인공 지능 채택은 전례없는 속도로 가속화되고 있습니다. 올해 말까지 글로벌 AI 사용자의 수는 20%증가하여 3 억 7,800 만 명에이를 것으로 예상됩니다. Altindex가 수행 한 연구. 이러한 성장은 흥미 진진하지만, 특히 기업이 AI에 대해 생각 해야하는 방식, 특히 가장 귀중한 자산 : 데이터와 관련하여 중추적 인 변화를 알 수 있습니다.
AI 경주의 초기 단계에서, 성공은 종종 가장 진보 된 또는 최첨단 모델을 가진 사람에 의해 측정되었습니다. 그러나 오늘날 대화는 발전하고 있습니다. Enterprise AI가 성숙함에 따라 모델이 아닌 데이터가 진정한 차별화 요소라는 것이 분명 해지고 있습니다. 오픈 소스 발전과 미리 훈련 된 대형 언어 모델 (LLM)이 점점 더 많이 사용되면서 모델이 더욱 상품화되고 있습니다. 현재 주요 조직을 차별화하는 것은 자신의 독점 데이터를 안전하고 효율적이며 책임감있게 활용하는 능력입니다.
이것은 압력이 시작되는 곳입니다. 기업은 민감한 정보에 대한 엄격한 제어를 유지하면서 AI를 신속하게 혁신하라는 강력한 요구에 직면 해 있습니다. 데이터 프라이버시가 가장 중요한 의료, 금융 및 정부와 같은 부문에서 민첩성과 보안 사이의 긴장은 그 어느 때보 다 두드러집니다.
이 격차를 해소하기 위해 새로운 패러다임이 떠오르고 있습니다 : 개인 AI. Private AI는 조직 에이 도전에 대한 전략적 대응을 제공합니다. 데이터를 AI 모델로 이동하도록 강요하는 대신 AI를 데이터에 가져옵니다. 민감한 데이터를 노출 시키거나 재배치하지 않고 AI 워크로드를 안전하게 실행할 수 있도록 생각의 강력한 변화입니다. 혁신과 무결성을 모두 추구하는 기업의 경우 가장 중요한 발전이 될 수 있습니다.
오늘날의 AI 생태계의 데이터 문제
AI의 약속에도 불구하고 많은 기업들이 운영에서 사용을 의미있게 확장하기 위해 고군분투하고 있습니다. 주요 이유 중 하나는 데이터 조각화입니다. 일반적인 기업에서 데이터는 공개 구름, 온 프레미스 시스템 및 점점 더 에지 장치와 같은 복잡한 환경 웹에 퍼져 있습니다. 이 스프롤은 안전하고 효율적인 방식으로 데이터를 중앙 집중화하고 통합하기가 매우 어렵습니다.
AI에 대한 전통적인 접근 방식은 종종 많은 양의 데이터를 훈련, 추론 및 분석을 위해 중앙 집중식 플랫폼으로 이동해야합니다. 그러나이 과정은 여러 가지 문제를 소개합니다.
- 숨어 있음: 데이터 이동은 실시간 통찰력을 불가능하지는 않지만 지연시킨 지연을 만듭니다.
- 준수 위험 : 환경 및 지역에서 데이터를 전송하면 개인 정보 보호 규정 및 산업 표준을 위반할 수 있습니다.
- 데이터 손실 및 복제 : 모든 전송은 데이터 손실 또는 손실의 위험을 증가시키고 복제를 유지하면 복잡성이 추가됩니다.
- 파이프 라인 취약성 : 여러 분산 소스의 데이터를 통합하면 종종 유지 관리 및 확장이 어려운 부서지기 쉬운 파이프 라인이 발생합니다.
간단히 말해서, 어제의 데이터 전략은 더 이상 오늘날의 AI 야망에 맞지 않습니다. 기업은 현대의 분산 데이터 생태계의 현실과 일치하는 새로운 접근 방식이 필요합니다.
의 개념 데이터 중력데이터가 서비스와 응용 프로그램을 유치한다는 아이디어는 AI 아키텍처에 중대한 영향을 미칩니다. 대량의 데이터를 중앙 집중식 AI 플랫폼으로 이동하는 대신 AI를 데이터로 가져 오는 것이 더 의미가 있습니다.
한때 데이터 전략의 황금 표준으로 간주 된 중앙 집중화는 이제 비효율적이고 제한적인 것으로 입증되었습니다. 기업은 분산 데이터 환경의 현실을 수용하는 솔루션이 필요하며, 글로벌 일관성을 유지하면서 로컬 처리를 가능하게합니다.
개인 AI는이 변화에 완벽하게 맞습니다. 그것은 여러 분산 데이터 세트에서 모델이 훈련되는 Federated Learning과 같은 신흥 트렌드와 데이터 생성 시점에서 AI가 실행되는 Edge Intelligence를 보완합니다. Hybrid Cloud 전략과 함께 Private AI는 확장 가능하고 안전하며 적응 형 AI 시스템을위한 응집력있는 기반을 만듭니다.
개인 AI는 무엇입니까?
Private AI는 전통적인 AI 패러다임을 머리에 뒤집는 새로운 프레임 워크입니다. 데이터를 중앙 집중식 AI 시스템으로 끌어 당기는 대신 Private AI는 컴퓨팅 (모델, 앱 및 에이전트)을 가져 와서 데이터가 사는 곳으로 직접 가져옵니다.
