Чому постачальники AI інфраструктури багато говорять про застосування

Постачальники AI інфраструктури дедалі більше обговорюють застосування, які покладаються на агентів та дані для безперервного покращення та отримання прибутків. Чому так? Підприємства, які наразі займають тонку частину попиту, є ключовими для обґрунтування капіталовкладень у найближчі роки.

Постачальники Neocloud, зокрема CoreWeave та Nebius, відзначили значне зростання доходів у другому кварталі та збільшення своїх замовлень. Ці компанії також беруть кредити для інвестування в будівництво інфраструктури. Сьогодні в них є два типи клієнтів: лабораторії передових AI та клієнти, що працюють у сфері AI. CoreWeave також починає бачити, як великі підприємства, такі як Caterpillar, впроваджують AI у свої операції.

По суті, в AI економіці існує теорія, що інфраструктура зараз важлива так само, як і додатки та програмне забезпечення, які зазвичай приносили найбільшу цінність. Тепер інфраструктура та AI застосування змішуються разом.

Інакше кажучи, витрати на інфраструктуру — це постійне придбання. Саме тому все, що пов’язане з апаратним забезпеченням, стало дорожчати. Навіть генеральний директор Seagate Вільям Мослі зазначив, що підприємства будують AI застосунки, які безперервно використовують дані для зберігання.

Генеральний директор CoreWeave Майкл Інтратор заявив, що впровадження AI в підприємствах розширюється. Інтратор підкреслив:

"AI переходить з експериментування до основних операцій, і організації, які діють рішуче, створюють перевагу. Впровадження вже не є фінальною метою. Коли AI переходить у виробництво, спосіб побудови застосунків змінюється, і лідерами будуть ті, хто навчиться та адаптується найшвидше."

"Протягом останніх кількох років багато організацій ставилися до моделі як до завершеного продукту: навчили його, впровадили і забули. Підприємства більше не діють так. Навчання, висновки, оцінка та покращення тепер формують один безперервний цикл. Моделі та агенти в виробництві генерують реальні дані, які інформують оцінки, що стимулюють нові експерименти, які покращують модель або застосунок перед тим, як знову їх впроваджувати."

"Цей цикл повторюється, і можливості зростають з часом. Ця зміна радикально змінює як криву попиту, так і економіку AI. Обчислювальні ресурси більше не є одноразовою вимогою, зосередженою на початку життєвого циклу моделі. Вони стають постійною вимогою, що зростає з кожним застосуванням у виробництві та кожним циклом покращення."

Роман Чернін, директор з бізнесу в Nebius, поділився схожими думками. Компанія орієнтується на відкриту екосистему AI, де клієнти можуть брати моделі та налаштовувати їх для своїх потреб. Чернін зазначив, що клієнти прагнуть витягти цінність зі спеціалізованих знань та даних для створення економічно ефективних AI систем.

Цей підхід більше орієнтований на безперервну роботу. "Ми також бачимо, що все більше клієнтів підсилюють свої моделі, створюючи додатковий попит на висновки та аналіз протягом усього циклу розробки, а не лише у виробництві. Впровадження навчання, оцінювання, генерація синтетичних даних та тренувальні робочі процеси потребують значних потужностей обчислень та надійного доступу до зовнішньої інформації," — сказав Чернін.

Естебан Колськи з Constellation Research зазначив, що клієнти, про яких згадували AI неоклауди, становлять лише невелику частку більшої бази підприємств. Генеральний директор Amazon Енді Джасі зазначив, що на даний момент крива впровадження є "дуже барбеленою". "Лабораторії AI споживають величезні кількості обчислювальних потужностей," — сказав він. "З іншого боку, підприємства отримують реальну цінність з AI. Ми перебуваємо на досить ранній стадії попиту на AI."

Джасі впевнений, що попит у середній частині барбела клієнтів зросте. Питання в тому, коли це станеться.

Колськи вважає, що середнє підприємство прийматиме AI зшвидшими темпами протягом наступних двох-четирьох років. Цей термін може зрушитися, але цикли розробки стискаються. Раніше подібні зміни зазвичай тривали 7-10 років.

Генеральний директор DigitalOcean Holdings Падманабхан Срінівасан заявив, що компанія має понад 6000 клієнтів, які використовують його AI інфраструктуру через другий квартал. Відкриті моделі становлять 75% обсягу токенів на платформі DigitalOcean.

"Ми вважаємо, що ринок змінюється в бік максимізації вартості, правильна модель за правильною ціною для кожного завдання, оцінювана за бізнес-результатами на кожен долар. Ця зміна є сприятливим вітром для нас, адже ми вважаємо, що можливості створення цінності розширяться від тих, хто створив модель, до тих, хто її обслуговує найкраще," — сказав Срінівасан. "Більшість клієнтів, що працюють в AI, спершу потребують висновків з правильною моделлю за правильною продуктивністю і правильною ціною для кожного завдання. Після цього висновки переходять у агентні робочі процеси, які використовують і генерують дані, які потребують бази даних, зберігання, бази знань та спостережності. Ці згенеровані дані стають сировиною для навчання, покращення та адаптації моделей. Час виконання агентів та навчання стимулюють попит на обчислення."

Хоча постачальники AI інфраструктури стверджують, що цього разу все інакше, залишається багато невідомого.

Чи зможуть підприємці виграти в цій ситуації з AI? По-перше, варто розглянути відкриті моделі. Також важливо дізнатися, що вже включено в пакети ваших SaaS постачальників. Архітектури повинні забезпечити, щоб ви не потрапили у пастку. А якщо постачальники почнуть говорити про токени, краще тікати, — підсумував автор.