Об этом в рамках Дня инвестора, который проходит в Сбере 10 декабря, заявил первый заместитель Председателя Правления Сбербанка Александр Ведяхин, сообщается на сайте банка.
Есть значительный разрыв между технологическими возможностями и реальной готовностью управленцев их применять.
Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка:
Исходя из запросов наших корпоративных клиентов, у многих компаний всё ещё работает устаревшая IT-инфраструктура, что мешает «посадить» современные AI-решения. Это может превратить потенциально прорывной проект в дорогой, медленный и совсем ненадёжный. Своевременная модернизация ИТ-инфраструктуры становится обязательной частью стратегии по внедрению ИИ.
Современный AI, особенно глубокое обучение, заточен на использование графических процессоров или тензорных. Эти процессоры имеют архитектуру, идеально подходящую для параллельных вычислений, которые требуются в AI. В устаревшей инфраструктуре их часто просто нет. Устаревшие системы часто не поддерживают горизонтальное масштабирование. Поэтому AI-задачи требуют эластичности, то есть возможности быстро выделить много ресурсов для обучения, а затем уменьшить их для инференса.
Для эффективной работы с AI нужна централизованная и хорошо организованная платформа данных, а для AI-решений в реальном времени (например, чат-боты) критически важна низкая задержка. Поэтому устаревшая сетевая аппаратура может её увеличивать.
Современные фреймворки для AI требуют современных версий операционных систем, драйверов и системных библиотек. И это нормально! На устаревших ОС их может быть невозможно установить. В устаревших системах достаточно сложный процесс обновления ПО. Это может создать уязвимости, которые особенно критичны, когда AI работает с конфиденциальными данными. Попытка выжать AI из старого железа приводит к гигантским счетам за электричество, охлаждению и простою в ожидании результатов.
Всё чаще крупные компании выкладывают свои модели искусственного интеллекта в открытый доступ. Это мировой тренд.
Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка:
Такой подход, конечно, помогает сократить технологический разрыв и способствует развитию малого и среднего бизнеса, стартапов, университетов, научных лабораторий. Однако у этого есть и вторая сторона медали, такая как их интеграция в среды, работающие с конфиденциальной информацией — как в государственном секторе, так и в корпоративном, — сопряжена с уникальным комплексом вызовов, требующим взвешенного и ответственного подхода. Успех внедрения открытых моделей здесь зависит от способности каждой отдельной организаций сочетать технологическую гибкость open-source с железной дисциплиной в области кибербезопасности, защиты данных и управления рисками. Это сложный, но необходимый путь для достижения технологического суверенитета и конкурентного преимущества в эпоху ИИ.