AI가 2025 년에 폭발을 계속할 것으로 예상되면서, 끊임없이 진화하는 기술은 전례없는 기회와 전 세계 조직의 복잡한 과제를 제공합니다. 오늘날의 조직과 전문가가 2025 년 AI로부터 가장 많은 가치를 확보 할 수 있도록 올해의 생각을 공유하고 AI 트렌드를 예상했습니다.
조직은 AI 비용을 전략적으로 계획해야합니다
세계는 AI의 잠재력에 대해 계속 황홀하고 있습니다. 그러나 AI 혁신 비용은 조직이 계획 해야하는 지표입니다. 예를 들어, AI는 GPU가 필요하지만 많은 CSP는 AI 워크로드를 위해서만 제작되지 않은 N-1, N-2 또는 구형 GPU의 더 큰 배포를 가지고 있습니다. 또한 Cloud GPU는 규모가 엄청나게 금지 될 수 있으며 프로젝트가 성장/규모 (더 많은 비용)로 개발자에게 쉽게 전환 할 수 있습니다. 또한, 온 프렘 사용을 위해 GPU (부족으로 조달 할 수있는 경우)를 구매하는 것은 개별 칩이 수만 달러에 맞는 비용이 많이 드는 매우 비싼 제안이 될 수 있습니다. 결과적으로, AI 워크로드를 요구하기 위해 구축 된 서버 시스템은 부서별 운영 비용 (OPEX) 예산을 가진 많은 사람들에게 비용이 금지되거나 범위를 벗어나고 있습니다. 2025 년에 엔터프라이즈 고객은 AI 비용과 AI 개발 예산의 수준을 다시 설정해야합니다. 많은 사일드 부서가 현재 주도권을 잡고 자체 AI 도구를 구축함으로써, 기업은 클라우드 기반 GPU의 소형 또는 사일로의 사용에 대해 한 달에 수천 달러를 지출 할 수 있으며 AI Compute 인스턴스에 대한 요구 사항 (특히 사용자가 떠나는 경우) 이 인스턴스 실행).
오픈 소스 모델은 여러 AI 사용 사례의 민주화를 촉진합니다.
2025 년에는 조직이 AI 프로젝트 및 관련 예산에서 ROI를 증명 해야하는 엄청난 압력이있을 것입니다. 비용이 낮은 코드를 활용하여 또는 코드 도구가 없습니다 인기있는 ISV가 AI 앱을 구축하기 위해 제공되는 회사는 처음부터 훈련과 건물보다는 더 쉽게 미세 조정되는 오픈 소스 모델을 계속 찾을 것입니다. 미세 조정 오픈 소스 모델은 사용 가능한 AI 리소스 (사람, 예산 및/또는 컴퓨팅 전력)를보다 효율적으로 사용하여 현재 900k+ 이상 (및 성장) 모델이 Hugging Face만으로 다운로드 할 수있는 이유를 설명하는 데 도움이됩니다. 그러나 기업이 시작될 때 오픈 소스 모델조직 전체에서 오픈 소스 소프트웨어, 프레임 워크, 라이브러리 및 도구를 사용하는 것이 중요합니다. Lenovo의 최근 Anaconda와의 계약은 인텔 구동 Lenovo 워크 스테이션 포트폴리오와 Anaconda Navigator가 데이터 과학 워크 플로우를 간소화하는 데 도움이되는이 지원의 훌륭한 예입니다.
AI 준수는 표준 관행이됩니다
AI 정책의 변화에 따르면 AI의 컴퓨팅은 회사 데이터 소스에 가까워지고 더 많은 온-프레미스 (특히 프로젝트 또는 워크 플로우의 AI 개발 단계)를 볼 수 있습니다. AI가 많은 비즈니스의 핵심에 가까워지면서 많은 핵심 비즈니스 기능에 따라 별도의 병렬 또는 특수 작업 스트림으로 이동합니다. AI를 준수하고 책임을 지도록하는 것이 오늘날 진정한 목표이며, 2025 년으로 향할 때 기업의 AI 프로젝트에 대한 기본 빌딩 블록의 일부가 될 것입니다. Lenovo에는 a가 있습니다 책임있는 AI위원회솔루션 및 제품이 보안, 윤리적, 개인 정보 및 투명성 표준을 충족하도록하는 다양한 직원 그룹으로 구성되어 있습니다. 이 그룹은 위험 자세 및 규제 준수와 일치하기 위해 보안 정책을 지속적으로 적용하여 위험에 따라 AI 사용 및 구현을 검토합니다. 위원회의 포괄적 인 접근 방식은 모든 AI 차원을 해결하여 포괄적 인 준수 및 전반적인 위험 감소를 보장합니다.
워크 스테이션은 사무실 안팎에서 효율적인 AI 도구로 등장합니다.
워크 스테이션을보다 강력한 에지 및 부서별 AI 기기로 사용하는 것이 이미 증가하고 있습니다. 예를 들어, AMD에 의해 구동되는 Lenovo의 워크 스테이션 포트폴리오는 미디어 및 엔터테인먼트 전문가가 가장 높은 시각적 시각적 컨텐츠를 제공하는 데 필요한 자원 사이의 격차를 해소하는 데 도움이됩니다. 소규모 폼 팩터 및 발자국, 낮은 음향, 표준 전력 요구 사항 및 클라이언트 기반 운영 체제 사용 덕분에 기존 서버가 적합하지 않은 AI 추론 솔루션으로 쉽게 배포 할 수 있습니다. 또 다른 사용 사례는 AI 향상된 데이터 분석이 실제 비즈니스 가치를 제공 할 수 있으며 차이를 만들려고 노력하는 C Suite Exec에 매우 시력이있는 표준 산업 워크 플로 내에 있습니다. 다른 사용 사례는 개인이 자신의 사용을 위해 작성하는 작은 도메인 특정 AI 도구입니다. 이러한 효율성 절약 도구는 AI 초강대국이 될 수 있으며 MS Copilot, 개인 챗봇부터 개인 AI 보조원에 이르기까지 모든 것을 포함시킬 수 있습니다.
2025 년 AI의 잠재력을 극대화합니다
AI는 우리 시대의 가장 빠르게 성장하는 기술 진화 중 하나이며, 모든 산업을 통해 모든 산업에 효율성을 향상시켜 더 빠르고 가치있는 비즈니스 결과를 가능하게합니다.
LLM을 갖춘 기계 및 딥 러닝 및 생성 AI를 포함한 AI는 원활한 고객 AI 경험에 필요한 지능을 구축하고 유지하기 위해 엄청난 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 결과적으로 조직은 고성능 데스크탑 및 모바일 컴퓨팅 솔루션을 활용하여 AI 전문가 및 데이터 과학자의 워크 플로우를 혁신하고 향상시켜야합니다.
게시물 AI 폭발은 2025 년에 계속됩니다. 올해 조직이 예상해야 할 조직 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
