클라우드의 생성적 AI: 구축 또는 구매?

王林
풀어 주다: 2023-12-19 20:15:29
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David Linsigao

컴파일 | Yan Zheng

제작: 51CTO Technology Stack(WeChat ID: blog51cto)

기술 분야에는 암묵적인 규칙이 있습니다. 모든 사람은 다른 사람의 기술을 채택하는 것을 좋아합니다. 하지만 많은 기업에서 생성적 AI는 그런 틀에 맞지 않는 것 같습니다.

생성적 AI는 몇 가지 중요한 결정을 빠르게 내리고 있습니다. 모든 조직은 중요한 선택에 직면해 있습니다. 사내에서 맞춤형 생성 AI 플랫폼을 구축하거나 AI 공급업체에서 사전 패키지된 솔루션(종종 클라우드 서비스로 제공)을 구매하는 것입니다.

DIY는 규모와 기회를 선호합니다. 이상하지만 그 이유가 여러분을 놀라게 할 수도 있습니다. 이는 엔터프라이즈 GenAI 전략을 다시 생각하게 만들 수도 있습니다

1. 완벽한 사용자 정의 및 제어

다음과 같이 다시 작성했습니다. 기업이 기능을 완벽하게 제어할 수 있는 생성 AI 플랫폼을 처음부터 구축합니다. AI 기술은 조직의 요구 사항에 정확하게 맞춰져 회사 고유의 워크플로를 준수하고 맞춤형 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. DIY 생성 AI는 공개, 비공개 또는 기존 플랫폼에서 수행될 수 있습니다. 우리는 현재 특정 genAI 기술, 온프레미스 또는 퍼블릭 클라우드에서의 오픈 소스 구현을 사용하는 데 중점을 두고 있습니다.

자연어 상호 작용은 정적인 비즈니스 프로세스를 처리하는 보다 "인간적인" 방법을 제공합니다. 그러나 이러한 시스템이 빠르게 비즈니스의 핵심이 될 수 있다는 우려가 있으며, 모든 특징과 기능을 완전히 제어하지 않으면 시스템이 전반적인 가치를 제공하지 못할 위험이 있습니다. 즉, 누군가가 모든 부가 기능을 갖춘 AI 플랫폼을 구매하고 방향이 바뀌거나 심지어 사라지면 시스템이 실패하고 사업 실패의 위험이 남게 됩니다.

2. 더 많은 돈, 더 많은 시간, 더 많은 위험

복잡한 생성 AI 플랫폼을 구축하려면 전문적인 지식을 갖춘 전문가 팀이 필요하지만 기존 인재 풀에서는 충분한 전문가를 찾기가 어렵습니다. 비즈니스의 특정 사양을 충족하는 맞춤형 genAI 솔루션을 개발하려면 클라우드 및 비클라우드 플랫폼 엔지니어와 협력하는 데이터 과학자 및 AI 엔지니어가 필요합니다.

그렇게 하면 복잡성이 추가되고 값비싼 인재를 고용해야 할 수 있습니다. 좋은 기술대학의 졸업식에 직원들을 보내고, 공개 취업 시장에 진입하기 전에 사람들을 모집하기 위해 학교 주차장에서 직접 접근하는 CIO인 친구가 있습니다. 이러한 접근 방식은 불안하지만 동시에 혁신적입니다

대부분의 기업은 충분한 인재를 유치하기 위해 창의성을 발휘해야 합니다. 인재 부족으로 인해 일부 기업은 프로젝트를 연기하거나 시스템 자체를 구축하는 대신 시스템 구매를 선택해야 합니다

3. 구매 가치

이 시스템을 구매하면 신속한 배포와 즉시 사용 가능한 기능을 제공할 수 있습니다. 이는 빠른 구현을 위해 사전 구축된 솔루션을 즉시 사용할 수 있음을 의미합니다. 즉각적인 가치를 얻고 출시 기간을 단축할 수 있습니다.

생성 AI 서비스 구매에는 지속적인 지원, 업데이트 및 개선이 중요합니다. DIY 접근 방식은 일부 구성 요소에 도움이 될 수 있지만 직접 구축하는 것은 주로 데이터베이스 공급업체로부터 데이터베이스를 구매하는 비용과 비교하여 데이터베이스 구축 및 지원 비용을 고려하는 문제입니다. 물론 AI 시스템은 더 복잡하고 더 많은 구성 요소를 포함하지만 비유가 적절합니다.

빌드 접근 방식의 가치는 비즈니스 요구 사항에 따라 맞춤형 일회성 솔루션을 만들어야 하는 필요성에 전적으로 달려 있습니다. 핵심 시스템을 완벽하게 제어할 수 있게 되면 추가 비용, 시간 및 위험에 대한 투자가 성공할 것입니다. 많은 사람들에게 핵심 시스템은 비즈니스 자동화뿐만 아니라 비즈니스의 중요한 부분이 될 것입니다.

genAI를 올바르게 사용하는 것은 향후 비즈니스 성공의 핵심 요소가 될 수 있습니다.

4. 모든 요소를 ​​고려해보세요

생성적 AI 플랫폼을 구축하거나 구매하기로 결정할 때는 모든 장단점을 고려해야 합니다. 첫째, 내부적으로 생성 AI를 구축하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다. 그에 비해 기성 솔루션은 실용성과 비용 효율성을 제공합니다

생성 AI를 사내에 구축하려면 숙련된 팀을 구성해야 하며, 기성 솔루션을 사용하면 시스템을 구축하는 AI 공급업체의 전문 지식에 액세스할 수 있습니다. 이는 공급업체 또는 제공업체에 위험과 비용을 부담시키는 것을 의미합니다.

마지막으로 AI 솔루션을 처음부터 만드는 것은 기술 프로세스에 대한 완전한 창의성과 제어를 의미합니다. 이를 통해 규정 준수 조치와 정확한 기능을 통합하여 처음부터 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 우리 모두는 건설이 어떻게 진행되는지 알고 있습니다. 사용자 정의는 많은 반복과 시간 소모적인 개발로 이어질 수 있습니다. 또한 사내에서 AI를 생성하려면 지원과 유지 관리가 중요합니다. 이것이 DIY 접근 방식을 정당화할 만큼 충분한 가치를 제공하지 못한다면 위험, 시간 및 비용을 제거하는 구매를 고려하십시오.

앞으로 우리는 사업을 파산시키는 잘못된 결정을 많이 목격하게 될 것입니다. 아마도 기술을 구축해야 할 때 잘못된 장비를 구입하여 업계에서 요구하는 기술 가치를 제공할 수 없기 때문일 수도 있고, 가치 있는 제품을 만들기에는 재능이 부족하고 예산이 제한되어 있기 때문일 수도 있습니다.

위의 상황은 기본적으로 이런 일이 반드시 일어날 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다

다음 링크를 참고하세요: https://www.infoworld.com/article/3711705/build-or-buy-cloud-based-generative-ai.html

위 내용은 클라우드의 생성적 AI: 구축 또는 구매?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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원천:51cto.com
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