Le 9 migliori aziende e applicazioni per infrastrutture di intelligenza artificiale
Molte organizzazioni investono ingenti somme nell'intelligenza artificiale, eppure la maggior parte dei progetti non riesce a raggiungere la scalabilità. Solo il 10-20% dei progetti pilota di IA arriva alla piena implementazione. 1
Una delle ragioni principali è che i sistemi esistenti non sono attrezzati per supportare le esigenze di grandi set di dati, elaborazione in tempo reale o modelli di apprendimento automatico complessi. Man mano che l'IA diventa più centrale nelle strategie aziendali, i limiti infrastrutturali determinano sempre più se le iniziative raggiungeranno o meno la fase di produzione.
Scopri le 9 principali aziende di infrastrutture per l'IA, i loro componenti principali e i requisiti necessari per supportare efficacemente i carichi di lavoro di IA:
Componenti chiave dell'infrastruttura di intelligenza artificiale per le imprese
Consulta la spiegazione di ogni livello dell'infrastruttura AI e del leader di mercato. Nei casi in cui sono disponibili dati pubblici su fatturato o numero di dipendenti, questi sono stati utilizzati per identificare il leader di mercato:
1. Calcola
Il livello di calcolo supporta i carichi di lavoro altamente paralleli necessari per l'addestramento e l'inferenza di modelli su larga scala.
- I produttori di chip per l'IA progettano processori specializzati, studiati appositamente per i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale. Questi chip si concentrano sulla massimizzazione della velocità di elaborazione e dell'efficienza energetica per attività come l'addestramento e l'inferenza delle reti neurali.
- NVIDIA sviluppa GPU per calcoli matriciali e vettoriali, essenziali per l'addestramento di modelli di deep learning e per l'accelerazione dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale.
- I fornitori di servizi cloud offrono accesso on-demand a risorse di calcolo e archiviazione, inclusi hardware specializzato per l'addestramento e l'inferenza dell'IA. Consentono alle aziende di scalare le proprie esigenze di calcolo e di implementare modelli di IA in produzione senza dover acquistare o gestire hardware in loco.
- Amazon Web Services : Oltre alle NVIDIA GPU, AWS fornisce processori Trainium e Inferentia per l'addestramento e l'inferenza sulla sua infrastruttura cloud.
- Le piattaforme cloud GPU sono specializzate nella fornitura di GPU per carichi di lavoro di intelligenza artificiale.
- Coreweave, un servizio cloud leader nel settore delle GPU, si è recentemente quotato in borsa sul NASDAQ.
2. Dati
L'infrastruttura di intelligenza artificiale richiede pipeline di dati ben gestite per fornire ai modelli input puliti e pertinenti. Il livello dati supporta l'acquisizione, la trasformazione, l'analisi e l'archiviazione per i flussi di lavoro di apprendimento automatico.
- Piattaforme di gestione e analisi dei dati : i dati aziendali devono essere organizzati, arricchiti con metadati, gestiti e analizzati. Solo così possono diventare una preziosa fonte per l'addestramento di modelli di machine learning.
- Snowflake, con la sua offerta orientata alle imprese, consente alle aziende di organizzare i propri dati e identificare le fonti di dati per l'intelligenza artificiale.
- Apprendimento per rinforzo tramite feedback umano (RLHF) e altri servizi di annotazione dei dati : l'annotazione dei dati aiuta i modelli di intelligenza artificiale ad apprendere dai set di dati esistenti.
- Scale AI fornisce set di dati annotati e feedback di valutazione per allineare i modelli alle preferenze umane. Questi dati sono essenziali per l'addestramento dei modelli lineari linguistici (LLM).
- Infrastruttura dati web : il web pubblico è la principale fonte di dati utilizzata per l'addestramento e l'inferenza dell'IA. Molti modelli di IA generativa vengono addestrati o perfezionati su dati provenienti dal web pubblico oppure richiedono un accesso web in tempo reale e ininterrotto durante la fase di inferenza.
- Bright Data è una piattaforma di infrastruttura dati web. Offre set di dati, API di web scraping , proxy , browser remoti e funzionalità di automazione per consentire agli agenti di cercare, scansionare e navigare nel web .
3. Modello
Il livello del modello include architetture, meccanismi di addestramento e processi di implementazione per i modelli di intelligenza artificiale. Garantisce la sperimentazione, l'ottimizzazione e il monitoraggio in diverse applicazioni, come i modelli di apprendimento per rinforzo (LLM) e i sistemi video basati sull'IA.
