Հեռահաղորդակցության ծառայության մատուցողները (CSP-ները) դիմում են հատուկ հեռահաղորդակցության արհեստական բանականության (AI) լուծումներին՝ ավտոմատացնելու ցանցային կառավարումը և բարելավելու արդյունավետությունը: AI-ն հնարավորություն է տալիս CSP-ներին ավտոմատացնել, օրինակ, ցանցերի հսկումը, խափանումները հայտնաբերելը և կատարողականության օպտիմալացումը՝ արդյունքում ծառայությունների հուսալիությունը մեծացնելու և ծախսերը նվազեցնելու համար: AI-ն նաև օգնում է CSP-ներին առաջարկել հատուկ 5G ծառայություններ, որոնք ուղղված են տարբեր արդյունաբերություններին, ստեղծելով նոր եկամտային հոսքեր: Ավելին, AI-ի ինտեգրումը CSP-ների աշխատանքներում թույլ է տալիս նրանց մնալ մրցունակ՝ բարելավելով ճկունությունը, արագ արձագանքումը և հաճախորդների փորձը: CSP-ները պետք է կենտրոնացնել իրենց AI ներդրումները կարճաժամկետ օպերացիոն բարելավումների, միջնաժամկետ արդյունավետության ձեռքբերումների և ծառայության նորարարության վրա, և երկարաժամկետ ցանցային ավտոմատացման վրա: Սարքավորում-եզրային-ամբողջական կլաստեր շղթան նպաստում է AI աշխատանքի տեղաբաշխմանը՝ AI-ն աշխատում է սարքերի, եզրային ենթակառուցվածքի և ամպային համակարգի վրա: 5G-ն կարևոր նշանակություն ունի այս մակարդակների միացման և շարժական AI աշխատանքների միջավայրի ապահովման գործում: AIOps կամ ՏՀՏ գործառնությունների համար արհեստական բանականությունը, օգտագործում է AI և մեքենայական ուսուցում՝ ՏՀՏ գործառնությունները ավտոմատացնելու և բարելավելու համար: AIOps հարթակները հսկում և վերլուծում են համակարգերը, կանխատեսում և կանխարգելում խնդիրները և օպտիմալացնում կատարողականությունը՝ բարելավելու արդյունավետությունն ու հուսալիությունը: CSP-ների համար AIOps-ը կարող է ավտոմատացնել ցանցերի հսկումը և կառավարումը, օպտիմալացնել կատարողականությունը և աջակցել շարժական 5G ցանցերին: AI-բնիկ 6G ցանցերը նախատեսում են AI-ի խորը ինտեգրում, որը հնարավորություն է տալիս ինքնավար ցանցային կառավարումը և խելացի որոշումներ կայացնելը: CSP-ները կարող են անցք գործել AI-բնիկ 6G ցանցերի օգտագործման՝ կառուցելով AI հնարավորություններ, ինտեգրելով AI հին 5G ցանցերին և համագործակցելով գործընկերների և հաստատությունների հետ: Մաղթանքը AI ներառելու ցանցերի զարգացման ռազմավարությունների մեջ կարող է բացել արդյունավետության, կատարողականության և ծառայությունների նորարարության ճանապարհ CSP-ների համար:

