Как инфраструктура, ориентированная на вывод информации, способствует развитию следующей волны ис... скачать в хорошем качестве

Как инфраструктура, ориентированная на вывод информации, способствует развитию следующей волны ис...

Вывод результатов — самая большая проблема в корпоративном ИИ на данный момент. В этом выпуске подкаста Eye on AI Крейг Смит беседует с Ником Пандером, вице-президентом по продуктам Cirrascale, о том, почему ИИ переходит от обучения моделей к масштабируемому выводу результатов. По мере внедрения ИИ в производство предприятия отдают приоритет производительности, задержке, надежности и экономической эффективности, а не просто вычислительным ресурсам. Разговор охватывает рост инфраструктуры, ориентированной на вывод результатов, ограничения гипермасштабируемых компаний, появление неооблачных решений и то, как агентный ИИ обеспечивает постоянно работающие рабочие нагрузки по выводу результатов. Ник также объясняет, как оптимизированное для вывода результатов оборудование и бессерверные платформы ИИ формируют будущее развертывания ИИ в корпоративной среде. Если вы развертываете ИИ в производстве, этот эпизод объяснит, почему вывод результатов — это настоящий прорыв. Будьте в курсе: Крейг Смит на X: https://x.com/craigss Eye on A.I. на X: https://x.com/EyeOn_AI (00:00) Предварительный просмотр (00:50) Введение в Cirrascale и вывод ИИ (03:04) Что делает Cirrascale неооблачной платформой (04:42) Почему ИИ перешел от обучения к выводу (06:58) Частный вывод и потребности в безопасности предприятий (08:13) Гипермасштабируемые платформы против неооблачных платформ для рабочих нагрузок ИИ (10:22) Показатели производительности, важные для вывода (13:29) Выбор оборудования и ускорители вывода (20:04) Реальные примеры использования ИИ в предприятиях и автоматизация (23:59) Гибридный ИИ, регулируемые отрасли и соответствие требованиям (26:43) Доказательство ценности перед пилотными проектами ИИ (31:18) Инфраструктура ИИ премиум-класса против облака самообслуживания (33:32) Партнерство с Qualcomm и ИИ, ориентированный на вывод (41:52) Вывод данных от периферии до облака и агентные рабочие процессы (49:20) Почему пилотные проекты ИИ терпят неудачу и как предприятия добиваются успеха