Современные проекты в области искусственного интеллекта (ИИ) все чаще сталкиваются с вызовами не столько в качестве самих моделей, сколько в готовности инфраструктуры к их внедрению. Создание быстрого пилотного проекта на облачных сервисах – это одно, а его переход в промышленную эксплуатацию – совершенно другое. Промышленное внедрение требует соблюдения требований информационной безопасности, контроля затрат, решения вопросов масштабирования и эффективной работы с данными.
Илья Борняков, генеральный директор компании ITPOD (корпорация ITG), которая специализируется на разработке инфраструктурных решений и специализированных программно-аппаратных комплексов для корпоративных сценариев использования ИИ, поделился своим видением. Он рассказал о том, почему компании отказываются от “самостоятельных экспериментов”, как изменяется спрос на GPU-инфраструктуру и какие методики внедрения ИИ становятся наиболее востребованными на практике.
According to Ilya Bornyakov, CEO of ITPOD (an ITG corporation), the success of AI projects today often hinges not on the quality of the models themselves, but on the readiness of the infrastructure. While quickly setting up a pilot project on a cloud service is one thing, transitioning it to industrial-scale operation introduces significant challenges. This includes meeting information security requirements, managing costs, addressing scalability issues, and ensuring effective data handling.
Bornyakov explains why companies are moving away from “DIY experimentation.” He also discusses the evolving demand for GPU infrastructure and outlines the AI implementation approaches that are becoming standard practice. His insights are crucial for organizations looking to move beyond initial trials and achieve tangible results from their AI initiatives.
