ANALISI

Come i servizi cloud possono essere una sinergia cruciale per lo sviluppo dell’AI



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Si tratta di servizi ospitati sulle piattaforme e gestiti tramite applicazioni e dati che semplificano l’esperienza dell’hybrid cloud, riducendo i costi operativi e la complessità della fornitura di applicazioni cloud-native

Pubblicato il 27 mar 2024

Mohammad Idriss

Regional Solution Architects Manager di Red Hat



Multicloud

L’intelligenza artificiale sta emergendo sempre più come un motore capace di abilitare trasformazioni incredibili in ogni settore, contribuendo a rimodellare i processi con cui approcciamo e risolviamo problemi complessi e aprendo al contempo nuove opportunità. Al centro di questa rivoluzione c’è la perfetta integrazione con i servizi cloud, i quali svolgono un ruolo fondamentale nel potenziare lo sviluppo e l’implementazione dell’AI. Si tratta di servizi ospitati sulle piattaforme e gestiti tramite applicazioni e dati che semplificano l’esperienza dell’hybrid cloud, riducendo i costi operativi e la complessità della fornitura di applicazioni cloud-native.

I servizi cloud e l’intelligenza artificiale hanno una relazione simbiotica, in cui i primi fungono da spina dorsale per la continua evoluzione e l’adozione diffusa dell’intelligenza artificiale. Questa integrazione è fondamentale per modificare i processi aziendali convenzionali e identificare nuove opportunità di sviluppo.

Liberare la potenza di calcolo: il carburante per l’innovazione dell’AI

Gli algoritmi di intelligenza artificiale, in particolare quelli coinvolti in machine learning e deep learning, spesso richiedono un’immensa potenza di calcolo affinché le fasi di addestramento e inferenza siano efficaci. I servizi cloud rappresentano una fonte di risorse di calcolo scalabile e on-demand e consentono ai professionisti dell’AI di accedere alla potenza di calcolo necessaria per gestire enormi volumi di dati e addestrare modelli sofisticati. In questo modo, lo sviluppo dell’AI diventa più “democratico”: le organizzazioni possono rendere concreta la loro visione di sviluppo basata sull’AI indipendentemente dalle loro dimensioni e dalle risorse in loro possesso, grazie alla possibilità di sfruttare tutta la potenza di elaborazione di cui hanno bisogno.

Scalabilità: adattarsi al dinamismo dei carichi di lavoro dell’AI

La natura dinamica dei carichi di lavoro dell’AI, caratterizzata da esigenze di calcolo variabili durante le diverse fasi di sviluppo, richiede un’infrastruttura flessibile. I servizi cloud eccellono nella scalabilità, consentendo agli utenti di aumentare o diminuire le risorse in base alla necessità del momento, senza dover installare, configurare e gestire l’infrastruttura e potendo contare su un’esperienza di sviluppo e distribuzione coerente in ambienti ibridi e multi-cloud. Gli sviluppatori possono quindi concentrarsi sulla creazione e sulla scalabilità delle applicazioni senza doversi preoccupare di effettuare aggiornamenti, di garantire la sicurezza delle applicazioni e la loro conformità continua, di monitorare gli accessi o di dover fornire assistenza.

La scalabilità dei servizi cloud garantisce efficienza e convenienza consentendo di far fronte sia a picchi di attività nelle fasi di addestramento dei modelli di AI, che di gestire carichi di lavoro inferiori durante i periodi di inattività. In questo modo, lo sviluppo dell’intelligenza artificiale è reso più accessibile e rispondente alle esigenze del mondo reale.

Efficienza dei costi: democratizzazione dello sviluppo dell’AI

Fino a non molto tempo fa, il costo associato all’acquisto e alla manutenzione di risorse informatiche ad alte prestazioni rappresentava una barriera all’ingresso non indifferente per le organizzazioni che volevano cimentarsi nell’AI. Tuttavia, con la diffusione del modello pay-as-you-go offerto dai servizi cloud, le risorse informatiche strutturate sono diventate più accessibili. Aziende, ricercatori e startup hanno cominciato a poter sperimentare, innovare e distribuire soluzioni di AI senza dover prevedere significativi investimenti iniziali, con il risultato che il panorama dell’AI è diventato sempre più inclusivo.

AI Cloud

Accessibilità e collaborazione globale: abbattere le barriere geografiche

Un’altra caratteristica dei servizi cloud è la capacità di facilitare l’accessibilità alle risorse di AI indipendentemente dall’area in cui l’azienda opera, consentendo la collaborazione e la condivisione delle conoscenze tra team geograficamente lontani. Questa interconnessione accelera il ritmo di sviluppo dell’AI, in quanto ricercatori e sviluppatori da ogni parte del mondo possono collaborare facilmente, creando un ecosistema collaborativo che si basa su prospettive e competenze diverse.

Archiviazione e gestione dei dati: centralizzare le risorse per una maggiore efficienza

Poiché l’AI si basa in larga misura sui dati, è necessario che questi siano archiviati e gestiti in maniera efficiente per dare vita a ulteriori sviluppi, un processo che può essere problematico per alcune imprese. Le soluzioni di archiviazione centralizzata offerte dai servizi cloud facilitano l’accesso ai dati in ogni momento e di conseguenza garantiscono che i modelli di AI siano supportati da informazioni pertinenti e aggiornate. La centralizzazione snellisce il processo di sviluppo, consentendo una gestione più efficiente dei dati, essenziale per la formazione di modelli di AI accurati ed efficaci.

Conclusioni

In conclusione, l’integrazione dei servizi cloud nel regno dell’AI è una strategia trasformativa, che democratizza l’accesso alla potenza di calcolo, favorisce la scalabilità, promuove l’efficienza dei costi e facilita la collaborazione globale. Con la continua evoluzione della sinergia tra servizi cloud e AI, prevediamo che in futuro lo sviluppo dell’AI non sia solo tecnologicamente più avanzato, ma anche accessibile a un pubblico più ampio, foriero di innovazione in diversi settori e di nuove modalità di interazione con la tecnologia.

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