이 모델은 기업이 안전한 지역 환경에서 AI 워크로드를 실행할 수 있도록합니다. 데이터가 프라이빗 클라우드, 지역 데이터 센터 또는 Edge 장치에 상주하는지 여부에 관계없이 AI 추론 및 교육이 가능합니다. 이것은 노출을 최소화하고 제어를 최대화합니다.
결정적으로 개인 AI는 클라우드, 온 프렘 및 하이브리드 인프라를 통해 완벽하게 작동합니다. 조직을 특정 아키텍처로 강요하는 것이 아니라 보안과 유연성을 향상시키면서 기존 환경에 적응합니다. 데이터는 원래 환경을 떠나지 않아도되면 개인 AI는 규제 된 산업 및 민감한 워크로드에 특히 중요한 “제로 노출”모델을 만듭니다.
기업을위한 개인 AI의 이점
개인 AI의 전략적 가치는 보안을 넘어선 것입니다. 기업이 AI를 더 빠르고 안전하며 더 큰 확신으로 확장하는 데 도움이되는 광범위한 혜택을 해제합니다.
- 데이터 이동 위험 제거 : AI 워크로드는 현장 또는 안전한 환경에서 직접 실행되므로 민감한 정보를 복제하거나 전송할 필요가 없어 공격 표면을 크게 줄입니다.
- 실시간 통찰력을 활성화합니다. 개인 AI는 라이브 데이터 소스와의 근접성을 유지함으로써 사기 탐지, 예측 유지 보수 및 개인화 된 경험과 같은 응용 프로그램에 필수적인 규칙이 낮은 추론 및 의사 결정을 허용합니다.
- 준수 및 거버넌스 강화 : 개인 AI는 조직이 성과를 희생하지 않고 규제 요구 사항을 준수 할 수 있도록합니다. 데이터 액세스 및 처리에 대한 세밀한 제어를 지원합니다.
- 제로 트러스트 보안 모델을 지원합니다. 개인 AI는 데이터 처리와 관련된 시스템 및 터치 포인트의 수를 줄임으로써 보안 팀이 점점 더 선호하는 제로 트러스트 아키텍처를 강화합니다.
- AI 채택을 가속화합니다. 데이터 이동 및 준수 문제의 마찰을 줄이면 AI 이니셔티브가 더 빠르게 진행되어 혁신을 규모로 높일 수 있습니다.
실제 시나리오에서 개인 AI
개인 AI의 약속은 이론적이지 않습니다. 이미 산업 전반에 걸쳐 실현되고 있습니다.
- 건강 관리 : 병원 및 연구 기관은 현지 환경 내에서 전적으로 작동하는 AI 기반 진단 및 임상 지원 도구를 구축하고 있습니다. 이를 통해 환자 데이터는 개인 데이터가 개인적으로 유지되고 준수하면서도 최첨단 분석의 혜택을 누릴 수 있습니다.
- 금융 서비스 : 은행과 보험 회사는 AI를 사용하여 사기를 감지하고 실시간으로 위험을 평가하여 민감한 트랜잭션 데이터를 외부 시스템으로 전송합니다. 이를 통해 엄격한 금융 규정과 일치합니다.
- 소매: 소매 업체는 고객 선호도를 기반으로 한 개인화 된 권장 사항을 제공하는 AI 에이전트를 배포하는 동시에 개인 데이터가 지역 내에서 저장된 상태 또는 기기가 유지되도록합니다.
- 글로벌 기업 : 다국적 기업은 국경을 넘어 AI 워크로드를 운영하고 있으며, 데이터를 중앙 집중식 서버로 이전하기보다는 데이터를 처리하여 지역 데이터 현지화 법률을 준수합니다.
앞으로 살펴보면 : 왜 사적인 AI가 지금 중요한가
AI는 성능이 더 이상 성공의 척도가 아닌 새로운 시대에 들어가고 있습니다. 신뢰, 투명성 및 제어는 AI 배포에 대한 협상 할 수없는 요구 사항이되고 있습니다. 규제 기관은 AI 시스템에서 데이터가 어떻게 그리고 어디에 사용되는지를 면밀히 조사하고 있습니다. 대중의 감정도 변화하고 있습니다. 소비자와 시민은 조직이 책임감 있고 윤리적으로 데이터를 처리 할 것으로 기대합니다.
기업의 경우 스테이크가 높습니다. 인프라를 현대화하지 못하고 책임있는 AI 관행을 채택하는 것은 경쟁 업체보다 뒤쳐 질 위험이 없습니다. 이로 인해 평판 손상, 규제 처벌 및 신뢰가 상실 될 수 있습니다.
Private AI는 미래의 방지 경로를 제공합니다. 기술적 능력을 윤리적 책임과 일치시킵니다. 조직은 데이터 주권 및 개인 정보를 존중하면서 강력한 AI 애플리케이션을 구축 할 수 있습니다. 아마도 가장 중요한 것은 안전하고 준수하며 신뢰할 수있는 프레임 워크 내에서 혁신이 번성 할 수있게한다.
이 새로운 기술의 물결은 단순한 해결책이 아닙니다. AI 수명주기의 모든 단계에서 신뢰, 무결성 및 보안 우선 순위를 결정하는 사고 방식의 변화입니다. 지능이 어디에나있는 세상을 이끌고자하는 기업의 경우 신뢰는 모든 것이 모든 것이고 개인 AI가 핵심입니다.
이 접근 방식을 지금 수용함으로써 조직은 데이터의 전체 가치를 잠금 해제하고 혁신을 가속화하며 AI 중심 미래의 복잡성을 자신있게 탐색 할 수 있습니다.
게시물 개인 AI : 엔터프라이즈 인텔리전스의 다음 국경 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
