Az új korszak elvárásAI: a vas már nem elég, stabil háttérre is szükség van
A mesterséges intelligencia egyre mélyebben épül be az üzleti folyamatokba, ezért a vállalatok körében ugrásszerűen nő az igény a hosszú távon is stabil AI-környezetek iránt.

 

Sok szervezetnél ráadásul alapelvárás, hogy saját adatközpontban maradjanak az érzékeny adatok és az AI-alkalmazások, vagyis a vállalatoknak helyben kell megteremteniük az AI biztonságos és kiszámítható működésének feltételeit. A SUSE szakértői szerint ehhez az új hardverek mellett olyan AI-környezetre van szükség, amely megbízhatóan és tervezhető költségek mellett üzemeltethető.

A mesterséges intelligencia fokozatosan szerves részévé válik a vállalatok mindennapjainak. Sok cég már nem tesztjelleggel, hanem élesben használ AI-t, és egyre több helyen jelennek meg olyan megoldások is, amelyek több modellt és AI-ügynököt kapcsolnak össze egyetlen környezetben.

Új technológiák, új igények

Ez a változás új elvárásokat teremt a vállalati IT és az infrastruktúra területén is. Számos iparágban ugyanis alapelvárás, hogy az érzékeny adatokat kizárólag saját adatközpontban kezeljék, és az AI-alkalmazásokat is olyan környezetben futtassák, ahol a szervezet közvetlen kontrollt gyakorolhat a rendszerek, a költségek és a biztonságos üzemeltetés felett. Erre bizonyos esetekben adatvédelmi és szabályozási elvárások miatt van szükség, más esetekben pedig a vállalatok szeretnének nagyobb biztonságot és jobb rálátást az infrastruktúrára.

A szervezeteknek ezért korszerűsíteniük kell IT-környezetüket, ha az AI-szolgáltatásoktól is ugyanolyan folyamatos, kiszámítható és megbízható működést várnak el, mint minden más rendszerüktől. Ezek a modern megoldások ugyanis új típusú terhelést jelentenek, miközben a hagyományos infrastruktúrák többségét eredetileg nem ilyen igényekre tervezték.

A hardver csupán félkarú óriás

Az új igényekre a hardvergyártók is gyorsan reagálnak. Az olyan új generációs AI-hardverek, mint az NVIDIA Rubin platform kifejezetten az összetettebb vállalati AI-ökoszisztémák kiszolgálására készülnek. Az ilyen megoldások fejlesztésénél már nemcsak a nagyobb számítási teljesítményt tartják szem előtt, hanem azt is, hogy a rendszerek jól skálázhatók és hatékonyan működtethetők legyenek. A hardver ezért egyre inkább stratégiai szerepet kap az AI-infrastruktúrában.

 

Számos iparágban alapelvárás, hogy az érzékeny adatokat kizárólag saját adatközpontban kezeljék

 

Az új AI-hardverek azonban csak akkor teremtenek valódi üzleti értéket, ha olyan környezet egészíti ki őket, amely biztonságosan, átláthatóan és kiszámíthatóan működtethető. Ha ez a háttér hiányzik, a vállalatok nem tudják teljes mértékben kihasználni a nagy teljesítményű hardverben rejlő lehetőségeket: az új megoldások nehezebben skálázhatók, több erőforrást és költséget igényel az üzemeltetésük, és nagyobb kockázatot jelenthetnek a napi vállalati működésben is.

Stabil alap, biztos háttér

A vállalatoknak tehát olyan AI-környezetekre van szükségük, amelyek saját infrastruktúrán belül is támogatják a biztonságos és szabályozott működést, a SUSE AI pedig pontosan ezt nyújtja. A helyben működtethető, nyílt, vállalati felhasználásra szánt platform segítségével a szervezetek adatközpontokban, hibrid vagy air-gapped (internettől elzárt) környezetekben futtathatják az AI-szolgáltatásokat, miközben az érzékeny adatokat saját ellenőrzésük alatt tarthatják. Ez nagyobb kontrollt, biztonságosabb működést és auditálható AI-használatot tesz lehetővé a vállalati környezetben.

A platform beépített megfigyelési és elemzési funkcióinak köszönhetően jól nyomon követhetők a legfontosabb mutatók, például a tokenhasználat és az ehhez kapcsolódó költségek, valamint a GPU-k teljesítménye és kihasználtsága. Ezáltal a vállalatok jobban átláthatják és kézben tarthatják a költségeket, ami támogatja a stratégiai tervezést és a megbízhatóbb AI-működést.

A megoldás megfelelő alapot nyújt a vállalati AI-alkalmazások használatához olyan területeken, ahol egyszerre fontos az érzékeny adatok védelme, a szabályozott működés és a kiszámítható üzemeltetés. Ilyenek lehetnek például a saját infrastruktúrán futó generatív AI-megoldások, a belső tudásbázisokra épülő alkalmazások vagy más olyan AI-folyamatok, ahol a szervezetek nem akarják az adatokat külső, zárt platformokra vinni.

 

| Illusztrációk: SUSE

Ingyenes AI-képzési programot indít magyar fejlesztőknek is az AWS
A magyar fejlesztők három hónapon át ingyenesen férhetnek hozzá mesterséges intelligenciával, gépi tanulással és generatív AI-jal foglalkozó képzésekhez az Amazon Web Services (AWS) új közép- és kelet-európai programjában. A kezdeményezés az egyre növekvő AI-szakemberhiányra reagál.
Drága mulasztás elhanyagolni az elektromos karbantartást
Ma már üzleti, és nem csupán műszaki kérdés a megbízható energiaelosztás az iparvállalatok vagy az épület- és villamosinfrastruktúra-üzemeltetők számára.
MI-eszközökkel a meglévő munkaerő nagyobb értéket állíthat elő
Magyarországon a munkaképes korú lakosság 32,2 százaléka használt mesterséges intelligenciát 2026 első negyedévében, amely a Microsoft 147 országra kiterjedő felmérése szerint a 19. helyet biztosítja számára a globális ranglistán.
Számos képzéssel készülnek a biztonságos munkavégzésre a szegedi BYD-gyár dolgozói
Több mint 1000 munkavállalót érintő képzési együttműködést kötött a DEKRA Magyarország és a BYD. A már jelenleg is zajló, egyéves program 20 különböző képzéstípust és összesen több tízezer órányi képzést foglal magában.
Mesterséges intelligencia optimalizálja az elosztott energiaforrások felhasználását
A meglévő villamos hálózatok kapacitásának jóval hatékonyabb kihasználását teszi lehetővé a jövőben a Schneider Electric és a Kraken együttműködése. Ha csak az iparban és a kereskedelmi szektorban sikerül növelni a keresleti oldali rugalmasságot, az éves szinten akár ezermilliárd dollárt is érhet.