- I modelli linguistici di grandi dimensioni ( LLM ): OpenAI hanno svolto un ruolo importante nell'accelerare l'adozione dell'IA generativa attraverso modelli linguistici di grandi dimensioni.
- Modelli multimodali di grandi dimensioni ( LMM ): i modelli multimodali richiedono la gestione di input ad alta dimensionalità e la consapevolezza temporale. Veo di DeepMind è leader nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale per video, destinati al riconoscimento delle azioni e alla sintesi di video.
- Le piattaforme MLOps supportano il tracciamento, il test e la distribuzione in produzione dei modelli. Hugging Face (HF) offre strumenti e repository per il versioning, il test e la distribuzione dei modelli in diversi ambienti.
Il livello del modello include numerose piattaforme, dai linguaggi di programmazione come Python ai pacchetti come PyTorch e alle piattaforme di data science come DataRobot. Abbiamo preso in considerazione 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 si celano altri settori che lo riforniscono. Ad esempio, nel segmento dei computer, NVIDIA esternalizza la produzione di chip a TSMC, che a sua volta esternalizza una quota significativa delle sue apparecchiature per la produzione di chip ad ASML.
Applicazioni di intelligenza artificiale generiche che è possibile realizzare con la giusta infrastruttura di IA.
Un'infrastruttura di intelligenza artificiale efficace determina la velocità con cui le organizzazioni possono sperimentare, implementare e scalare le applicazioni di IA . Con la giusta combinazione di componenti hardware e software, gli scienziati dei dati possono supportare carichi di lavoro di IA complessi, garantire la protezione dei dati e gestire in modo efficiente grandi volumi di dati.
1. Agenti di intelligenza artificiale
Gli agenti di intelligenza artificiale svolgono compiti in modo autonomo o interattivo, combinando capacità di percezione, ragionamento e processo decisionale.
La creazione di agenti di intelligenza artificiale richiede hardware e software integrati e la gestione sicura dei dati sensibili.
- Gli agenti aziendali gestiscono i ticket di supporto interni o automatizzano i flussi di lavoro della documentazione.
- Gli agenti di sviluppo aiutano nella generazione del codice e nel debug utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni .
- Gli agenti di intelligenza artificiale per le vendite possono creare messaggi di contatto personalizzati in base ai dati dei clienti.
2. Pipeline RAG
La Retrieval-Augmented Generation (RAG) combina il recupero delle informazioni con l'intelligenza artificiale generativa, migliorando l'accuratezza e la pertinenza dei risultati del modello.
Le pipeline RAG richiedono un accesso rapido ai dati, framework di elaborazione dati efficienti e soluzioni di archiviazione scalabili.
- Gli strumenti di ricerca aziendali utilizzano pipeline RAG per recuperare documenti e generare riepiloghi.
- I sistemi di assistenza clienti combinano il recupero delle informazioni con le risposte generative per fornire risposte contestualizzate.
- Gli strumenti di intelligenza artificiale in ambito legale recuperano e spiegano precedenti o regolamenti pertinenti.
3. Infrastruttura nativa per l'inferenza
Con la rapida crescita dei carichi di lavoro di inferenza, si prevede che questi rappresenteranno circa la metà di tutti i carichi di lavoro dei data center. 2 Questa crescita sposta la domanda di infrastrutture dai grandi cluster di formazione centralizzati verso centri dati regionali distribuiti, situati più vicino agli utenti finali.
Per supportare questo cambiamento, si prevede che l'infrastruttura si allontanerà dalle architetture incentrate sulla GPU per orientarsi verso processi nativi per l'inferenza. 3
L'infrastruttura nativa per l'inferenza è comunemente utilizzata in:
- Centri dati regionali che supportano applicazioni di intelligenza artificiale in tempo reale.
- Piattaforme aziendali per l'esecuzione di servizi di intelligenza artificiale su larga scala in modo economicamente vantaggioso.
- Casi d'uso sensibili alla latenza, come l'intelligenza artificiale conversazionale, i sistemi di raccomandazione e la ricerca.
Applicazioni specifiche di dominio
4. Elaborazione del linguaggio naturale
I modelli NLP svolgono compiti quali la sintesi, la classificazione e la generazione del linguaggio. Questi modelli sono costruiti su grandi insiemi di dati e richiedono ambienti di calcolo scalabili.
Queste applicazioni dipendono da un'acquisizione, un'archiviazione e un'elaborazione dei dati efficienti e ad alta velocità.
