2027 год станет проверкой реальности инфраструктурных стратегий: искусственный интеллект переходит в категорию критически важного производства, геополитическая неопределенность подвергает испытаниям глобальные операции, а организации выводят на передний план все больше приложений и интеллектуальных технологий, пишут в корпоративном блоге вице-президенты, главные аналитики Forrester Микеле Пелино и Карлос Казанова.

Для руководителей в области инфраструктуры и операций (I&O) это означает переосмысление того, как они создают инфраструктуру ИИ, повышают устойчивость и инвестируют в периферию. Forrester выделяет следующие три прогноза относительно I&O:

• В четверти запросов предложений (RFP) на инфраструктуру ИИ будут содержаться требования вариантов ускорителей, отличных от поставляемых NVIDIA. Они останутся платформой по умолчанию для обучения передовых моделей и крупномасштабного инференса, но предприятия будут все чаще искать альтернативные ИИ-ускорители для сокращения затрат и снижения рисков в цепочке поставок и геополитических рисков и обеспечения суверенитета. Вместо замены решений NVIDIA организации будут сегментировать рабочие нагрузки по типам ускорителей в зависимости от конкретных требований. Гиперскейлеры уже расширяют возможности инфраструктуры ИИ с помощью собственных микросхем, таких как AWS Trainium, Google Ironwood TPU и Microsoft Maia. Руководители в области инфраструктуры должны включать разнородные требования к инфраструктуре ИИ в свои планы закупок и развития архитектуры.

• Тридцать процентов крупных предприятий создадут частную инфраструктуру ИИ для инференса. В условиях перехода агентного ИИ в производство предприятиям потребуется выделенная инфраструктура ИИ для чувствительных, критичных к задержке и объемных рабочих нагрузок вывода. Рост стоимости токенов и более сложные агентные рабочие процессы будут еще больше стимулировать спрос на инфраструктуру, оптимизированную для экономики ИИ-инференса. Руководителям следует уже сейчас заняться разработкой корпоративной стратегии инференса, которая отделяет производственный инференс от обучения и приводит инфраструктуру в соответствие с потребностями рабочей нагрузки.

• Инвестиции в инфраструктуру сместятся на 20% в сторону отраслевой периферии. Организации в таких отраслях, как промышленное производство, здравоохранение и розничная торговля, будут все чаще использовать рабочие нагрузки ИИ и аналитику на периферии, ближе к местам, где необходимо принимать решения. Малые языковые модели, модели ИИ для конкретной предметной области, робототехника и визуально-языковые системы действий будут перенесены на операционные технологические устройства для решения проблем с задержкой, отказоустойчивостью и подключением на таких объектах, как заводы, больницы, корабли и нефтяные вышки. Лица, принимающие решения в области инфраструктуры, должны разработать отраслевую вычислительную стратегию и инвестировать в меньшие форм-факторы и возможности, которые могут повысить эффективность рабочих нагрузок и одновременно приблизить ИИ к месту действия.

ИИ станет просто еще одной частью I&O. Для этого потребуется более распределенная, специализированная и адаптируемая инфраструктура. Технологические руководители должны определить, где выполняются рабочие нагрузки, какие технологии их поддерживают и как обеспечить устойчивость инфраструктуры по мере изменения деловых и геополитических условий.