생성 AI는 현대 기업 운영 방식을 재정의하는 변형력으로 변형력입니다. 비즈니스가 생산성을 높이고 혁신하며 영향을 미치는 방법의 중심이되었습니다. 압력은 다음과 같습니다. 조직은 AI를 채택 할뿐만 아니라 규모의 실제 가치를 잠금 해제하거나 뒤에 위험을 파악하기 위해 빠르게 이동해야합니다.
AI의 전반적으로 AI 전반적으로 안전하고 효율적으로 배치하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 생성 AI는 로켓 연료와 같습니다. 비즈니스를 새로운 차원으로 추진할 수 있지만 올바른 인프라와 제어 기능 만으로만 제공됩니다. 안전하고 전략적으로 가속화하기 위해 기업이 전환하고 있습니다 Microsoft Azure 미션 컨트롤로. Azure의 강력한 클라우드 인프라 및 고급 보안 솔루션을 활용하면 팀이 생성 AI의 실제 결과를 효과적으로 구축, 배포, 증폭 및 볼 수 있습니다.
기업이 AI를 준비하는 방법을 이해하기 위해 Forrester Consulting을 설문 조사 Azure 고객. 그 결과 2024 Forrester 총 경제적 영향TM 연구는 비즈니스가 AI-Ready가되기 위해 취하는 단계, 클라우드에서 생성 AI를 채택 해야하는 과제, Azure의 확장 가능한 인프라 및 내장 보안이 비즈니스가 AI를 자신있게 배포하는 데 도움이되는 방법을 밝혀냅니다.
생성 AI 온 프레미스 스케일링 과제
생성 AI 스케일링은 빠르게 성장하는 도시를위한 교통 시스템을 설계하는 것과 같습니다. 도시 확장이 현대 교통 인프라를 효율적으로 기능하기 위해 요구하는 것처럼, AI 지도자들은 AI를 의미있는 방식으로 구현하려면 강력하고 유연하며 미래 수요를 처리하기 위해 구축 된 클라우드 기초가 필요하다는 것을 이해합니다. AI 리더는 원하는 결과를 얻으려면 클라우드의 힘과 민첩성이 필요하다는 것을 인식합니다.
- 실제로, AI-Readiness를 위해 Azure로 이주하는 설문 조사 응답자의 72%가 마이그레이션이 필요하거나 AI를 가능하게하는 장벽을 줄 였다고보고했습니다.
- 비즈니스 리더의 65%가 클라우드에 생성 AI를 배포하면 예-예비 배포의 제한 및 제한을 피하기 위해 조직 목표를 충족시킬 것이라고 동의했습니다.
생성 AI 워크로드의 대부분 또는 전부를 운영하는 비즈니스는 상당한 장애물에 직면 해 있습니다. 클라우드가 제공하는 민첩성이 부족한 온 프레미스 시스템은 구식 도로와 비슷합니다. 혼잡, 유지 보수가 어려워지고 확장 비용이 많이 들고 오늘날의 요구에 부합이 장비가 장비됩니다. 이러한 환경에서 AI를 확장하려는 비즈니스는 인프라 제한, 전문 인재 부족, 혁신을 느리게하는 통합 문제를 포함하여 복잡한 장애물을 극복하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 제한된 네트워크 대역폭 및 단편화 된 데이터 환경과 같은 문제는 채택을 더욱 복잡하게 만듭니다.
생성 AI를 안전하게 배포하는 것은 민감한 데이터를 보호하고, 준수를 유지하며, 위험을 완화하는 데 중요합니다. 설문 조사에 응한 의사 결정자는 4 가지 주요 관심 분야를 확인했습니다.
- 데이터 개인 정보 보호 위험특히 AI 생성 컨텐츠의 증식으로.
- 전문 지식 부족 생성 AI 보안 모범 사례와 관련하여.
- 준수 복잡성 AI 사용 및 데이터 보호에 관한 진화하는 규정.
- 그림자 IT 위험사용자가 무단 도구와 앱으로 전환함에 따라 조직을 취약성에 노출시킵니다.
이러한 과제를 극복하려면 내장 보안 및 규제 준수를 제공하는 클라우드 플랫폼과 파트너 관계를 맺는 것이 중요합니다. 클라우드 마이그레이션은 생성 AI 성공에 필요한 확장 가능한 인프라, 통합 응용 프로그램 및 AI-Ready Data Foundation을 제공합니다. 많은 AI 워크로드를 Azure 보고서로 이미 전환 한 설문 조사 응답자는 오늘날의 빠르게 진화하는 AI 환경에서 모든 주요 장점을 강화했습니다.
Enterprise가 AI-Readiness를 위해 Azure를 선택하는 이유
인프라 제한은 생성 AI를 스케일링하는 데 장애물입니다. 온 프레미스 환경은 종종 성능을 방해하고 비용을 증가 시키며 혁신이 느려집니다. 설문 조사에 따르면 AI-Readiness를 위해 Azure로 이주하는 조직의 75%가 마이그레이션이 필요하거나 생성 AI 채택에 대한 장벽을 크게 줄였다 고보고했습니다.
클라우드에 생성 AI를 배포 할 때의 이점은 명확하지만 팀은 여전히 AI를 책임감있게 채택하는 데 장애가됩니다. 취약성, AI 보안에 대한 제한된 전문 지식 및 데이터 개인 정보 보호 위험이 가장 두드러진 우려입니다. Azure는 개발에서 런타임에 이르기까지 생성 AI 워크로드를 끝내는 포괄적 인 프레임 워크로 이러한 문제를 해결합니다.