- I chatbot e gli agenti virtuali utilizzano modelli linguistici pre-addestrati per rispondere alle domande ed eseguire compiti.
- I sistemi di traduzione automatica si basano su capacità di elaborazione parallela per gestire contenuti multilingue.
- I modelli di intelligenza artificiale generativa creano nuovi contenuti, spesso addestrati utilizzando architetture avanzate di apprendimento profondo.
5. Analisi predittiva
L'analisi predittiva analizza le tendenze dei dati e prevede eventi futuri. Questi modelli richiedono una solida gestione dei dati e flussi di lavoro di intelligenza artificiale strutturati.
L'infrastruttura di intelligenza artificiale deve supportare l'addestramento di modelli su larga scala e integrarsi in modo sicuro con i sistemi esistenti.
- Nel settore della logistica , i modelli prevedono i tempi di consegna e ottimizzano i percorsi.
- Nel settore finanziario , i modelli di apprendimento automatico identificano schemi di frode e valutano il rischio.
- Nel settore sanitario , 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 continuo riaddestramento per adattarsi ai nuovi comportamenti.
Questi sistemi richiedono hardware specializzato e infrastrutture cloud per gestire l'inferenza in tempo reale su larga scala.
- Le piattaforme di streaming classificano i video in base alla cronologia di visualizzazione.
- I motori di ricerca per l'e-commerce suggeriscono prodotti in base ai dati di acquisto.
- Le piattaforme pubblicitarie ottimizzano la distribuzione dei contenuti per massimizzare le conversioni.
7. L'intelligenza artificiale per la sicurezza informatica
Grazie al riconoscimento di modelli e al rilevamento di anomalie, l'intelligenza artificiale aiuta a individuare e contrastare le minacce alla sicurezza informatica .
Questi casi d'uso si basano su misure di sicurezza avanzate, acquisizione dati ad alta velocità e infrastruttura per l'addestramento dei modelli.
- I sistemi di rilevamento delle intrusioni monitorano l'attività di rete utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale.
- La protezione degli endpoint utilizza modelli di apprendimento automatico per identificare il malware.
- I sistemi di gestione delle identità valutano il rischio in base al comportamento dell'utente e ai modelli di accesso.
8. Ricerca scientifica e simulazione
Le applicazioni scientifiche dell'intelligenza artificiale supportano la simulazione, la verifica delle ipotesi e l'accelerazione delle scoperte. Questi progetti spesso richiedono ingenti risorse computazionali.
- Le piattaforme per la scoperta di farmaci simulano le interazioni molecolari utilizzando l'apprendimento profondo.
- I modelli climatici analizzano grandi quantità di dati ambientali per effettuare previsioni a lungo termine.
- La scienza dei materiali utilizza l'intelligenza artificiale per identificare potenziali composti sulla base di dati di simulazione.
Applicazioni nel mondo fisico
9. Visione artificiale
I modellidi visione artificiale elaborano immagini e video per rilevare, segmentare o classificare dati visivi. Sono utilizzati in settori che richiedono analisi visive in tempo reale. Queste applicazioni traggono vantaggio dalle unità di elaborazione tensoriale (TUP) e dai sistemi di file distribuiti per gestire i dati in modo efficiente.
- Le applicazioni di diagnostica per immagini in ambito medico utilizzano modelli di intelligenza artificiale 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 attività di apprendimento automatico.
10. Sistemi autonomi
I sistemi autonomi utilizzano l'intelligenza artificiale per operare in modo indipendente e rispondere agli ambienti in continua evoluzione. Richiedono un'elaborazione a bassa latenza e una gestione di grandi quantità di dati.
Questi sistemi di intelligenza artificiale richiedono un'elevata potenza di calcolo, che in genere non è supportata dalle tradizionali unità di elaborazione centrale.
- I veicoli a guida autonoma utilizzano modelli di intelligenza artificiale per interpretare i dati provenienti dai sensori e prendere decisioni.
- I droni utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per la navigazione e il riconoscimento degli obiettivi.
- La robotica di magazzino funziona sulla base del rilevamento e della localizzazione degli oggetti in tempo reale.
FAQ
Per infrastruttura di intelligenza artificiale si intendono i sistemi e le tecnologie fondamentali che consentono lo sviluppo e l'implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale.
