Протягом останніх двох років історія про штучний інтелект в підприємствах зосереджувалася на тестуванні можливостей чат-ботів, копілотів та генеративних моделей для забезпечення вимірюваної цінності. Однак тепер увага переключилася на впровадження. Оголошення цього тижня від IBM, Oracle та Nvidia свідчать про те, що штучний інтелект стає основою корпоративного стека.
IBM продемонструвала цей перехід, оголосивши про партнерство з Anthropic для інтеграції сімейства великих мовних моделей Claude у своє нове програмне середовище, орієнтоване на штучний інтелект. Інтеграція дозволить впровадити Claude в гібридну хмарну екосистему IBM, надаючи розробникам можливість модернізувати код, автоматизувати тестування та впроваджувати оновлення в суворо контрольованих системах.
Цей крок важливий, оскільки вирішує зростаючий оперативний пробіл: підприємства прагнуть отримати продуктивність генеративного штучного інтелекту без втрати відповідності нормативам або контролю даних. Об’єднуючи можливості моделей Anthropic з корпоративними стандартами управління IBM, партнерство прагне перетворити штучний інтелект з інструменту для експериментів на надійну утиліту для критичних навантажень. Як повідомляє The Wall Street Journal, це співробітництво спрямоване на допомогу великим корпораціям у використанні генеративного штучного інтелекту відповідно до суворих стандартів безпеки даних та відповідності.
Для Anthropic ця угода розширює доступ до корпоративних клієнтів у той час, коли компанія швидко зростає. За даними Reuters, Anthropic планує потроїти міжнародну робочу силу, щоб задовольнити попит на впровадження Claude за межами США. Питання полягає в тому, чи зможе IBM продемонструвати, що великомасштабні генеративні інструменти можуть функціонувати в умовах з високою вимогою до відповідності, таких як фінанси та охорона здоров’я, де кожне автоматизоване рішення повинно бути відстежуваним і обґрунтованим, що є викликом, з яким зараз намагається впоратися вся галузь.
На рівні інфраструктури компанії EPAM Systems та Oracle оголосили про розширення співпраці для прискорення впровадження хмарних послуг з підтримкою штучного інтелекту у таких галузях, як охорона здоров’я, страхування та фінансові послуги. EPAM використає свій досвід у інженерії та міграції, аби допомогти клієнтам перемістити застарілі навантаження на інфраструктуру Oracle Cloud, впроваджуючи при цьому рідні можливості Oracle у сфері штучного інтелекту та аналітики. Ця співпраця підкреслює, що постачальники послуг стають критично важливими для економіки штучного інтелекту. Більшість підприємств потребують партнерів, які можуть інтегрувати моделі штучного інтелекту у складні, регульовані дані середовища.
Далі уздовж стеку, компанії Nvidia та Fujitsu оголосили про партнерство для спільної розробки інфраструктури штучного інтелекту, що поєднує процесори MONAKA від Fujitsu з графічними процесорами Nvidia через NVLink Fusion. Співпраця покликана підтримувати складні навантаження в галузях, таких як робототехніка, охорона здоров’я та виробництво, де потрібні обчислення з низькою затримкою та високою ефективністю. Для Nvidia цей альянс відповідає довгостроковій стратегії створення глобальної інфраструктури для обчислень в галузі штучного інтелекту, що охоплює від дата-центрів до крайових та вбудованих систем. Fujitsu, одна з найбільших технологічних та суперкомп’ютерних компаній Японії, розглядає цю співпрацю як шлях до створення суверенної, енергоефективної інфраструктури штучного інтелекту, що відповідає національним промисловим та дослідницьким цілям. Дорожня карта включає системи наступного покоління, здатні виконувати галузеві AI-агенти, які адаптуються в режимі реального часу.
Зростання штучного інтелекту як інфраструктури підприємств має прямі наслідки для фінансових послуг. У міру розширення впровадження систем агентних рішень, на кожному рівні – від виявлення шахрайства до кредитного скорингу – все більше залежить від інтелекту, який має бути зрозумілим, стабільним і перевіряємим. Масштабування впровадження штучного інтелекту також виявляється витратним. Як нещодавно повідомлялося, на кожен долар, витрачений на моделі штучного інтелекту, підприємства часто витрачають від п’яти до десяти разів більше на інтеграцію, відповідність, інфраструктуру та моніторинг, щоб підготувати системи до виробництва.
Водночас загальні витрати на інфраструктуру штучного інтелекту прогнозуються на рівні понад 2,8 трлн доларів до 2029 року, що підкреслює, наскільки важливими стають обчислювальні та інформаційні системи для створення цінності в бізнесі.