Chiar și în cele mai dezvoltate piețe AI, un lucru devine clar: adoptarea tehnologiei este relativ simplă, însă extinderea utilizării ei este mai dificilă. Pe măsură ce organizațiile trec la sisteme bazate pe agenți AI, schimbarea esențială constă în integrarea AI în activitatea de bază a companiei, dincolo de etapa de experimentare. Vor reuși companiile care integrează AI în strategie, infrastructură și procesele de decizie și o transformă dintr-un instrument într-un factor esențial de creștere.
Estimările AMD reflectă această schimbare. În 2026, peste 60% din capacitatea globală de calcul pentru AI va fi utilizată pentru inferență, nu pentru antrenarea modelelor. În ciuda acestui avans, infrastructura companiilor ține cu greu pasul.
Extinderea AI în companii: provocările identificate de IDC
Un raport recent al IDC, realizat la comanda AMD, arată că AI este adoptată pe scară largă, însă extinderea utilizării sale este încă în curs. Nu mai puțin de 83% dintre companii folosesc în prezent AI în mai puțin de zece scenarii simultan, semn că multe se află încă la începutul transformării. Doar puțin peste două din zece companii (21,7%) realizează o analiză completă a rentabilității investiției (ROI), iar 22,2% verifică dacă investițiile lor în AI corespund obiectivelor strategice. Consolidarea acestor practici de bază poate accelera progresul și poate face mai clare beneficiile obținute.
La aceste dificultăți se adaugă lipsa unei viziuni clare asupra arhitecturii necesare, o problemă întâlnită în multe organizații. Peste 75% dintre organizații nu au o imagine clară a scenariilor de utilizare a sistemelor bazate pe agenți AI.
Este un moment potrivit pentru stabilirea unor standarde, a unor mecanisme de protecție și a unei direcții comune pentru toate părțile implicate. Securitatea și guvernanța se numără printre priorități: companiile declară că folosesc controale de acces, anonimizare și politici pentru întregul ciclu de viață, iar multe efectuează teste adversariale și simulări de manipulare a prompturilor pentru a spori rezistența modelelor la atacuri. Companiile devin mai riguroase și în privința costurilor: aproximativ două treimi dintre organizații încep proiectele de AI generativă cu evaluări complete ale costurilor pentru infrastructură, licențe, personal și extinderea capacității. Împreună, aceste schimbări conturează un ecosistem care învață rapid și își dezvoltă capacitățile necesare pentru o extindere sustenabilă.
O nouă abordare a infrastructurii de calcul: rolul CPU-urilor și al arhitecturii sistemelor
Pe măsură ce cresc cerințele sarcinilor de lucru AI, liderii IT din companii se confruntă cu trei limite majore: capacitatea de alimentare și răcire în configurațiile de mare densitate, costurile tot mai mari ale tokenurilor și complexitatea guvernanței. Pentru a extinde utilizarea sistemelor bazate pe agenți AI, companiile trebuie să recunoască faptul că infrastructura AI necesită o abordare la nivelul întregului centru de date și că nu există o singură soluție de calcul potrivită tuturor aplicațiilor AI. Deși GPU-urile rămân esențiale pentru sarcinile de calcul matematic intensiv, ele reprezintă doar o parte a sistemului. Fluxurile de lucru cu agenți AI depind în mare măsură de medii izolate de execuție, numite sandboxuri, în care rulează logica agenților, se interoghează baze de date vectoriale, se execută frameworkuri de orchestrare și se realizează interacțiunea cu aplicațiile companiei.
Această schimbare readuce în centrul infrastructurii procesoarele de server cu densitate mare de nuclee. Sunt necesare servere optimizate pentru un număr maxim de nuclee într-un spațiu dat, latență redusă și lățime de bandă mare a memoriei, astfel încât să susțină fluxuri continue de inferență. Viitorul AI în companii va depinde de CPU-uri și GPU-uri de înaltă performanță care funcționează împreună într-un sistem integrat, în loc să fie tratate ca resurse separate. În același timp, standardizarea și eficiența hardware devin priorități.
Pe piețele europene, aceste dificultăți de infrastructură sunt accentuate de reglementări stricte privind suveranitatea datelor, trasabilitatea și sustenabilitatea de mediu. Aceste cerințe încurajează organizațiile să adopte de timpuriu mecanisme solide de guvernanță și procese repetabile, care favorizează o abordare coerentă și consolidează încrederea clienților și a celorlalte părți implicate, fără să frâneze progresul.
Pentru a respecta atât cerințele de reglementare, cât și limitele bugetare, liderii companiilor se orientează tot mai mult către platforme deschise. Un ecosistem deschis, care cuprinde arhitecturi, rețele și software, ajută la evitarea dependenței de un singur furnizor și oferă organizațiilor flexibilitatea necesară pentru a-și adapta infrastructura la cerințele regionale și de conformitate. Ecosistemele deschise permit întregii industrii, de la furnizorii de hardware la dezvoltatorii de frameworkuri, să inoveze împreună. Prin această colaborare, Europa va stimula inovația și își va construi un avantaj pe termen lung.
Ce pot face companiile acum: sisteme AI performante, scalabile și conforme
Extinderea AI dincolo de proiectele experimentale cere o direcție clară. Organizațiile care depășesc etapa proiectelor-pilot abordează diferit trei aspecte:
- Leagă fiecare inițiativă AI de rezultate măsurabile pentru companie și urmăresc riguros rentabilitatea investiției.
- Tratează infrastructura ca pe o componentă strategică și construiesc medii unitare, de înaltă performanță, în cloud, în centrele de date și în infrastructura edge, care să susțină noile sisteme bazate pe agenți AI.
- Integrează guvernanța de la început, de la controlul datelor până la testarea modelelor, pentru a crește încrederea, a accelera implementarea și a obține sisteme AI fiabile, pregătite pentru utilizare în producție.
Autor