Si compone di tre elementi principali: il calcolo, che fornisce la potenza di elaborazione (ad esempio, GPU, TPU) necessaria per addestrare ed eseguire modelli di intelligenza artificiale; i dati, che includono gli strumenti e le pipeline per la raccolta, l'archiviazione e la preparazione dei grandi volumi di dati su cui si basano i sistemi di intelligenza artificiale; e il modello, che si riferisce agli algoritmi e ai framework di intelligenza artificiale utilizzati per apprendere dai dati ed effettuare previsioni.
Questi elementi costituiscono le basi per la creazione, la scalabilità e la gestione efficace delle applicazioni di intelligenza artificiale.
Un flusso di lavoro completo per l'IA include più della semplice infrastruttura. Ecco i passaggi chiave che supportano l'infrastruttura per l'IA:
1. Acquisizione dei dati
La raccolta di dati di alta qualità è il primo passo nell'apprendimento automatico. L'infrastruttura deve supportare l'acquisizione continua e ad alta velocità dei dati.
I dati possono provenire da registri interni, sensori o fonti pubbliche.
Prima dell'addestramento del modello sono necessari pulizia e trasformazione.
2. Addestramento modello
L'addestramento richiede l'accesso ad hardware specializzato e a grandi insiemi di dati. Il tempo di addestramento influisce direttamente sulla velocità di sviluppo dell'IA.
Le GPU e le TPU consentono un addestramento più rapido dei modelli di apprendimento automatico.
L'addestramento distribuito consente di suddividere l'elaborazione su più macchine.
3. Validazione e test
I modelli vengono testati su set di dati separati per verificarne l'accuratezza. I test contribuiscono a ridurre il rischio di errori in produzione.
Le metriche vengono utilizzate per valutare le prestazioni del modello.
Risultati insoddisfacenti possono indicare problemi con i dati o un overfitting del modello.
4. Implementazione
L'implementazione trasferisce il modello in un contesto reale. Un'implementazione affidabile è necessaria per applicare i modelli di intelligenza artificiale a compiti aziendali concreti.
Gli strumenti di containerizzazione e i software di orchestrazione facilitano le fasi di confezionamento e distribuzione.
Gli strumenti di monitoraggio tengono traccia delle prestazioni del modello e rilevano eventuali derive.
Scalabilità e flessibilità: i carichi di lavoro di intelligenza artificiale generano volumi di dati sempre maggiori e richiedono una capacità di calcolo crescente. L'infrastruttura deve essere scalabile per gestire set di dati più ampi e modelli più complessi. Gli ambienti cloud consentono l'allocazione dinamica delle risorse e supportano una vasta gamma di framework di machine learning e modelli di implementazione.
Sicurezza e conformità: le considerazioni sulla sicurezza dovrebbero iniziare già in fase di progettazione. I controlli essenziali includono la crittografia, le restrizioni di accesso e i registri di controllo automatizzati. La conformità a normative come il GDPR e l'HIPAA richiede un'infrastruttura che supporti la residenza dei dati, la gestione delle autorizzazioni e il tracciamento delle attività.
Integrazione con i sistemi esistenti: le piattaforme di intelligenza artificiale devono operare in sinergia con i sistemi IT esistenti. Senza un'attenta integrazione, le organizzazioni rischiano di creare silos di dati e inefficienze di processo. API, connettori dati e middleware contribuiscono a garantire uno scambio di dati fluido e la compatibilità tra ambienti diversi.
Garantire la sostenibilità nel tempo ed efficienza: l'infrastruttura di intelligenza artificiale deve essere adattabile ai rapidi cambiamenti di strumenti e modelli. L'architettura modulare supporta aggiornamenti incrementali. Un utilizzo efficiente delle risorse, inclusi hardware a basso consumo e raffreddamento ottimizzato, contribuisce a ridurre i costi e a prolungare la durata del sistema.
L'implementazione di una solida infrastruttura di intelligenza artificiale comporta sfide sia tecniche che di pianificazione.
La disponibilità di GPU, TPU e reti ad alta velocità nel cloud è limitata.
L'integrazione con i sistemi legacy può richiedere uno sviluppo personalizzato.
La governance dei dati è complessa quando si lavora con grandi volumi di dati sensibili.
Il rispetto degli standard legali richiede aggiornamenti e verifiche 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 la scalabilità rapida per carichi di lavoro a breve termine o variabili.
Infrastruttura locale:
1. Offre un maggiore controllo sui dati e sulle risorse di calcolo.
2. Potrebbe essere richiesto per applicazioni con rigide norme in materia di privacy o conformità.
3. Più adatto a esigenze di calcolo costanti o a lungo termine.
Nota: alcune organizzazioni utilizzano approcci ibridi per soddisfare esigenze diverse.
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