설문 조사에 참여한 리더는 Azure의 Coleocation 전략을 생성 AI를 배포하고 데이터 사일로를 제거하고 성능을 최적화하기 위해 Azure와 파트너 관계를 맺는 가장 큰 이유로 인용했습니다. 클라우드 용 Microsoft Defender 그리고 Microsoft Sentinel 보호를 향상시키고 Azure를 안전하고 엔터프라이즈 급 생성 AI 배포를위한 신뢰할 수있는 플랫폼으로 만드십시오.
4 Azure와 함께 생성 AI를 배포하기위한 4 가지 주요 차별화 요소
1. 엔터프라이즈 등급 보안 및 준수 솔루션
보안 문제는 클라우드에 생성 AI를 배포 할 때 주요 과제입니다. Azure는 AI 워크로드를 코드에서 클라우드로 보호합니다. Azure의 다층 접근 방식은 현대 조직이 규정 준수 표준을 충족하고 전체 AI 라이프 사이클의 위험을 최소화하는 데 도움이됩니다. Cloud 용 Defender, Microsoft Sentinel, Microsoft Azure Key Vault그리고 서비스 인프라 (IAAS) 생성 AI 워크로드에 대한 엔드 투 엔드 보호를 제공하여 데이터 개인 정보 보호, 개발 수명주기 보호 및 위협 관리를 보장합니다. Microsoft의 엔터프라이즈 등급 보안, 규정 준수 및 책임있는 AI 약속으로 인해 Azure는 팀이 강력 할뿐만 아니라 강력한 AI 솔루션을 구축 할 수 있도록합니다. 윤리적이고 투명하며 준수합니다.
2. 확장 가능한 클라우드 인프라
Azure의 클라우드 인프라를 통해 기업은 레거시 환경의 제약을 피할 수있어 AI 프로젝트를 효율적이고 안전하게 시작할 수 있습니다. Azure는 Advanced AI 및 기계 학습 도구를 생성 AI 성공을위한 미션 크리티컬 테이블에 제공하여 조직이 사일로의 데이터, 구식 보안 프레임 워크 및 인프라 병목 현상에서 벗어날 수 있도록합니다. 클라우드에 생성 AI를 배포함으로써 비즈니스는 혁신을 가속화하고 운영을 간소화하며 AI 구동 솔루션을 구축 할 수 있습니다.
3. 통합 데이터 및 AI 관리
효과적인 AI는 견고한 데이터 재단으로 시작합니다. Azure의 데이터 통합 및 관리 솔루션 –마이크로 소프트 패브릭,,, Azure Synapse Analytics그리고 Azure Databricks– 데이터를 중앙 집중화하고 거버넌스를 개선하며 AI 모델 성능을 최적화 할 수있는 조직. 레거시 온-프레미스 환경의 한계를 넘어서서 비즈니스는 원활한 데이터 액세스, 더 나은 규정 준수 및 엔터프라이즈의 AI 혁신을 주도하는 데 필요한 확장 성을 얻습니다. Azure를 사용하면 조직은 고품질의 잘 관리 된 데이터를 활용하여보다 정확하고 신뢰할 수있는 AI 결과를 제공 할 수 있습니다.
4. 더 빠른 혁신
Azure를 채택함으로써 자원을 인프라 유지 보수에서 AI 기반 혁신으로 리디렉션 할 수 있습니다. Azure의 유연하고 안전한 클라우드 환경을 통해 기업은 기존 온 프레미스 배포보다 위험이 적은 AI 솔루션을 실험, 적응 및 복음화 할 수 있습니다. Azure를 사용하는 설문 조사 기관은 온-프레미스 인프라에 의존하는 것과 비교하여 AI 및 기계 학습 애플리케이션을 구축하고 개선하는 능력에 대한 두 배 이상의 신뢰를보고했습니다. 주요 이점으로는 유연성 향상, AI 솔루션을 수정할 때 위험 감소 및 인프라 자원을 AI 업 스킬링 및 혁신으로 재투자하는 능력이 포함됩니다.
보안 생성 AI가 Azure에 미치는 비즈니스 영향
AI 배포를 위해 Azure로 마이그레이션하면 성능 및 운영 효율성이 향상됩니다. 혜택은 다음과 같습니다.
- 최적화 된 리소스 할당: 클라우드로 마이그레이션하는 것은 인프라 관리에서 팀을 자유롭게하여 의미있는 비즈니스 영향을 유도하는 생성 AI 사용 사례 개발과 같은 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있습니다.
- 가치에 대한 가속 시간: Azure AI Services는 데이터 과학자, AI 및 기계 학습 엔지니어 및 개발자에게 고품질 모델을 더 빨리 제공 할 수 있도록 도와줍니다.
- 보안 및 규정 준수 향상: Azure의 통합 보안 도구는 워크로드를 보호하고 위반 위험을 줄이며 진화하는 규정 준수 표준을 충족합니다.
- 높은 AI 응용 프로그램 성능: Azure와 함께 생성 AI를 배포하면 응용 프로그램 성능, 즉 혁신 및 성장을 향상시킵니다.
타협없이 혁신
IT 전문가와 디지털 혁신 리더가 AI 채택의 복잡성을 탐색함에 따라 Azure는 Enterprise AI-Readiness의 신뢰할 수있는 파트너로 두드러집니다. Azure는 고급 인프라, 안전하고 책임있는 AI 관행 및 내장 보안을 통해 안전하고 확장 가능한 기초 클라우드에서 생성 AI를 구축하고 실행합니다. Azure를 사용하면 조직은 생성 AI의 잠재력을 최대한 발휘하여 혁신을 주도하고 성장을 가속화하며 지속적인 비즈니스 가치를 발휘할 수 있습니다.
게시물 Microsoft Azure를 사용하여 클라우드에 안전하고 확장 가능한 AI 구축 먼저 나타났습니다 Microsoft AI 블로그.