket di supporto interni o automatizzano i flussi di lavoro di documentazione.
- Gli agenti per sviluppatori assistono nella generazione di codice e nel debug utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni.
- Gli agenti AI per le vendite possono redigere outreach personalizzati basati sui dati dei clienti.
2. Pipeline RAG
Retrieval-Augmented Generation (RAG) combina il recupero delle informazioni con l'AI generativa, migliorando l'accuratezza e la rilevanza delle output del modello.
Le pipeline RAG richiedono un accesso rapido ai dati, framework di elaborazione dei dati efficienti e soluzioni di archiviazione scalabili.
- Gli strumenti di ricerca aziendale utilizzano pipeline RAG per recuperare documenti e generare riassunti.
- I sistemi di assistenza clienti combinano il recupero con risposte generative per fornire risposte consapevoli del contesto.
- Strumenti AI legali recuperano e spiegano precedenti o regolamenti pertinenti.
3. Infrastruttura nativa per l'inference
Man mano che i carichi di lavoro di inference scalano rapidamente, si prevede che rappresenteranno circa la metà di tutti i carichi di lavoro dei data center.2 Questa crescita sposta la domanda di infrastruttura lontano dai grandi cluster di addestramento centralizzati verso data center regionali distribuiti situati più vicino agli utenti finali.
Per supportare questo spostamento, ci si aspetta che l'infrastruttura si allontani dai design GPU-first verso processi nativi per l'inference.3
L'infrastruttura nativa per l'inference è comunemente utilizzata in:
- Data center regionali che servono applicazioni AI in tempo reale.
- Piattaforme aziendali che eseguono servizi AI su larga scala in modo economicamente efficiente.
- Casi d'uso sensibili alla latenza come AI conversazionale, raccomandazioni e ricerca.
Applicazioni specifiche per dominio
4. Elaborazione del linguaggio naturale
I modelli NLP eseguono compiti come riassunto, classificazione e generazione del linguaggio. Questi modelli sono costruiti su grandi dataset e richiedono ambienti di calcolo scalabili.
Queste applicazioni dipendono da un'acquisizione efficiente dei dati, dall'archiviazione e dall'elaborazione ad alto throughput.
- Chatbot e agenti virtuali utilizzano modelli linguistici preaddestrati per rispondere a domande ed eseguire compiti.
- I sistemi di traduzione automatica si affidano a capacità di elaborazione parallela per gestire contenuti multilingue.
- I modelli di AI generativa creano nuovi contenuti, spesso addestrati utilizzando architetture avanzate di deep learning.
5. Analisi predittiva
L'analisi predittiva analizza le tendenze dei dati e prevede eventi futuri. Questi modelli richiedono una forte gestione dei dati e flussi di lavoro AI strutturati.
L'infrastruttura AI deve supportare l'addestramento dei modelli su larga scala e integrarsi in modo sicuro con i sistemi esistenti.
- In logistica, i modelli prevedono i tempi di consegna e ottimizzano il routing.
- In finanza, i modelli di machine learning identificano schemi di frode e valutano il rischio.
- In sanità, i modelli predittivi stimano gli esiti dei pazienti utilizzando dati storici.
6. Sistemi di raccomandazione
I sistemi di raccomandazione utilizzano i dati degli utenti per generare contenuti personalizzati o suggerimenti di prodotti. Richiedono un retraining continuo per adattarsi ai nuovi comportamenti.
Questi sistemi richiedono hardware specializzato e infrastruttura cloud per gestire l'inference in tempo reale su larga scala.
- Le piattaforme di streaming classificano i video in base alla cronologia di visualizzazione.
- I motori eCommerce suggeriscono prodotti in base ai dati di acquisto.
- Le piattaforme pubblicitarie ottimizzano la distribuzione dei contenuti per la conversione.
7. AI per la cybersecurity
Utilizzando il riconoscimento degli schemi e il rilevamento delle anomalie, l'AI aiuta a rilevare e rispondere alle minacce di cybersecurity.
Questi casi d'uso si basano su misure di sicurezza avanzate, acquisizione di dati ad alta velocità e infrastruttura di addestramento dei modelli.
- I sistemi di rilevamento delle intrusioni monitorano l'attività di rete utilizzando algoritmi AI.
- Protezione degli endpoint utilizza modelli di machine learning per identificare malware.
- I sistemi di identità valutano il rischio in base al comportamento dell'utente e agli schemi di accesso.
8. Ricerca scientifica e simulazione
Le applicazioni scientifiche AI supportano la simulazione, i test delle ipotesi e la scoperta accelerata. Questi progetti richiedono spesso vaste risorse computazionali.
- Le piattaforme di scoperta di farmaci simulano le interazioni molecolari utilizzando il deep learning.
- I modelli climatici analizzano grandi volumi di dati ambientali per previsioni a lungo termine.
- La scienza dei materiali utilizza l'AI per identificare composti potenziali in base ai dati di simulazione.
Aggiungi come fonte preferitaApplicazioni nel mondo fisico
9. Visione artificiale
I modelli di visione artificiale elaborano immagini e video per rilevare, segmentare o classificare i dati visivi. Sono utilizzati in settori che richiedono analisi visiva in tempo reale. Queste applicazioni beneficiano di unità di elaborazione tensoriale e sistemi di file distribuiti per gestire in modo efficiente i dati.
- Le applicazioni di imaging medico utilizzano modelli AI per rilevare schemi nelle scansioni.
- I sistemi di sorveglianza eseguono il tracciamento degli oggetti e il rilevamento delle anomalie.