AI-ի ինտեգրումը արտադրանքի զարգացման մեջ հեղափոխում է այն, թե ինչպես են ընկերությունները նորարարությամբ և օգտվողների կարիքները բավարարում։ Տեխնոլոգիական առաջնորդները պետք է ապահովեն, որ նրանց ջանքերը իրական ազդեցություն ունենան, հավասարակշռելով օգտվողի կենտրոնացվածությունը, համապատասխան AI օպտիմիզացումը և AI ինտեգրման պատրաստվածությունը։ Դրանով կազմակերպությունները կարող են ստեղծել նորարարական և օգտվողի համար հարմար լուծումներ, որոնք կբացահայտեն AI-ի իրական արժեքը արտադրանքի նորարարության մեջ։ Մինչ AI-ի կիրառումը, ընկերությունները պետք է գնահատեն, արդյոք այն լուծում է իրական խնդիրներ կամ բացեր և բարելավում օգտվողի փորձը առանց արտադրանքի ռազմավարությունն անտեսելու։ AI-ով գործող որոնումը կարող է բարելավել անհատականացումը, բայց ֆունկցիոնալ ֆիլտրները չպետք է զոհաբերել։ Քայլ առ քայլ գործընթացի կառուցումը և օգտվողի կարծիքից դասեր քաղելը կարևոր է արժեքավոր փորձ ստեղծելու համար։ Մինչ AI մոդելների հարմարեցումը գրավիչ է, վաղ ժամանակներում նուրբ հղկումը կարող է դանդաղեցնել կրկնապատկումը և խանգարել նորարարության արագությանը։ Հարմարեցված փորձ ստեղծելը պահանջում է թոնի սահմանում հրահանգներով՝ միաժամանակ ապահովելով ճկունություն, որպեսզի բարելավվի և հարմարվի, թե՛ տեխնոլոգիան, և թե՛ հասկացողությունը զարգանան։ Որակի ապահովման գործընթացի վաղաժամ կիրառում թույլ է տալիս արդյունավետ գնահատել բարելավումները և հայտնաբերել վատթարացումները։ AI-ի փոփոխությունների հետ միասին թիմերը պետք է ունենան ամուր հիմքեր՝ AI հարթակով, որը թույլ է տալիս արագ կրկնություններ և մշտականություն արտադրանքի մեջ։ Հաստատված վաճառողների և մոդելների ստանդարտացումը, հիմնական հարցման շրջանակները, որակի թեստավորման մոտեցումները և տվյալների արտանետման օրինակներն են կարևոր նկատառումները։ Արտադրանքի զարգացման թիմի բոլոր անդամները պետք է կարողանան հաջողությամբ օգտագործել AI-ը իրենց ոլորտներում։ Այս հոդվածը ստեղծվել է TechRadarPro-ի Expert Insights ալիքի շրջանակներում, ներկայացված է Tamar Bercovici-ի, Box-ի ինժեներության փոխնախագահի տեսանկյունները։

Այս հարցում ծանոթ աղբյուրները հայտնել են, որ Nvidia-ն մշակում է իր նոր առաջատար AI չիպերի տարբերակը, որը հատուկ մշակված է Չինաստանի շուկայի համար: Այս քայլը նպատակ ունի ապահովելու համատեղելիություն ներկայիս ԱՄՆ-ի արտահանման վերահսկողության հետ: Չիպը, որը ժամանակավոր կոչվել է «B20», կգործարկվի և կբաժանվի Nvidia-ի խոշոր համատեղեցնոկ ի գործընկերներից մեկն՝ Inspur-ի հետ համագործակցությամբ: Տեխնոլոգիական հսկայի ջանքերը՝ բավարարելու Չինաստանի շուկան, առաջանում են ԱՄՆ-ի խստացրած արտահանման վերահսկողությունից հետո, ինչը նրա մրցակիցներին՝ Huawei-ին և Tencent-ի կողմից աջակցվող Enflame-ին, հնարավորություն է տալիս առաջացնել տեղական շուկայում առաջադիմած AI պրոցեսորների համար: Իրենց «Blackwell» շարքի չիպերի Չինաստանի հատուկ տարբերակ ներդննելով, Nvidia-ն փորձում է ամրապնդել իր դիրքը այս մարտահրավերների նկատմամբ:

Գեներատիվ արհեստական բանականության (AI) ալիքը բարձրացրել է տարբեր տեխնոլոգիական հատվածի ընկերությունների, ներառյալ կիսահաղորդիչ արտադրողների, խնամած համակարգչությունների մատակարարների և կիբեռանվտանգության ոլորտի խաղացողների։ Խնամած համակարգչությունների ընկերությունները բարձր պահանջարկ են ապրոցավորում իրենց ծառայությունների նկատմամբ, աջակցելով ձեռնարկություններին և ծրագրավորողներին գեներատիվ AI մոդելներն ստեղծելու գործում։ Օգտագործելով TipRanks-ի Բաժնետոմսերի համեմատության գործիքը՝ վերլուծաբանները համեմատել են Amazon, Microsoft և Alphabet ընկերությունները՝ որոշելու համար լավագույն AI բաժնետոմսերն ու հնարավոր վերադարձը։ Մինչդեռ Amazon Web Services-ը (AWS) շուկայի առաջատար է մնում, Microsoft Azure-ը արագորեն մոտենում է։ Microsoft-ի գործադիր տնօրեն Սաթյա Նադելլան հաստատեց, որ Azure-ը շուկայական մասնաբաժինը նվաճում է և հաճախորդներին գրավում է AI լուծումներ ստեղծելու համար։ Microsoft-ը պնդում է, որ Fortune 500 ընկերությունների մոտ 65%-ը օգտագործում է Azure OpenAI ծառայությունը։ Վոլ Սթրիտի վերլուծաբաններն տեսնում են, որ Microsoft-ը բարելավված դիրքում է AI մոնետիզացման համար։ Amazon-ի AWS ստորաբաժանումը պահպանում է գերիշխող դիրքը խնամած համակարգչությունների շուկայում և Ժնեւն պետք է 31% մասնաբաժին Q1 2024-ին։ AWS-ն հաղորդել է 17%-ով բարձրացված վաճառքների աճ Q1 2024-ին և կարևոր աճի շարժիչ է Amazon-ի համար։ Վերլուծաբանները ենթադրում են, որ Amazon-ը կհաղորդի ուժեղ Q2 արդյունքներ և ունենան հաջողակ կարճաժամկետ հեռանկարներ, ակնկալելով նշանակալի EBIT գերազանցություններ և արագացնելով AWS աճը։ Alphabet-ի Google Cloud բիզնեսը արագ զարգանում է և Q1 2024-ին հասել է նշանակալի եկամտի ավելացման։ Ընկերությունը իր Cloud բիզնեսում ներկայացրել է ավելի քան 1,000 նոր արտադրանքներ և գործառնություններով տարբերակվում է իր AI Hypercomputer ենթակառուցվածքով, AI մոդելների պատրաստման և աջակցության համար։ Վերլուծաբանները ենթադրում են ուժեղ Q2 արդյունքներ Alphabet-ի համար։ Ընդհանուր առմամբ, Վոլ Սթրիտը տեսնում է երկարաժամկետ աճի հնարավորություն առաջատար խնամած համակարգչությունների խաղացողների շրջանում և փոքր-ինչ ավելի մեծ հնարավորություններ Amazon-ի բաժնետոմսերի մեջ։ Amazon-ի առաջնությունը էլեկտրոնային գործարքներում և աճում գրավվող գովազդային բիզնեսում նպաստում է վերլուծաբանների լավատեսությանը։

Nscale, AI ամպային հարթակը, ձեռք է բերել Kontena-ն, որը բարձր խտությամբ մոդուլային տվյալների կենտրոնների և AI տվյալների կենտրոնների լուծումների առաջնորդ է: Այս ձեռքբերումը համահունչ է Nscale-ի նպատակին՝ տրամադրելու ծախսարդյունավետ, բարձր կատարողական ենթակառուցվածք գեներատիվ AI շուկայում: Միավորելով իրենց փորձառությունը, Nscale-ը և Kontena-ն կմատուցեն նորարարական AI տվյալների կենտրոնների լուծումներ՝ համապատասխնելով AI զարգացման պահանջներին: Ձեռքբերումը նաև ուժեղացնում է Nscale-ի նվիրվածությունը կայունությանը, քանզի Kontena-ի մոդուլային AI տվյալների կենտրոնների լուծումները թույլ կտան արագ և ծախսարդյունավետ տեղակայումներ Nscale-ի վերականգնվող տվյալների կենտրոններում: Այս ձեռքբերումը ամրապնդում է Nscale-ի դիրքը արդյունաբերությունում և հետևում է նրանց վերջերս կազմում գտնվող ռազմավարական գործընկերությանը Open Innovation AI-ի հետ: Իմանալու ավելին Nscale-ի AI և HPC լուծումների և Kontena-ի ձեռքբերման մասին, այցելեք nscale

Արհեստական բանականության (AI) աճը վերջին տարիներին կարևոր թեմա է դարձել, առաջացնելով քննարկումներ և հարցեր նրա ազդեցության մասին հասարակության վրա։ Ֆիլմերն ու հեռուստատեսությունը արդեն ուսումնասիրել են այս թեման, հաճախ օգտագործելով AI-ը որպես սյուժետային միջոց։ Միևնույն ժամանակ, որոշ շոուներ և ֆիլմեր առաջարկում են ավելի իրական պատկերներ AI-ի։ Ահա տասը նշանավոր օրինակներ: 1

MIT-ի ինստիտուտի պրոֆեսոր Դարոն Աճեմօղլուն առաջարկում է, որ արհեստական բանականությանը (AI) հարմար առաջադրանքներից միայն մոտավորապես 25%-ը ակնկալվում է, որ կլինեն շահավետ հաջորդ տասնամյակում։ Չնայած հնարավոր նվաճումներին, AI-ի ազդեցությունը չի ակնկալվում անմիջական։ Ըստ Goldman Sachs-ի, դա նշանակում է, որ AI-ն հավանաբար կազդի բոլոր առաջադրանքների 5%-ից պակասի վրա, նպաստելով ԱՄՆ-ի արտադրողականության միայն 0