Сбер: Своевременная модернизация ИТ-инфраструктуры становится обязательной частью стратегии по внедрению ИИ

Есть значительный разрыв между технологическими возможностями и реальной готовностью управленцев их применять. Об этом в рамках Дня инвестора, который проходит в Сбере 10 декабря, заявил первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин.

«Исходя из запросов наших корпоративных клиентов, у многих компаний все еще работает устаревшая IT-инфраструктура, что мешает «посадить» современные AI решения. Это может превратить потенциально прорывной проект в дорогой, медленный и совсем ненадежный. Своевременная модернизация ИТ-инфраструктуры становится обязательной частью стратегии по внедрению ИИ», – подчеркнул он.

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 ее увеличивать.

Современные фреймворки для AI требуют современных версий операционных систем, драйверов и системных библиотек, и это нормально, отметил Александр Ведяхин. 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, охлаждение и простои в ожидании результатов.

Все чаще крупные компании выкладывают свои модели искусственного интеллекта в открытый доступ. Это мировой тренд.

«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, – отметил Александр Ведяхин. – 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».