lượng tử

TÍN DỤNG HÌNH ẢNH:

iStock

AI trên đám mây: Các dịch vụ AI có thể truy cập được

Công nghệ AI thường đắt tiền, nhưng các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đang tạo điều kiện cho nhiều công ty hơn có đủ khả năng chi trả cho những cơ sở hạ tầng này.

tác giả:
tên tác giả
Tầm nhìn lượng tử
Tháng Mười Một 1, 2023

Tóm tắt thông tin chi tiết

Sự xuất hiện của AI dưới dạng dịch vụ (AIaaS) từ những gã khổng lồ điện toán đám mây tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển và thử nghiệm các mô hình học máy, đặc biệt là hỗ trợ các thực thể nhỏ hơn bằng cách giảm thiểu đầu tư cơ sở hạ tầng ban đầu. Sự hợp tác này đẩy nhanh những tiến bộ trong các ứng dụng như học sâu. Nó tối ưu hóa hiệu quả của đám mây, tự động hóa các tác vụ thủ công và tiết lộ những hiểu biết sâu sắc hơn về dữ liệu. Hơn nữa, nó đang tạo ra những vai trò công việc chuyên biệt mới, ảnh hưởng đến bối cảnh công việc trong tương lai và có khả năng thúc đẩy sự phát triển công nghệ trong các lĩnh vực khác nhau. Kịch bản rộng hơn cho thấy quá trình dân chủ hóa các công nghệ học máy, tăng cường cạnh tranh toàn cầu về chuyên môn AI, những thách thức an ninh mạng mới và khuyến khích các nhà cung cấp đám mây đầu tư vào nền tảng học máy thân thiện với người dùng.

AI trong bối cảnh đám mây

Các nhà cung cấp đám mây, chẳng hạn như Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure và Google Cloud Platform (GCP), muốn các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu phát triển và thử nghiệm các mô hình máy học (ML) trên đám mây của họ. Dịch vụ này mang lại lợi ích cho các công ty nhỏ hơn hoặc các công ty khởi nghiệp vì nguyên mẫu thử nghiệm thường cần nhiều cơ sở hạ tầng, trong khi các mô hình sản xuất thường yêu cầu tính sẵn sàng cao. Bởi vì các nhà cung cấp điện toán đám mây cung cấp các giải pháp để bắt đầu sử dụng công nghệ AI mà không cần đầu tư nhiều vào việc tái thiết lập cơ sở hạ tầng nội bộ, nên các doanh nghiệp có thể truy cập (và thử nghiệm) ngay các dịch vụ đám mây AI để thúc đẩy các sáng kiến kỹ thuật số của họ. Điện toán đám mây cho phép phát triển nhanh chóng và nâng cao hơn các tính năng AI tiên tiến, chẳng hạn như deep learning (DL), có các ứng dụng sâu rộng. Một số hệ thống DL có thể làm cho camera an ninh thông minh hơn bằng cách phát hiện các mẫu có thể báo hiệu nguy hiểm. Công nghệ như vậy cũng có thể xác định các đối tượng chụp ảnh (nhận dạng đối tượng). Một chiếc xe tự lái với thuật toán DL có thể phân biệt giữa con người và biển báo đường bộ.

Một nghiên cứu từ công ty phần mềm Redhat đã phát hiện ra rằng 78% dự án AI/ML doanh nghiệp được tạo bằng cơ sở hạ tầng đám mây lai, do đó, đám mây công cộng có nhiều cơ hội thu hút quan hệ đối tác hơn. Có thể truy cập nhiều lựa chọn lưu trữ dữ liệu khác nhau trong các đám mây công cộng, bao gồm cơ sở dữ liệu không có máy chủ, kho dữ liệu, hồ dữ liệu và cơ sở dữ liệu NoSQL. Các tùy chọn này cho phép các công ty tạo ra các mô hình gần nơi chứa dữ liệu của họ. Ngoài ra, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây còn cung cấp các công nghệ ML phổ biến như TensorFlow và PyTorch, khiến chúng trở thành điểm dừng chân lý tưởng cho các nhóm khoa học dữ liệu muốn có các lựa chọn.

Tác động gián đoạn

Có một số cách mà AI đang thay đổi đám mây và nâng cao tiềm năng của nó. Đầu tiên, các thuật toán làm cho điện toán đám mây trở nên hiệu quả hơn bằng cách phân tích lưu trữ dữ liệu tổng thể của công ty và xác định các khu vực có thể cần cải thiện (đặc biệt là những khu vực dễ bị tấn công mạng). Ngoài ra, AI có thể tự động hóa các tác vụ hiện đang được thực hiện thủ công, giải phóng thời gian và tài nguyên cho các quy trình phức tạp khác. AI cũng đang làm cho đám mây trở nên thông minh hơn bằng cách cho phép các công ty hiểu rõ hơn về dữ liệu dựa trên đám mây của họ, điều mà trước đây chưa bao giờ có thể thực hiện được. Các thuật toán có thể “học” từ thông tin và xác định các mẫu mà con người không bao giờ có thể nhìn thấy.

Một trong những cách thú vị nhất mà AI mang lại lợi ích cho đám mây là tạo ra cơ hội việc làm mới. Sự kết hợp giữa AI và điện toán đám mây đang dẫn đến sự phát triển của những vai trò mới đòi hỏi những kỹ năng chuyên môn. Ví dụ: các công ty hiện có thể cần nhân viên là chuyên gia trong cả hai lĩnh vực để khắc phục sự cố và nghiên cứu các vấn đề. Ngoài ra, hiệu quả tăng lên của đám mây có thể sẽ dẫn đến việc tạo ra các vị trí mới tập trung vào việc quản lý và duy trì công nghệ này. Cuối cùng, AI đang thay đổi đám mây bằng cách tác động mạnh mẽ đến tương lai của công việc. Ví dụ, các nhiệm vụ được tự động hóa có thể dẫn đến việc đào tạo lại công nhân cho các vị trí khác. Điện toán đám mây nhanh hơn và hiệu quả hơn cũng có thể hỗ trợ các nơi làm việc thực tế ảo và thực tế tăng cường (VR/AR) như Metaverse.

Ý nghĩa của AI trên đám mây

Ý nghĩa rộng hơn của AI trong đám mây có thể bao gồm:

Sự dân chủ hóa ngày càng tăng của các công nghệ ML sẽ có sẵn cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ muốn đổi mới trong không gian này.
Sự cạnh tranh ngày càng gia tăng để giành lấy tài năng AI toàn cầu, điều này có thể làm trầm trọng thêm tình trạng chảy máu chất xám hiện nay của các nhà nghiên cứu và nhà khoa học AI từ các học viện đến các doanh nghiệp đa quốc gia. Chi phí tuyển dụng và sử dụng nhân tài AI cũng sẽ tăng lên đáng kể.
Tội phạm mạng nghiên cứu các dịch vụ điện toán đám mây để xác định rõ hơn điểm yếu của chúng và điểm yếu của các công ty sử dụng dịch vụ đó.
Phát triển nhanh hơn các công nghệ mới, đặc biệt là trong lĩnh vực xe tự hành và Internet of Things (IoT), những lĩnh vực đòi hỏi tài nguyên máy tính và dữ liệu lớn hơn.
Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây tăng cường đầu tư vào nền tảng và phần mềm ML không mã hoặc mã thấp.