Yapay Zeka (AI), son yıllarda tartışmasız en önemli ve en hızlı büyüyen yatırım ve teknolojik yenilik alanlarından biri haline geldi. Bu teknolojinin gerçek dünyadaki çok sayıdaki uygulamaları göz önüne alındığında, yapay zekanın sağlık ve yaşam bilimlerinden yarı iletken ve elektronik üretimine, çiplere, otomotive, finansal hizmetlere ve çok daha fazlasına kadar yaygın kullanım alanlarında bulunması şaşırtıcı değildir.
ChatGPT gibi üretken yapay zeka araçları son aylarda manşetlere çıkarken yapay zeka aslında birkaç yıldır günlük hayatımızın bir parçası. Bununla birlikte, herkesin kullanımına sunulan en yeni üretken yapay zeka araçları dalgası, her zamankinden daha fazla makine tarafından oluşturulan veriyle sonuçlanıyor ve bu da küresel olarak yapılandırılmamış verilerin benzeri görülmemiş bir şekilde genişlemesine yol açıyor. IDC ayrıca dünya çapında oluşturulan toplam dijital veri hacminin, 2019’daki yaklaşık 40 zettabayta kıyasla 2025 yılına kadar 175 zettabayta ulaşacağını öngörüyor. Yapay zeka tarafından oluşturulan verilerdeki mevcut patlama göz önüne alındığında, bu tahmin yukarı doğru bile revize edilebilir.
Nispeten sürekli bir döngüde, daha büyük veri hacimleri ve yapay zekanın hızlanması, işletmeler için yalnızca bu bilgileri eyleme dönüştürülebilir zekaya dönüştürmek için daha büyük bir fırsat değil, aynı zamanda rakiplerinden daha hızlı yenilik yapma, müşteri memnuniyetini artırma ve operasyonlarını kolaylaştırma yeteneği anlamına da gelir. hepsi daha müreffeh olma amacıyla. Ancak petrolün, yakıt ve plastik gibi faydalı ürünlere dönüştürülmesi gerektiği gibi, gerçek değerini sunmadan önce verilerin de rafine edilmesi gerekiyor. Veri analitiğinin (giderek yapay zekaya dayalı) devreye girdiği yer burasıdır.
Yapay zeka projeleriyle nasıl başarılı olunur?
Yapay zeka ve yapay zeka tabanlı analitiği güçlendirmek için işletmelerin esnek, güvenilir, yüksek performanslı ancak her şeyden önce sürdürülebilir bir veri depolama altyapısına sahip olması gerekir. Her şeyden önce performans çok önemlidir çünkü yapay zeka, GPU’lara sürekli olarak büyük miktarda veri göndermeye dayanır. Şirketler ne kadar hızlı hareket ederse o kadar iyi sonuçlar elde ederler. GPU’lar ve veri bilimcileri gibi yapay zeka kaynakları pahalıdır ve yüksek talep görmektedir. Bu nedenle verilere erişimlerini geciktirmek faturayı artırabilir. Tüm veri hazırlama ve iyileştirme iş akışını hızlandırmak, GPU’lara güç vermek kadar önemlidir. Bu, veri toplamayı ve işlemeyi en başından kolaylaştırır.
Yapay zeka tartışmasız olarak teknolojinin en hızlı gelişen alanı olduğundan esneklik de devreye giriyor: araçlar, teknikler, veri kümeleri ve kullanım senaryoları sürekli gelişiyor. Bu nedenle işletmelerin değişikliklere hızla uyum sağlamasını sağlayacak teknolojik ve altyapı seçeneklerine yatırım yapmak esastır.
Yapay zeka ortamları her zamankinden daha yüksek düzeyde güvenilirlik ve kontrol gerektirir. Kritik ortamlar söz konusu olduğunda herhangi bir kapatma fahiş maliyetlerle sonuçlanabilir. Bu nedenle kullanılabilirlik ve güvenilirlik önemlidir. Ek olarak, yapay zeka projeleri genellikle genişliyor ve büyük ölçüde otomatikleşiyor. Kotalarla ilgili kontroller, güvenlik ve yönetim kolaylığı temel unsurlardır.
Son fakat bir o kadar da önemli: gezegenin en acil kaygılarından biri olan sürdürülebilir kalkınma.
İşletmeler yapay zekadan neden sürdürülebilir bir şekilde yararlanmalıdır?
Mevcut tahminlere göre veri merkezleri küresel enerji tüketiminin %1 ila 4’ünü temsil ediyor. Bazı ülkelerde yeterli güç kaynağına erişim eksikliği nedeniyle veri merkezlerinin genişletilmesi de durduruldu. Yapay zeka, tekrarlanan görevleri otomatikleştirmek, hastalıkları daha etkili bir şekilde tedavi etmek ve hatta Dünya’nın hava ve iklim düzenlerini daha iyi anlamak için insanlık için son derece olumlu bir araç olarak zamanla varlığını sürdürecek. Ancak çevresel açıdan bakıldığında, enerji tüketimi ve karbon ayak izi sorunlarını daha da kötüleştiriyor. Hem bir zorluk hem de bir fırsat olan yapay zeka, küresel ısınmayı ve bunun en ciddi sonuçlarını sınırlamak için verimli ve sürdürülebilir bir teknolojik altyapının inşasını gerektiriyor.
Müşteriler yapay zekadan sürdürülebilir bir şekilde nasıl yararlanabilir?
Veri hacimleri arttıkça ve yapay zekanın yüksek performans talepleri yaygınlaştıkça sürdürülebilirlik kaygıları ön plana çıkıyor. Aynı zamanda güç kaynağı, soğutma ve ekipman barındırma maliyetleri de artıyor. Yükselen enerji fiyatlarının mevcut bağlamında sorun sadece çevresel değil, aynı zamanda şirketler için operasyonel ve finansal bir zorluktur.
Neyse ki bazı şirketler müşterilerin çevresel ayak izlerini önemli ölçüde azaltmalarına olanak tanıyan ürünler tasarlıyor ve hizmetler sağlıyor. Örneğin, tamamen flash depolama çözümleri, mekanik disk sürücülerden (HDD’ler) çok daha verimlidir. Bazı durumlarda tamamen flaş çözümler, veri sistemlerinin rakip ürünlere kıyasla %80’e kadar daha az doğrudan güç tüketmesine olanak tanır. Ek olarak, flash depolama, yapay zeka projelerini yürütmek için çok daha uygundur.
Aslında sonuçlara ulaşmanın anahtarı, yapay zeka modellerini veya yapay zeka destekli uygulamaları verilere bağlamaktır. Bunu başarmak için gerçek zamanlı olarak çok fazla veriye ihtiyaç vardır: En önemli verilere silolar ve uygulamalar üzerinden kolayca erişilebilmelidir; bu, HDD tabanlı temel depolamanın izin vermediği bir şeydir. Öte yandan %100 flaşın son derece uygun olduğu bir görev.
Sürdürülebilir teknoloji seçeneklerinin benimsenmesini daha da güçlendirmek için bir sürdürülebilirlik yöneticisine veya bu mümkün değilse şirketin genel karbon ayak izinden sorumlu olacak birine güvenilmesi önerilir. Bu paydaşların sürecin başından itibaren sürece dahil edilmesi, sürdürülebilir yapay zeka yolculuğunda hiçbir şeyin şansa bırakılmamasını sağlar.
Pek çok şirket yapay zeka yolculuğuna başlamak için zaten bu en iyi uygulamaları uyguluyor. Örneğin Meta, yapay zeka uzmanlarının, trilyonlarca örnekten öğrenebilen, yüzlerce farklı dilde çalışabilen ve şeffaf bir şekilde analiz edebilen, daha önce hiç görülmemiş gelişmiş modeller ve eşzamanlı metin, resim ve videolar geliştirmesine yardımcı olmak ve yeni artırılmış özellikler geliştirmek istiyordu. gerçeklik araçları ve çok daha fazlası. Böylece şirket, dünyanın en hızlı AI süper bilgisayarı olmayı hedefleyen AI Research SuperCluster’ı (RSC) oluşturmak için yola çıktı.
Başarılı bir yaklaşım için en iyi uygulamalar nelerdir?
Giderek artan hacimlerde yapılandırılmamış verilerin yapay zeka tarafından analiz edileceği bir dünyaya hazırlanmak için şirketlerin kendilerini devasa alan, hızlı erişim ve yüksek dayanıklılık performansı sunan depolama sistemleriyle donatmaları gerekecek.
Bu nedenle işletmelerin, hem en performans gerektiren iş yüklerine hem de şu anda ikincil olarak sınıflandırılan ancak yapay zekanın sürekli yükselişiyle daha da önemli hale gelecek olan iş yüklerine uygun bir dizi yüksek yoğunluklu flash depolama ürünü sunan satıcıları araması gerekiyor. Şirketler ayrıca gelecek yıllar için kesintisiz kapasite ve teknoloji yükseltmelerini içerebilecek tedarikçi satın alma seçeneklerini de değerlendirmelidir.
Son olarak şirketler, yapay zeka projelerinin çevreye ve kârlılıklarına zarar vermeden yürütülebilmesi için üçüncü taraflarca doğrulanmış ESG ölçümlerine sahip tamamen flash depolama sağlayıcıları da aramalı.
