Sztuczna inteligencja wkroczyła na scenę jako technologia pełna obietnic i w dużej mierze je spełnia. Pomaga odkrywać ukryte wzorce w ogromnych zbiorach danych, przyspiesza podejmowanie decyzji, a czasem sprawia, że interakcje międzyludzkie stają się bardziej naturalne. Jej wpływ widać w wielu branżach, od opieki zdrowotnej i finansów, po produkcję czy administrację publiczną. Emocje związane z AI są powszechne. Niemal każdy chce z niej korzystać.
Jednak chęć uczestnictwa w rewolucji AI to jedno, a faktyczna gotowość do jej wykorzystania to coś zupełnie innego.
Oczywiście, można korzystać z publicznych modeli AI, endpointów i współdzielonej infrastruktury. W wielu przypadkach to wystarcza. Problem pojawia się wtedy, gdy dane są wrażliwe, objęte regulacjami, zastrzeżone lub kluczowe dla przewagi konkurencyjnej. W takich sytuacjach podejście „publiczne” przestaje być wystarczające.
Prawdziwa transformacja następuje, gdy sztuczna inteligencja działa tam, gdzie znajdują się dane: w Twoim środowisku, pod Twoim nadzorem, w infrastrukturze dostosowanej do Twoich potrzeb, z pełną kontrolą nad informacjami. Prywatna AI staje się wtedy nieoceniona. Ale warto pamiętać: nie jest to rozwiązanie typu „plug-and-play”. Wymaga przemyślanego planowania oraz gruntownego spojrzenia na architekturę technologiczną, — od obliczeń i pamięci masowej, przez sieć, aż po bezpieczeństwo.
Największe nieporozumienia dotyczące prywatnej sztucznej inteligencji
Ciekawostką w przypadku prywatnej sztucznej inteligencji jest to, że największą przeszkodą nie jest sama technologia. Ona działa. Prawdziwy problem polega na tym, że wiele osób zakłada, iż wystarczy podłączyć kilka GPU, wskazać dane do trenowania modelu i oczekiwać, że wszystko od razu zadziała sprawnie. Niestety, prywatna AI wymaga czegoś znacznie więcej.
To właśnie te błędne przekonania wielokrotnie utrudniają firmom wykorzystanie pełnego potencjału prywatnej sztucznej inteligencji.
Błędne przekonanie nr 1: „Prywatna sztuczna inteligencja to przede wszystkim obliczenia”
Najczęściej powtarzanym założeniem jest to, że prywatna sztuczna inteligencja zaczyna się i kończy na samych obliczeniach, zwykle przy użyciu GPU, w takiej liczbie, na jaką pozwala budżet. To zrozumiałe, bo to właśnie procesory graficzne napędzają współczesne modele AI. Jednak przetwarzanie danych to tylko część całego ekosystemu. Bez odpowiedniego połączenia procesorów, architektury pamięci i wspierającej infrastruktury nawet najnowocześniejsze akceleratory nie wykorzystają swojego potencjału. Prywatna sztuczna inteligencja nie polega więc na samej ilości sprzętu. Chodzi o stworzenie zrównoważonego, heterogenicznego środowiska, w którym przetwarzanie danych, pamięć i obciążenia są ze sobą harmonijnie zintegrowane.
Błędne przekonanie nr 2: „Jeśli mamy dane, pamięć masowa sama się o nie zatroszczy”
Tradycyjnie pamięć masowa postrzegana jest jako miejsce przechowywania danych. W przypadku sztucznej inteligencji to nie wystarcza. Modele AI są bardzo wymagające pod względem danych, a jeśli warstwy pamięci masowej nie zapewniają ich szybkiego i spójnego dostarczania, powstają wąskie gardła, przez które kosztowne procesory graficzne pozostają bezczynne. Dlatego kluczowe znaczenie mają technologie takie jak systemy pamięci masowej NVMe (Non-Volatile Memory Express) oraz dobrze zaprojektowane, skalowalne repozytorium. W świecie AI pamięć masowa nie jest tylko magazynem. Staje się aktywnym elementem silnika obliczeniowego. Bez odpowiedniej architektury i przemyślanej strategii warstwowania nawet najlepiej wyszkolone modele napotkają trudności w działaniu.
