- İşletmelerin yarısı zayıf altyapı nedeniyle yapay zeka projelerini iptal etti
- %97’si bulutun basitleştirme ve verimlilik açısından anahtar rol oynadığını kabul ediyor
- İşletmeler aynı zamanda sürdürülebilirlik açısından da baskı altındadır
Yapay zeka pek çok işletme için altın anahtar olamıyor; üçte ikisi (%65) yapay zeka ortamlarının yönetilemeyecek kadar karmaşık olduğunu kabul ediyor ve yarıdan fazlası (%54) son iki yılda altyapı sorunları nedeniyle yapay zeka projelerini iptal etti.
DDN’nin en son Yapay Zeka Altyapısının Durumu Raporu’na göre altyapı, işletmeleri geride tutan şeyin tam olarak nedenidir ve bunu hızla enerji takip etmektedir.
Geleceğe bakıldığında, katılımcıların %97’si bulutun yapay zeka girişimlerini ölçeklendirmek için gerekli olduğunu kabul ederken, hibrit yapay zeka iş yüklerinin önümüzdeki 12 ay içinde %162 oranında artması bekleniyor.
Yapay zeka iyi altyapı temellerine dayanır
DDN’nin raporu, üçüncü tarafların oynadığı önemli rolü ortaya koyuyor; bunların %72’si dış uzmanlığa, yalnızca %12’si ise yalnızca kurum içi ekiplere güveniyor. Bu dikkate değer çünkü %83’ü ekiplerin bugün zor durumda olduğunu kabul ediyor ve %98’i yapay zeka becerilerindeki boşlukları kabul ediyor, bu da dışarıdan yardım ihtiyacını daha da vurguluyor.
Çalışma aynı zamanda çoğu arızanın depolama, bilgi işlem veya veri hatlarındaki silolardan kaynaklanabileceğini de buldu. DDN CTO’su Sven Oehme, “Şirketler yapay zekayı ölçeklendirmenin bir bilgi işlem sorunu olmadığını, bunun bir entegrasyon sorunu olduğunu keşfediyor” diye yazdı. “Altyapınız birleşik değilse yapay zekanız verimli bir şekilde öğrenemez.”
Başarısızlığın diğer yaygın nedenleri arasında eski teknolojiler, zayıf bulut stratejileri ve araçları basitleştirmek yerine istiflemenin karmaşıklığı yer alıyor.
DDN CEO’su Alex Bouzari, “Modern, birleşik altyapı olmadan yapay zeka ölçeklenemez” diyerek şirketlerin “altındaki veri katmanına” odaklanmak yerine modelleri ve GPU’ları takip etmelerini önerdi.
Tüm bunlar, paydaşların ve düzenleyicilerin artan baskısı karşısında gerçekleşti. Çoğu (%93) şu anda aktif olarak yapay zekanın enerji etkisini azaltmaya çalışıyor; yaklaşık yarısı (%47) güç ve soğutmanın en önemli verimsizlikler olduğunu belirtiyor. Bu nedenle “Watt başına jeton” yapay zeka verimliliği için yeni bir performans ölçütü olarak ortaya çıkıyor.
TechRadar’ı Google Haberler’de takip edin Ve bizi tercih edilen kaynak olarak ekleyin Akışlarınızda uzman haberlerimizi, incelemelerimizi ve görüşlerimizi almak için. Takip Et butonuna tıklamayı unutmayın!
Ve tabii ki siz de yapabilirsiniz TechRadar’ı TikTok’ta takip edin haberler, incelemeler ve video biçimindeki kutu açma işlemleri için bizden düzenli olarak güncellemeler alın WhatsApp fazla.