Razlika između AI ambicije i operativne stvarnosti nikada nije bila očitija. Nedavno pušten U istraživanju, koje je provedeno na čelnicima IT-a i donositeljima odluka o AI infrastrukturi u velikim poduzećima i tvrtkama Fortune 1000, organizacije zarađuju novac za kapacitet GPU-a koji ostaje prazan dok njihovi AI timovi čekaju na pristup. Čistoća Izvješće o stanju infrastrukture umjetne inteligencije na razini 2025-2026 Brojke govore zabrinjavajuću priču: 35% poduzeća rangira povećanje upotrebe GPU-a i računanja kao svoj glavni prioritet infrastrukture za sljedećih 12-18 mjeseci.Ipak, 44% priznaje da još uvijek ručno dodjeljuju radna opterećenja GPU-ima ili uopće nemaju koherentnu strategiju za upravljanje upotrebom GPU-a. Paradoks kontrole troškova Istraživanje je pokazalo da 53% ispitanika navodi kontrolu troškova kao svoj glavni izazov za upravljanje radnim opterećenjem AI-a, dok ga 70% navodi kao svoj glavni prioritet za planiranje infrastrukture za 2025.-2026. Bolja upotreba GPU-a mogla bi donijeti trenutni ROI na postojeće investicije u infrastrukturu i potencijalno odgoditi potrebu za kupnjom dodatnog hardvera kako bi se kompenziralo loše upravljanje resursima u kratkom roku. U međuvremenu, 23% još uvijek se oslanja na ručne sustave za nabavu karata za izračunavanje, a 35% izvještava da pružanje pristupa resursima AI i ML timovima ostaje "teško" ili "vrlo teško."U okruženju gdje je brzina važna, ovi ručni tokovi rada stvaraju trenje koje odgađa projekte i frustrira timove. Imperativ fleksibilnosti Iznad iskorištavanja i troškova, poduzeća se bore sa strateškim pitanjima o fleksibilnosti infrastrukture.Istraživanje je pokazalo da je 44% fleksibilnost i izbjegavanje zaključavanja dobavljača "vrlo važno" prilikom odabira infrastrukturnih rješenja.To nije teorijska zabrinutost jer 63% izvješćuje da su ovisnosti o vlasništvu već izravno odgodile ili ograničile njihovu sposobnost da prošire inicijative AI. Organizacije se kreću prema multi-cloud pristupu (37% ispitanika) i aktivno istražuju razne opcije hardvera.Implikacija je jasna: poduzećima su potrebni infrastrukturni kontrolni zrakoplovi koji mogu upravljati i orkestrirati u heterogenim okruženjima bez stvaranja novih scenarija zaključavanja. AI agenti: visoke ambicije, niska spremnost Dok 89 posto korporativnih IT čelnika planira implementirati AI agente u roku od šest mjeseci (razdvajanje između prilagođenih rješenja na 49 posto i opcija izvan police na 40 posto), većini organizacija nedostaju temeljne sposobnosti za učinkovitu podršku tim implementacijama. Na pitanje o nedostatcima u operativnoj pripravnosti, IT vođe poduzeća navode zabrinutosti u pogledu sigurnosti i usklađenosti (53%), nedovoljno unutarnje stručnosti (46%), te izazove u pogledu širenja ovlasti (46%). Posebno su značajne zabrinutosti vezane uz upravljanje povjerljivima: 58% brine o automatskom širenju osjetljivih povjerljivih podataka u računalne čvorove, dok 38% identificira dijeljenje povjerljivih podataka između korisnika kao veliku ranjivost. Vlada i suverenitet u središtu pozornosti Prioriteti sigurnosti i upravljanja razvijaju se izvan tradicionalnih modela zasnovanih na perimetru. Gotovo trećina anketiranih organizacija identificira primjenu snažnijih politika korisnika, dozvola i kontrola upravljanja u svim podacima, modelima i računalnim resursima kao svoj glavni operativni prioritet. Ovaj naglasak na upravljanju povezan je s pojavljivanjem zabrinutosti oko suvereniteta AI-a – sposobnosti dokazivanja domaćeg podrijetla, razvoja i implementacije AI sustava. Što to znači za Enterprise AI strategiju Podaci istraživanja ukazuju na tri konvergencijska izazova koji će definirati : Enterprise AI infrastrukture uspjeh u 2025-2026 Ulaganje u napredni hardver GPU-a uz održavanje procesa ručne provizije podriva vrijednost tih ulaganja. First, organizations must resolve the operational-technical disconnect. S 63% koji već doživljavaju kašnjenja zbog zaključavanja dobavljača, platforme koje očuvaju opcionalnost u hardveru, oblaku i modelima implementacije bit će ključne. Second, infrastructure flexibility needs to move from feature request to architectural requirement.  Planovi brzog usvajanja agenata za umjetnu inteligenciju zahtijevaju infrastrukturu koja može provoditi politike, upravljati povjerljivima i održavati reviziju na razini. Third, security and governance frameworks must evolve to support autonomous AI systems.  Organizacije koje se bave tim izazovima dobit će konkurentnu prednost, a one koje neće nastaviti ulivati novac u infrastrukturu koja se ne koristi dovoljno, dok njihove inicijative u području umjetne inteligencije ostaju u redu. Kompletno izvješće o stanju AI infrastrukture na ljestvici 2025-2026 uključuje detaljnu metodologiju i dodatna otkrića iz vodstva IT i AI infrastrukture poduzeća u organizacijama koje zapošljavaju od 2.000 do 10.000 zaposlenika u Sjevernoj Americi, Europi i Aziji i Pacifiku.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

This is a PR written by or for the company mentioned within it. The writer has a vested interest in the company and products mentioned within.

Ovaj zvuk je proizveden na izvornom jeziku priče!

Gotovo polovica poduzeća troši milijune na neiskorištene kapacitete GPU-a

About Author

KOMENTARI

VIJESI OZNAKE

OVAJ ČLANAK JE PREDSTAVLJEN U

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps