Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված: Նորից ազատվել է , որը փորձարկվել է IT- ի නායකները եւ AI- ի ինտրաֆորմացիայի ընտրողները մեծ բիզնեսների եւ Fortune 1000- ի ընկերությունների վրա, կազմակերպություններները գնում են գումար GPU- ի հզորության վրա, որը տեւում է, երբ իրենց AI թիմները գնում են հասնել: ClearML-ի մասին Ապրիլ 2025-2026-ի մանրամասում Հյուրատետրը խոսում են մի վտանգավոր պատմություն: 35%-ը ընկերությունների համար արտադրող GPU- ից եւ համակարգչային օգտագործման բարձրացումը իրենց ամենամեծ ինտրաֆորմացիայի նախընտրում է հաջորդ 12-18 ամիսների ընթացքում: Բայց 44%-ը հավատում է, որ նրանք դեռ մանրամասնորեն գործառույթների տպագրում են GPU- ների համար, կամ ոչինչ չի ունենում համատեղելի ռեժիմը GPU- ների օգտագործման կառավարման համար: Այս գործառույթային սխալը ուղղակիորեն փոխվում է ծախսված մետաղադրամին եւ անջատել է նորարարությունը այն ժամանակ, երբ առեւտրային տպագրությունը պահանջում է արագ AI- ի տեղադրման համար: Գինը վերահսկողություն Paradox Արդյունաբերական AI օպերացիոն պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակտրաձայնային պրակ Բարձրագույն GPU- ի օգտագործումը կարող է արտադրել անմիջապես ROI- ում կանխած ինտրաթելային ներդրումների վրա եւ կարող է հեշտացնել անհրաժեշտությունը գնել լրացուցիչ սարքավորումներ, որպեսզի կասկածել սխալ սարքավորումների կառավարման ծախսերը շուտով: Հիմնականապես, ընկերությունները գտնվում են ավելի մեծ հզորության ստանալով, որպեսզի աջակցել աճող պահանջը, իսկ չգիտեն maksimizing այն, ինչ նրանք bereits ունեն: Օպերացիոն բաղադրիչները այս խնդիրը կասկածում են: Մինչեւ 27% -ը փորձարկված կազմակերպությունների համար տեղադրել են ավտոմատ սարքավորումներ, որոնք փոխանցում են սարքավորումներ, 23% -ը դեռ հավատում է, որ սարքավորումներ օգտագործվում են մանրաձայնային տոմսային համակարգերի համար, եւ 35% -ը հաղորդում է, որ AI- ի եւ ML- ի թիմերի համար սարքավորումների հասկանալը «պահաս է» կամ «պահասկած է»: Երկրետում, որտեղ արագությունը կարեւոր է, այդ մանրաձայնային աշխատանքային թռիչքները ստեղծում են թռիչքներ, որոնք բեռնում են ծրագրերը եւ վախենում են թիմերը: Flexibility Imperative- ը Բացի օգտագործման եւ ծախսերի, բիզնեսները կախված են պլաստիկ հարցերի հետ, ինչպիսիք են ինտրաֆորմացիայի հարմարավետության մասին: Ապրանքանիշը ցույց է տալիս, որ 44%-ի հարմարավետությունը եւ մատակարարների կախվածությունը `լայն կարեւոր է`, երբ ընտրում են ինտրաֆորմացիայի լուծումներ: Սա ոչ մի պլաստիկ խնդիր չէ, քանի որ 63%-ը հաղորդում է, որ մատակարարական գործառույթները արդեն ուղղակիորեն կախված են կամ կախված են իրենց հզորությունը AI- ի գործառույթների կախվածության համար: Այս հետազոտության արդյունքները նշանակում են, որ Infrastructure Strategy- ում կարեւոր փոխանցումներ են կատարվում: Մատակարարները փոխանցում են Multi-Cloud- ում (37%- ից) եւ ակտիվորեն փորձում են տարբեր սարքավորումների տարբերակները: Մատակարարները պահանջում են Infrastructure Control Plans- ը, որը կարող է կառավարել եւ տեղադրել heterogeneous մակարդակներում, առանց ստեղծելու նոր բեռնել սենյակումներ: AI Agents: Բարձր амбиции, ցածր պատրաստություն Մինչեւ 89%-ը բիզնեսի IT-ի կառավարողների պլանավորում են տեղադրել AI- ի գործիչները 6 ամիսվա ընթացքում (լուծվում է custom-built լուծումների միջեւ 49% եւ off-the-shelf տարբերակների միջեւ 40%- ի ընթացքում), մեծամասնությունը կազմակերպություններում չի ունենում հիմնական հզորություններ, որոնք կարող են արդյունավետորեն աջակցել այդ տեղադրման: Երբ հարցվում են օպերացիոն հարմարավետության սխալների մասին, բիզնեսի IT-ի կառավարողները նշում են անվտանգության եւ հարմարավետության խնդիրները (53%), անսահմանափակ ինտեգրային փորձը (46%), եւ հարմարավետության հարմարավետության խնդիրները (46%). Սա ոչ մի փոքր տեխնիկական մանրամասներ են: Նրանք ներկայացնում են հիմնական պահանջները AI- ի գործակալների աշխատելու համար բիզնես մակարդակում, հատկապես