Błędne przekonanie nr 3: „Nasza obecna sieć będzie wystarczająca, ponieważ obsługuje wszystkie inne zadania”
Sieć często jest traktowana jako coś oczywistego. Jeśli działa sprawnie dla codziennie używanych aplikacji, łatwo założyć, że poradzi sobie również z AI. Tymczasem obciążenia związane z prywatną sztuczną inteligencją są zupełnie inne. Dane przesyłane są w ogromnych ilościach z dużą prędkością, a nawet najmniejsze opóźnienie może tworzyć wąskie gardła. Aby prywatna AI działała efektywnie, potrzebne jest ultraszybkie połączenie o bardzo niskim opóźnieniu i wysokiej przepustowości, które zasili procesory graficzne i strumienie danych w czasie rzeczywistym. Może to wymagać całkowitego przeprojektowania sieci, zarówno poprzez nowoczesną, wysokowydajną sieć Ethernet, jak i specjalistyczne rozwiązania, np. InfiniBand. Przed wdrożeniem sztucznej inteligencji warto dokładnie ocenić stan sieci, by zidentyfikować potencjalne słabe punkty, które mogłyby spowalniać działanie procesorów graficznych i ograniczać wydajność modeli
Błędne przekonanie nr 4: „Prywatna AI oznacza automatycznie bezpieczeństwo”
Często przyjmuje się, że wprowadzenie AI do własnej infrastruktury rozwiązuje wszystkie problemy związane z bezpieczeństwem. Myślenie w stylu „jeśli dane zostają wewnątrz firmy, są automatycznie bezpieczne” jest błędne. Prywatna sztuczna inteligencja nie staje się bezpieczna sama z siebie tylko dlatego, że działa w naszych zasobach. W rzeczywistości wprowadza nowe wzorce przepływu danych i nowe punkty dostępu, które generują ryzyka, na które tradycyjne zabezpieczenia nie są przygotowane.
Modele AI potrzebują stałego dostępu do cennych danych. Bez odpowiednich zabezpieczeń może dojść do nieuprawnionego dostępu. Podstawą bezpieczeństwa powinna być zasada „zero trust”: każdy użytkownik, urządzenie i proces musi być ciągle uwierzytelniany i autoryzowany.
Szyfrowanie jest niezbędne na każdym etapie: danych „w spoczynku”, w przesyle, a coraz częściej również „w użyciu”. Dostęp musi być precyzyjnie kontrolowany i ściśle nadzorowany. Ważne są też funkcje bezpieczeństwa wbudowane bezpośrednio w sprzęt, ponieważ naruszenia mogą pojawić się w miejscach tak fundamentalnych — i pozornie niegroźnych — jak sam procesor.
Nasza wiedza i doświadczenie to Twój sukces z własnym AI
Budowa prywatnej platformy sztucznej inteligencji to nie stopniowa modernizacja, lecz fundamentalna zmiana w sposobie myślenia o strategii centrum danych. Bez specjalistycznej wiedzy w zakresie obliczeń, pamięci masowej, sieci i bezpieczeństwa ryzykujesz kosztowne błędy: niską wydajność sprzętu, ukryte wąskie gardła, luki w zabezpieczeniach i zgodności oraz architekturę, która po prostu nie nadąża za tempem rozwoju AI.
Dlatego niezbędne jest silne wsparcie doradcze. Pomaga ono unikać pułapek, podejmować właściwe decyzje, zwiększać bezpieczeństwo i zgodność z przepisami oraz budować środowisko odporne na przyszłe wyzwania.
Dzięki odpowiednim wskazówkom strategicznym własna AI staje się realną przewagą konkurencyjną. Właśnie to oferuje doradztwo NTT DATA w zakresie centrów danych. Dysponujemy szeroką wiedzą specjalistyczną i doświadczeniem zarówno w obsłudze procesów obliczeniowych AI, jak i projektowaniu centrów danych dla przedsiębiorstw. Wiemy, jak zbudować infrastrukturę, która sprosta wymaganiom nowoczesnej sztucznej inteligencji.
Organizacje, które wyprzedzają konkurencję, to te, których strategie infrastrukturalne są ściśle dopasowane do celów biznesowych. Dobrze zaplanowana strategia centrum danych to nie tylko decyzja techniczna — to przewaga konkurencyjna.
Nasze podejście pozwala w pełni wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji — w sposób bezpieczny, wydajny i na własnych warunkach. Czy chcesz przejąć inicjatywę?
Co dalej?
Umów się na konsultację z naszymi ekspertami ds. centrów danych i rozpocznij budowę prywatnego środowiska AI, które będzie bezpieczne, wydajne i pod ścisłą kontrolą. Dzięki temu Twoja organizacja będzie mogła w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, bez kompromisów i ograniczeń.