평신도와 AI 엔지니어 모두에게 AI를 언급하면 클라우드가 가장 먼저 떠오르는 것일 것입니다. 그러나 정확히 왜? 대부분의 경우 Google, Openai 및 Anthropic이 요금을 이끌 기 때문이지만 그들은 모델을 오픈 소스하지 않습니다 또한 지역 옵션도 제공하지 않습니다.
물론, 그들은 엔터프라이즈 솔루션을 가지고 있지만 그것에 대해 생각하십시오. 당신은 당신이 당신의 데이터로 제 3자를 신뢰하고 싶습니까? 그렇지 않다면, 온-프레미스 AI는 지금까지 최고의 솔루션이며 오늘날 우리가 다루고있는 것입니다. 따라서 자동화의 효율성을 로컬 배치의 보안과 결합하는 Nitty Fritty를 해결해 봅시다.
AI의 미래는 온 프레미스입니다
AI의 세계는 구름에 집착합니다. 매끄럽고 확장 가능하며 부피가 큰 서버가 뒷방에서 흥얼 거리지 않아도 끝없는 스토리지를 약속합니다. 클라우드 컴퓨팅은 비즈니스가 데이터를 관리하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 고급 컴퓨터 파워에 대한 유연한 액세스를 제공합니다 인프라의 높은 선불 비용없이.
그러나 여기에 트위스트가 있습니다. 모든 조직이 원하거나 클라우드 악 대차를 원하거나 점프 해야하는 것은 아닙니다. 통제, 속도 및 보안이 편의의 매력을 능가하는 산업에서 관련성을 되 찾는 솔루션 인 온 프레미스 AI를 입력하십시오.
외부 서버를 통한 우회가없고 개인 정보 보호에 대한 타협이없는 자체 인프라 내에서 직접 강력한 AI 알고리즘을 실행한다고 상상해보십시오. 이것이 On-Prem AI의 핵심 매력입니다. 데이터, 성능 및 의사 결정을 단단히 입력합니다. 고유 한 요구 사항을 위해 맞춤 제작 된 생태계를 구축하는 것입니다. 원격 데이터 센터의 잠재적 취약점이 없습니다.
그러나 완전한 통제를 약속하는 기술 솔루션과 마찬가지로 트레이드 오프는 실제이며 무시할 수 없습니다. 상당한 재정적, 물류 및 기술적 장애물이 있으며,이를 탐색하려면 잠재적 인 보상과 고유 한 위험에 대한 명확한 이해가 필요합니다.
더 깊이 다이빙합시다. 일부 회사는 클라우드의 아늑한 포용에서 데이터를 되 찾는 이유는 무엇이며 AI를 사내에서 유지하는 데 드는 실제 비용은 얼마입니까?
기업이 클라우드 우선 사고 방식을 재고하는 이유
제어는 게임의 이름입니다. 규제 준수 및 데이터 민감도가 협상 할 수없는 산업의 경우, 타사 서버로 데이터를 배송한다는 아이디어는 거래 브레이커가 될 수 있습니다. 금융 기관, 정부 기관 및 의료 기관이 여기에서 청구를 주도하고 있습니다. AI 시스템이 사내에서 누가 무엇을 접근 할 것인지, 언제. 민감한 고객 데이터, 지적 재산 및 기밀 비즈니스 정보는 전적으로 조직의 통제 내에 있습니다.
유럽의 GDPR, 미국의 HIPAA 또는 금융 부문 별 규정과 같은 규제 환경은 종종 데이터 저장 및 처리 방법과 위치에 대한 엄격한 통제가 필요합니다. 아웃소싱과 비교할 때 온-프레미스 솔루션은 데이터가 조직의 직접적인 범위를 떠나지 않기 때문에 더 간단한 규정 준수 경로를 제공합니다.
우리는 또한 재정적 측면을 잊을 수 없습니다.클라우드 비용 관리 및 최적화 트래픽이 눈덩이를 시작하는 경우, 특히 힘들어 질 수 있습니다. 이것이 가능하지 않은 지점이 있고 회사는 로컬 LLM 사용을 고려해야합니다.
이제 신생 기업은 고려할 수 있습니다 호스팅 된 GPU 서버 사용 간단한 배포
그러나 자주 볼 수있는 또 다른 이유는 속도가 있습니다. 클라우드는 항상 고주파 거래와 같은 산업에 필요한 초저 대기 시간을 항상 제공 할 수는 없습니다. 자율 차량 시스템또는 실시간 산업 모니터링. 밀리 초가 계산되면 가장 빠른 클라우드 서비스조차도 느리게 느껴질 수 있습니다.
온-프레미스의 어두운면 ai
여기 현실이 물린 곳이 있습니다. 온 프레미스를 설정하는 AI는 몇몇 서버를 연결하고 “GO”를 치는 것만이 아닙니다. 인프라 요구는 잔인합니다. 특수 서버, 고성능 GPU, 방대한 스토리지 어레이 및 정교한 네트워킹 장비와 같은 강력한 하드웨어가 필요합니다. 이 하드웨어로 생성 된 상당한 열을 처리하려면 냉각 시스템을 설치해야하며 에너지 소비가 상당 할 수 있습니다.
이 모든 것 높은 선불 자본 지출로 번역됩니다. 그러나 온 프레미스 AI를 어려운 노력으로 만드는 것은 재정적 부담만이 아닙니다.
이러한 시스템 관리의 복잡성에는 고도로 전문화 된 전문 지식이 필요합니다. 인프라 유지 관리, 보안 업데이트 및 시스템 업그레이드를 처리하는 클라우드 제공 업체와 달리 온 프레미스 솔루션은 하드웨어 유지 관리, 사이버 보안 및 AI 모델 관리에 걸친 기술을 갖춘 전용 IT 팀을 요구합니다. 올바른 사람들이 없다면, 당신의 반짝이는 새로운 인프라는 빠르게 책임으로 바뀔 수 있습니다. 병목 현상을 제거하기보다는 병목 현상을 만듭니다.
또한 AI 시스템이 발전함에 따라 정기적 인 업그레이드의 필요성은 불가피 해집니다. 곡선보다 앞서 있다는 것은 빈번한 하드웨어 새로 고침을 의미하며 장기 비용과 운영 복잡성이 추가됩니다. 많은 조직의 경우 기술 및 재정적 부담은 충분합니다. 클라우드의 확장 성과 유연성을 훨씬 더 매력적으로 보이게합니다..
하이브리드 모델 : 실용적인 중간 지점?
모든 회사가 클라우드 또는 온-프레미스에 올인하기를 원하는 것은 아닙니다. 당신이 사용하는 것이 LLM이라면 지능형 데이터 추출을 위해 그리고 분석적으로, 별도의 서버가 과잉 일 수 있습니다. 그곳에서 하이브리드 솔루션이 작용하여 두 세계의 가장 좋은 측면을 혼합합니다. 민감한 워크로드는 회사의 자체 보안 조치에 의해 보호되는 사내에서 유지되는 반면, 확장 가능하고 비 약한 작업은 클라우드에서 실행되며 유연성과 처리 능력을 활용합니다.
하자 제조 부문을 예로 들어 보겠습니다우리는? 실시간 프로세스 모니터링 및 예측 유지 보수는 종종 장기적 응답이 낮은 대응에 대한 온 프렘 AI에 의존하여 비용이 많이 드는 장비 고장을 방지하기 위해 즉시 결정을 내릴 수 있도록합니다.
한편, 대규모 데이터 분석-몇 개월의 운영 데이터 검토와 같은 워크 플로를 최적화합니다– 스토리지 및 처리 용량이 실제로 무제한 인 클라우드에서 여전히 발생합니다.
이 하이브리드 전략을 통해 기업은 성능 균형을 확장 성과 균형을 잡을 수 있습니다. 또한 고가의 우선 순위가 높은 운영 업무 온 프레미스를 유지하면서 비용을 완화하는 데 도움이되는 동시에 클라우드 컴퓨팅의 비용 효율성으로 인해 덜 중요한 워크로드가 이익을 얻을 수 있습니다.
결론은 다음과 같습니다.팀이 역설 도구를 사용하려는 경우그들에게 보내고 중요한 데이터 크런치를 위해 리소스를 저장하십시오. 또한 AI 기술이 계속 발전함에 따라 하이브리드 모델은 발전하는 비즈니스 요구에 따라 확장 할 수있는 유연성을 제공 할 수 있습니다.
실제 증거 : 온 프레미스 AI가 빛나는 산업
온 프레미스 AI 성공 사례의 예를 찾기 위해 멀리 볼 필요는 없습니다. 특정 산업은 온 프레미스 AI의 이점이 운영 및 규제 요구와 완벽하게 일치한다는 것을 발견했습니다.
재원
당신이 생각할 때, 금융은 가장 논리적 인 목표이며 동시에 온-프레미스 AI 사용에 가장 적합한 후보. 은행과 거래 회사는 속도뿐만 아니라 밀폐 보안도 요구합니다. 현실 사기 탐지 시스템은 막대한 양의 트랜잭션 데이터를 즉시 처리해야하며 밀리 초 이내에 의심스러운 활동을 표시해야합니다.
마찬가지로 알고리즘 거래 및 일반적으로 거래실 매우 빠른 시장 기회를 장악하기 위해 매우 빠른 처리에 의존하십시오. 규정 준수 모니터링을 통해 금융 기관이 법적 의무를 충족시키고 온 프레미스 AI를 통해 이러한 기관은 제 3 자 참여없이 민감한 데이터를 자신있게 관리 할 수 있습니다.
의료
환자 데이터 개인 정보는 협상 할 수 없습니다. 병원 및 기타 의료 기관은 예측 AI 및 예측 분석을 사용합니다 의료 이미지에서 진단을 간소화하고 환자 결과를 예측합니다.
이점? 데이터는 조직의 서버를 떠나지 않아 HIPAA와 같은 엄격한 개인 정보 보호법을 준수합니다. Genomics Research와 같은 분야에서 온 프렘 AI는 민감한 정보를 외부 위험에 노출시키지 않고도 막대한 데이터 세트를 빠르게 처리 할 수 있습니다.
전자 상거래
우리는 그러한 대단한 규모로 생각할 필요가 없습니다. 전자 상거래 회사는 훨씬 덜 복잡하지만 여전히 많은 상자를 확인해야합니다. 심지어 이상 PCI 규정을 준수합니다그들은 데이터를 어떻게 그리고 왜 처리하는지 조심해야합니다.
많은 사람들이 어떤 산업도 AI를 사용하는 더 나은 후보자라는 데 동의 할 것입니다. 데이터 피드 관리와 관련하여동적 가격 및 고객 지원. 이 데이터는 동시에 많은 습관을 드러냅니다.
그렇다면 온 프렘 ai는 그만한 가치가 있습니까?
그것은 당신의 우선 순위에 달려 있습니다. 조직이 데이터 제어, 보안을 평가하는 경우 그리고 무엇보다도 매우 낮은 대기 시간온-프레미스 인프라에 대한 투자는 상당한 장기 혜택을 제공 할 수 있습니다. 엄격한 규정 준수 요구 사항이있는 산업 또는 실시간 의사 결정 프로세스에 의존하는 산업은이 접근 방식을 최대한 활용합니다.
그러나 우선 순위 목록에서 확장 성과 비용 효율성이 더 높으면 클라우드를 고수하거나 하이브리드 솔루션을 수용하는 것은 더 똑똑한 움직임이 되십시오. 클라우드의 주문형을 확장하는 클라우드의 능력과 비교적 선불 비용은 변동하는 워크로드 또는 예산 제약 조건을 가진 회사에게 더 매력적인 옵션입니다.
결국, 실제 테이크 아웃은 측면을 선택하는 것이 아닙니다. AI가 한 가지 크기의 솔루션이 아니라는 것을 인식하는 것입니다. 미래는 클라우드, 온-프레미스 또는 그 사이의 어딘가에서 발생하는 특정 요구를 충족시키기 위해 유연성, 성능 및 제어를 혼합 할 수있는 비즈니스에 속합니다.
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