փոխանցման եւ վերահսկողության մասին. Ապրիշների կառավարման խնդիրները հատկապես կարեւոր են: 58% -ը վախենում են, որ sensitive credentials- ի ավտոմատ թարմացումը բաղադրիչների կետերում է, իսկ 38% -ը տեսնում է, որ օգտվողների միջեւ հավելվածների թարմացումը մի հիմնական վտանգավորություն է: Երբ AI համակարգերը ավելի ավտոմատ եւ թարմացվել են, այդ անվտանգության հարցերը ավելի հարմար եւ կարեւոր են: Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Governance and Sovereignty Take Center Stage Բարձրության եւ կառավարման պրոֆեսիոնալները զարգանում են ավելի քան բնական perimeter-based մոդելների վրա: Մինչեւ մեկ շաբաթը փորձարկված կազմակերպությունների համար, որոնք հավատում են, որ ավելի ուժեղ օգտվողների պրոֆեսիոնալ պրոֆեսիոնալ եւ կառավարման վերահսկողություն, ինչպես նաեւ տվյալների, մոդելների եւ համակարգչային սերտիֆիկների համար, իրենց առավելագույն գործառույթային պրոֆեսիոնալ պրոֆեսիոնալ պրոֆեսիոնալ է: Այս ճշգրտությունը կառավարման մասին կապնվում է AI- ի վերականգնումության հետ, որը կարող է հավելել AI համակարգերի տրանսպորտային արտադրանքի, զարգացման եւ տեղադրման: Այս կատարման համար պահանջվում է ամբողջ AI- ի կյանքի դիզայնում, տվյալների մատակարարման միջոցով մոդելների դասընթացից եւ տեղադրման ինտրաֆորմացիայի միջոցով: Ի՞նչ է նշանակում Enterprise AI Strategy-ին Տեսագրության տվյալները ցույց են տալիս, որ երեք convergent խնդիրներ, որոնք կպասեն : Enterprise AI Infrastructure- ի հաջողությունը 2025-2026 թվականին Բարձրագույն GPU- ի սարքավորումները, իսկ մանրաձայնային մատակարարման գործընթացները վերահսկվում են, սխալում են այդ մատակարարման արժեքը: Ավտոմատացման եւ օքսպերացիոնը դարձնում են կարեւոր հզորություններ, ոչ թե գեղեցիկ. First, organizations must resolve the operational-technical disconnect. Երբ 63%-ը այժմ փորձում է մատակարարների բեռնելը, պլատֆորմերը, որոնք պահպանում են սարքավորումների, մուլտֆորմերի եւ տեղադրման մոդելների տարբերակները, կարեւոր են: Second, infrastructure flexibility needs to move from feature request to architectural requirement.  AI-ի գործակալների արագ ընդունման պլանները պահանջում են ինտեգրտությունը, որը կարող է վերահսկել քաղաքականություններ, կառավարել հավելվածները եւ պահպանել auditability- ի ծախսում: Third, security and governance frameworks must evolve to support autonomous AI systems.  Նրանք, ովքեր չպետք են շարունակել մատակարարել գումարներ անսահմանափակ օգտագործված ինտրաֆորմացիայի մեջ, երբ իրենց AI- ի գործիքները կանգնած են. The Complete State of AI Infrastructure at Scale 2025-2026-ը ներառում է մանրամասն մեթոդություն եւ լրացուցիչ հետազոտություններ ինտերնետային եւ AI ինտերնետային ինտերնետային ինտերնետային վերահսկողության կառավարման համար, որոնք աշխատում են 2000-ից 10,000-ից ավելի աշխատակիցների համար Северной Америки, Եվրոպայում եւ Asia-Pacific- ում:

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.

Այս աուդիոն պատրաստվել է պատմության բնօրինակ լեզվով:

Մինչեւ ամենամեծ բիզնեսը ծախսում է GPU- ի անսահմանափակ հզորությունը

About Author

ՄԵԿՆԱԲԱՆՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐ

ԿԱԽՎԵԼ ՏԵԳՍԵՐ

ԱՅՍ ՀՈԴՎԱԾԸ ՆԵՐԿԱՅԱՑՎԵԼ Է Մ

Related Stories

HyveDA Secures $50 Million in Pre-Deposits After Symbiotic Mainnet Launch

What is Hyperthreading and How Do You Enable It?

Toufi Saliba: The Architect Behind HyperCycle's Decentralized Network of AI

How HyperCycle Is Building the Internet for AI: A Deep Dive with Toufi Saliba

HyveDA Secures $50 Million in Pre-Deposits After Symbiotic Mainnet Launch

What is Hyperthreading and How Do You Enable It?

Toufi Saliba: The Architect Behind HyperCycle's Decentralized Network of AI

How HyperCycle Is Building the Internet for AI: A Deep Dive with Toufi Saliba

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps