Dunia usaha tentu saja menyambutnya AI seiring dengan keberhasilan uji coba, minat terhadap unit bisnis meningkat, dan permintaan terhadap kasus penggunaan baru semakin meningkat. Namun seiring dengan meningkatnya momentum, kompleksitas di balik layar juga meningkat.
Tim menyatukan alat-alat yang tidak kompatibel, menyulap banyak alat GPU generasi, mengelola perubahan tumpukan perangkat lunak, dan mencoba mempertahankan kendali atas data sensitif. Pada saat yang sama, para pemimpin keamanan sedang mempersiapkan peraturan baru yang mengatur bagaimana model AI harus diterapkan, diatur, dan dilindungi.
Direktur Teknik Sistem di Nutanix.
Ini adalah badai kekacauan yang sempurna, dan tekanan yang semakin besar ini memperjelas satu hal. Fase pertumbuhan AI berikutnya akan didorong oleh kematangan aset yang mendasarinya infrastruktur. Platform tersebut semakin berkembang menjadi pabrik AI.
Pabrik AI adalah cetak biru arsitektur bagi organisasi yang ingin mengoperasionalkan AI secara andal dan bertanggung jawab. Hal ini menyatukan komputasi yang dipercepat, infrastruktur yang aman, Kubernetes tingkat produksi, tata kelola multi-penyewa, dan lingkungan model yang tervalidasi ke dalam satu landasan yang kohesif.
Daripada menggabungkan AI secara terpisah, organisasi mendapatkan lingkungan terstandar di mana beban kerja AI dapat diterapkan, ditingkatkan, dan dikelola dengan percaya diri.
Mengapa pabrik AI menjadi penting
Munculnya pabrik AI merupakan respons langsung terhadap meningkatnya fragmentasi di lingkungan perusahaan. Berbeda dengan beban kerja digital tradisional, AI memperkenalkan lapisan kompleksitas baru.
Siklus penyegaran perangkat keras semakin cepat, arsitektur GPU semakin beragam, dan ketergantungan perangkat lunak berkembang dengan kecepatan yang membuat orkestrasi manual tidak dapat dipertahankan.
Pipeline AI sering kali mencakup banyak tim, yang masing-masing memiliki persyaratan tersendiri dalam hal performa, akses data, dan kepatuhan. Jika tidak dikelola, kompleksitas ini memperlambat inovasi dan meningkatkan risiko.
Pendekatan pabrik AI menyelesaikan masalah ini dengan menghadirkan arsitektur terpadu. Daripada mempertahankan lingkungan khusus untuk setiap kasus penggunaan, organisasi mengadopsi model operasi standar untuk AI. Perangkat Keras, Kubernet, jaringanlingkungan model dan keamanan kontrol diintegrasikan dan divalidasi sebagai satu tumpukan
Pembaruan, penskalaan, dan tata kelola menjadi dapat diprediksi. Tim yang berbeda dapat membangun dan berinovasi secara mandiri sambil memanfaatkan landasan yang sama, aman dan konsisten.
Landasan yang aman dan berdaulat untuk adopsi AI
Keamanan dan kedaulatan dengan cepat menjadi pertimbangan utama ketika organisasi memutuskan di mana dan bagaimana AI harus dijalankan. Di seluruh EMEA, pemerintah dan regulator mengkaji lebih dekat model tata kelola, enkripsi standar, penanganan data sensitif, dan jaminan rantai pasokan.
Perusahaan-perusahaan di sektor-sektor seperti layanan kesehatan, jasa keuangan, energi dan keselamatan publik menghadapi pedoman yang lebih ketat.
Pabrik AI memenuhi persyaratan ini dengan memasukkan keamanan ke dalam arsitektur itu sendiri. Model dijalankan di lingkungan yang keras. Enkripsi yang sesuai dengan FIPS melindungi data bergerak dan diam.
Audit dan kontrol akses yang menyeluruh mendukung tata kelola internal. Pemantauan kerentanan berjalan terus menerus di seluruh tumpukan.
Bagi organisasi yang menghadapi persyaratan kedaulatan, pabrik AI memastikan beban kerja AI tetap berada di bawah kendali mereka, baik saat dijalankan di lokasi, dalam yurisdiksi nasional, atau di lingkungan hibrid yang diatur secara ketat.
Tingkat jaminan ini sangat penting ketika organisasi mulai dari eksperimen hingga produksi. Pabrik AI memungkinkan para pemimpin berinovasi dengan cepat tanpa mengorbankan kepatuhan.
Menyederhanakan Kubernetes dan kompleksitas operasional
Kubernetes telah menjadi fondasi modernitas aplikasinamun menjalankannya pada skala perusahaan merupakan sebuah tantangan, dan AI semakin memperkuat tantangan tersebut.
Beban kerja pelatihan dan inferensi memerlukan manajemen sumber daya yang cermat, penjadwalan GPU harus efisien, ketergantungan dan penyimpangan lingkungan dapat mengganggu kinerja model, dan operator memerlukan visibilitas di seluruh lapisan infrastruktur yang biasanya berada dalam tim terpisah.
Nilai utama dari model pabrik AI adalah penyederhanaan yang dibawanya ke dalam operasional Kubernetes. Platform Kubernetes tingkat produksi mengurangi overhead operasional, mengintegrasikan manajemen GPU, dan memberikan kontrol siklus hidup yang konsisten.
Organisasi mendapatkan manfaat Kubernetes tanpa beban mengelola setiap komponen secara manual. Hal ini memungkinkan tim untuk fokus memberikan layanan AI daripada memelihara infrastruktur yang mendasarinya.
Mengubah AI menjadi kemampuan organisasi bersama
Salah satu perubahan terpenting yang didorong oleh pabrik AI adalah peralihan dari proyek AI yang terisolasi ke layanan inferensi bersama. Seiring dengan meningkatnya permintaan AI di seluruh departemen, organisasi memerlukan cara untuk melayani banyak tim dengan aman tanpa mereplikasi infrastruktur.
Pabrik AI mewujudkan hal ini dengan menyediakan lingkungan multi-penyewa tempat model dapat diterapkan, dibuat versinya, dan diakses sesuai kebijakan.
Hal ini menciptakan pasar internal untuk AI. Tim ilmu data dapat menerapkan model berperforma tinggi satu kali dan membuatnya dapat diakses di seluruh organisasi. Pengembang dapat mengintegrasikan inferensi ke dalam aplikasi tanpa membangun infrastruktur khusus.
Tim keamanan tetap memegang kendali atas tata kelola dan kemampuan observasi. Hasilnya adalah model operasi AI yang terukur dan dapat diulang yang mendukung inovasi sekaligus mengendalikan biaya dan risiko.
Kekuatan pendekatan berbasis ekosistem
Pabrik AI tidak dibangun oleh satu vendor. Mereka dirakit melalui ekosistem perangkat keras yang tervalidasi, platform komputasi yang dipercepat, lingkungan model, dan lapisan perangkat lunak yang aman. NVIDIA arsitektur referensi memainkan peran sentral dengan memastikan tumpukan bekerja secara konsisten dalam produksi.
Mitra perangkat keras menyediakan sistem optimal yang dirancang untuk beban kerja intensif GPU. Platform AI perusahaan dan Kubernetes pengelolaan lapisan memastikan lingkungan dapat dikelola, aman, dan siap menghadapi masa depan.
Pendekatan ekosistem ini memberikan kepercayaan diri bagi organisasi untuk meningkatkan skala AI tanpa harus terjebak dalam arsitektur yang kaku. Mereka mempertahankan kebebasan untuk mengadopsi model-model baru, mengintegrasikan generasi GPU baru dan beroperasi di seluruh jaringan hybrid atau berdaulat, sambil mempertahankan model operasi yang konsisten.
Cetak biru adopsi AI pada dekade berikutnya
AI dengan cepat menjadi kemampuan inti bagi organisasi, namun dampaknya bergantung pada kesiapan fondasi yang mendasarinya. Pabrik AI memberikan kejelasan pada lanskap yang bergerak cepat. Mereka menstandardisasi kompleksitas, memperkuat keamanan, menyederhanakan operasi, dan mentransformasikan AI dari kumpulan proyek menjadi suatu kesatuan kemampuan organisasi.
Para pemimpin bisnis dan teknologi menyadari bahwa penskalaan AI pada dasarnya merupakan tantangan operasional. Hal ini memerlukan infrastruktur yang dapat diprediksi, tata kelola yang konsisten, dan lingkungan yang dapat mengakomodasi perubahan yang cepat.
Pabrik AI memenuhi kebutuhan ini dengan menyediakan model arsitektur koheren yang mendukung pertumbuhan tanpa menambah kompleksitas yang tidak perlu. Hal ini memungkinkan organisasi untuk memperluas ambisi AI mereka sambil tetap berada dalam batasan keamanan, kepatuhan, dan anggaran.
Kami telah menampilkan perangkat lunak rencana bisnis terbaik.
Artikel ini dibuat sebagai bagian dari saluran Expert Insights TechRadarPro tempat kami menampilkan para pemikir terbaik dan tercemerlang di industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan belum tentu milik TechRadarPro atau Future plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