- Gli strumenti di controllo qualità nella produzione identificano i difetti utilizzando compiti di machine learning.
10. Sistemi autonomi
I sistemi autonomi utilizzano l'AI per operare in modo indipendente e rispondere a ambienti in cambiamento. Richiedono elaborazione a bassa latenza ed elaborazione di dati su larga scala.
Questi sistemi AI dipendono da elevate esigenze computazionali, che non sono tipicamente supportate dalle tradizionali unità di elaborazione centrale.
- I veicoli a guida autonoma eseguono modelli AI per interpretare gli input dei sensori e prendere decisioni.
- I droni utilizzano carichi di lavoro di machine learning per la navigazione e il riconoscimento degli obiettivi.
- La robotica di magazzino opera basandosi sul rilevamento e sulla localizzazione degli oggetti in tempo reale.
FAQ
L'infrastruttura AI si riferisce ai sistemi e alle tecnologie principali che abilitano lo sviluppo e il dispiegamento di soluzioni AI.
È composta da tre componenti principali: compute, che fornisce la potenza di elaborazione (ad es. GPU, TPU) necessaria per addestrare ed eseguire modelli AI; dati, che include gli strumenti e le pipeline per raccogliere, archiviare e preparare i grandi volumi di dati su cui si basano i sistemi AI; e il modello, che si riferisce agli algoritmi e ai framework AI utilizzati per imparare dai dati e fare previsioni.
Questi elementi formano la base per costruire, scalare e gestire efficacemente le applicazioni AI.
Un flusso di lavoro AI completo include più dell'infrastruttura. Ecco i passaggi chiave che supportano l'infrastruttura AI:
1. Acquisizione dei dati
Raccogliere dati di alta qualità è il primo passo nel machine learning. L'infrastruttura deve supportare un'acquisizione continua e ad alta velocità dei dati.
I dati possono provenire da log interni, sensori o fonti pubbliche.
La pulizia e la trasformazione sono necessarie prima dell'addestramento del modello.
2. Addestramento del modello
L'addestramento richiede accesso a hardware specializzato e grandi dataset. Il tempo di addestramento influisce direttamente sulla velocità dello sviluppo AI.
Le GPU e le TPU consentono un addestramento più rapido dei modelli di machine learning.
L'addestramento distribuito consente di dividere l'elaborazione su più macchine.
3. Validazione e test
I modelli vengono testati su dataset separati per verificare l'accuratezza. I test aiutano a ridurre il rischio di errori in produzione.
Le metriche vengono utilizzate per valutare le prestazioni del modello.
Risultati scarsi possono indicare problemi con i dati o overfitting del modello.
4. Distribuzione
La distribuzione sposta il modello in un contesto reale. Una distribuzione affidabile è necessaria per applicare i modelli AI a compiti aziendali reali.
Strumenti per container e software di orchestrazione aiutano nel packaging e nella distribuzione.
Strumenti di monitoraggio tracciano le prestazioni del modello e rilevano il drift.
Scalabilità e flessibilità: I carichi di lavoro AI generano volumi crescenti di dati e richiedono una capacità di calcolo crescente. L'infrastruttura deve scalare per ospitare dataset più grandi e modelli più complessi. Gli ambienti cloud consentono l'allocazione dinamica delle risorse e supportano una serie di framework di machine learning e modelli di distribuzione.
Sicurezza e conformità: Le considerazioni sulla sicurezza dovrebbero iniziare nella fase di progettazione. I controlli essenziali includono crittografia, restrizioni di accesso e registri di audit automatizzati. La conformità alle normative come GDPR e HIPAA richiede che l'infrastruttura supporti la residenza dei dati, la gestione delle autorizzazioni e il tracciamento delle attività.
Integrazione con i sistemi esistenti: Le piattaforme AI devono operare insieme ai sistemi IT esistenti. Senza un'integrazione attenta, le organizzazioni rischiano di creare silos di dati e inefficienze nei processi. API, connettori di dati e middleware aiutano a garantire uno scambio di dati fluido e la compatibilità tra diversi ambienti.
Preparazione al futuro ed efficienza: L'infrastruttura AI deve essere adattabile ai rapidi cambiamenti negli strumenti e nei modelli. Un'architettura modulare supporta aggiornamenti incrementali. Un uso efficiente delle risorse, inclusa l'hardware a basso consumo e il raffreddamento ottimizzato, aiuta a ridurre i costi e prolungare la vita del sistema.
L'implementazione di un'infrastruttura AI robusta comporta sfide sia tecniche che di pianificazione.
La disponibilità nel cloud per GPU, TPU e reti ad alta velocità è bassa.
L'integrazione con i sistemi legacy può richiedere sviluppo personalizzato.
La governance dei dati è complessa quando si lavora con grandi volumi di dati sensibili.
La conformità agli standard legali richiede aggiornamenti e audit costanti.
Infrastruttura cloud:
1. Fornisce accesso a vaste risorse computazionali su richiesta.
2. Riduce i costi iniziali rispetto all'acquisto di hardware fisico.
3. Supporta una rapida scalabilità per carichi di lavoro a breve termine o in cambiamento.
Infrastruttura on-premises:
1. Offre più controllo sui dati e sulle risorse di calcolo.
2. Può essere richiesta per applicazioni con regole rigorose sulla privacy o sulla conformità.
3. Più adatta per una domanda di calcolo costante o a lungo termine.
Nota: Alcune organizzazioni utilizzano approcci ibridi per soddisfare esigenze diverse.
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