הבינה המלאכותית דורשת תשתית חזקה יותר מתמיד – מפעלי AI הם הפתרון?

נוצר באמצעות AI

אין ספק שעסקים מאמצים את יכולות -AI בקצב הולך ומתגבר. אנחנו רואים פיילוטים מצליחים שיוצרים עניין גובר ביחידות הארגון השונות, והדרישה לשימושים נוספים ב-AI ממריאה. אך ככל שהמומנטום גובר, כך מתבררת המורכבות מאחורי הקלעים. הצוותים נאלצים לחבר בין כלים שאינם תואמים זה לזה, להתמודד עם מגבלות משאבים, עם דורות שונים של ‏GPU, לנהל נתונים מגוונים ולהגן על מידע רגיש. במקביל, מנהלי אבטחת המידע נערכים לרגולציות חדשות שיקבעו כיצד יש לפרוס, לנהל ולהבטיח את שלומם של מודלי הבינה המלאכותית, כמו גם למנוע מן ה- AI לספק מידע שאסור לו למסור.

זהו שילוב שמייצר כאוס, והלחץ המצטבר מדגיש נקודה אחת מרכזית: השלב הבא בצמיחת הבינה המלאכותית יוכרע על פי בשלות התשתית שמהווה את הבסיס. יותר ויותר, מתברר כי התשתית הנדרשת מגיעה להיקף של מפעל בינה מלאכותית (AI Factory) של ממש.

מדוע מפעלי בינה מלאכותית הופכים לחיוניים?

מפעל הבינה המלאכותית הוא הארכיטקטורה המאפשרת לארגונים להפעיל בינה מלאכותית באופן אמין, בטוח ואחראי. הוא מאחד כח מחשוב, תשתיות, Kubernetes וסביבות מודלים לבסיס מגובש. במקום תשתיות מבודדות, הארגון מקבל סביבה סטנדרטית לניהול עומסי עבודה בביטחון מלא. עליית המפעלים היא תגובה לפיצול בסביבות ארגוניות. הבינה המלאכותית מוסיפה מורכבות: דרישות ביצועים, גישה לנתונים ורגולציה. ללא ניהול נכון, מורכבות זו מאטה חדשנות ומגבירה סיכון.

המודל נותן מענה באמצעות ארכיטקטורה מאוחדת. במקום סביבות מותאמות אישית, עוברים למודל תפעולי סטנדרטי המשלב חומרה, תוכנה ואבטחה למחסנית מאומתת. כך עדכונים הופכים צפויים, וצוותים יכולים לחדש עצמאית על בסיס עקבי ובטוח.

כל עדכוני ה-IT, תשתית וטכנולוגיה בערוץ הטלגרם של ITtime

בסיס בטוח וריבוני לאימוץ בינה מלאכותית

אבטחה וריבונות הפכו לשיקולים מרכזיים כאשר ארגונים מחליטים היכן ואיך בינה מלאכותית צריכה להתפרס ולפעול. ברחבי אירופה ואפריקה, ממשלות ורגולטורים בוחנים מקרוב את המודלים, תקני הצפנה, טיפול בנתונים רגישים ואבטחת שרשרת האספקה. עסקים במגזרים כמו בריאות, שירותים פיננסיים, אנרגיה ובטיחות ציבורית מתמודדים עם הנחיות מחמירות אף יותר.

מפעלי בינה מלאכותית מתמודדים עם דרישות אלו על ידי הטמעת אבטחה בארכיטקטורה עצמה, כמו למשל הצפנה התואמת ל-FIPS שמגנה על נתונים בתנועה ובמנוחה. עבור ארגונים הזקוקים לריבונות נתונים, המפעל מבטיח שעומסי העבודה יישארו בשליטתם, בין אם בסביבת On-prem או בענן היברידי מפוקח. רמת הביטחון הזו חשובה במיוחד כאשר ארגונים מתרחבים מניסויי AI לפרודקשן. מפעלי בינה מלאכותית מאפשרים למובילי המהלכים ליצור חדשנות במהירות מבלי לסכן ציות ואבטחת מידע.

פישוט Kubernetes ומורכבות תפעולית

Kubernetes מהווה בסיס ליישומים מודרניים, אך הפעלה בקנה מידה גדול יכולה להיות מאתגרת בעולמות ה-AI. עומסי עבודה באימון והסקה (Inferencing) דורשים ניהול משאבים קפדני, תזמון ה-GPU חייב להיות יעיל, שינויים בתלויות וסטיית סביבה עלולים להפריע לביצועי המודלים, ומפעילים זקוקים לוויזואליזציה שלשכבות התשתית שבדרך כלל יושבות בצוותים נפרדים.

במודל המפעל של הבינה המלאכותית פלטפורמות Kubernetes מפחיתות עומס תפעולי, משלבות ניהול GPU ומספקות שליטה עקבית במחזור חיים. ארגונים נהנים מהיתרונות של Kubernetes ללא הנטל של ניהול כל רכיב ידנית. זה מאפשר לצוותים להתמקד במתן שירותי בינה מלאכותית במקום בתחזוקת התשתית הבסיסית.

הפיכת הבינה המלאכותית ליכולת ארגונית משותפת

אחד השינויים החשובים ביותר שמניעים מפעלי הבינה המלאכותית הוא המעבר מפרויקטים מבודדים של בינה מלאכותית לשירותי הסקה משותפים. ככל שהביקוש עולה בין המחלקות, ארגונים חייבים לאפשר שימוש רחב במודלים, בלי לשכפל תשתיות.

מפעלי בינה מלאכותית מספקים סביבות Multi Tenancy שבהן ניתן לפרוס מודלים, לנהל גרסאות ולאפשר גישה מבוקרת בהתאם למדיניות. כך נוצר מעין “שוק בינה מלאכותית” פנימי הנגיש לכלל הארגון.

תבנית לעשור הבא של אימוץ בינה מלאכותית

הבינה המלאכותית הופכת ליכולת מרכזית בארגונים, אך השפעתה תלויה בבשלות התשתית. מפעלי בינה מלאכותית מביאים בהירות, מתקנים מורכבות, מחזקים אבטחה והופכים את ה-AI מאוסף פרויקטים ליכולת ארגונית מאוחדת.

הרחבת הבינה המלאכותית היא אתגר תפעולי הדורש תשתית מתוכננת היטב וציות לרגולציה. מפעלי ה-AI עונים על כך במודל מגובש התומך בצמיחה ללא מורכבות מיותרת, ומאפשרים לארגונים להרחיב את שאיפותיהם תוך שמירה על גבולות האבטחה והתקציב.

ניר מליק הוא מהנדס מערכות בחברת נוטניקס