A lokális AI munkaállomás jobb, mint a felhős?

A mesterséges intelligencia az elmúlt években egyértelműen forradalmasította a világot. Ráadásul az egész technológia még viszonylag gyerekcipőben jár. Nincs ez másképp a szerverek terén sem, amelyeknek teljesen más igényeket kell kiszolgálniuk. 

Gyakran felmerül a cégek esetében, hogy mégis melyik felépítés lesz az ideális választás?

Több előnye is van a lokális megoldásoknak

A Szerver.hu workstation kialakításában is tud segíteni. Sok esetben nem a legjobb választás a felhőben futó AI vagy a szokásos felhős ChatGPT használata. A legtöbb vállalkozásnak ugyanis specifikus követelményei vannak, gondolunk itt az adatvédelemre, internetkapcsolatra vagy a rugalmasságra. 

Egy dedikált helyi AI rendszer ezt jobban meg tudja adni. Érdemes tehát mérlegelni az előre telepített AI munkaállomás vagy GPU szerver bevezetését, amelyek képesek igazodni az egyéni igényekhez, ezzel maximális hatékonysággal segítik a lokális mesterséges intelligencia alkalmazását.

Kezdjük a sort az adatvédelemmel, ami napjainkban egyre nagyobb hangsúlyt kap. Ha személyazonosításra alkalmas információkkal és szabályozásokkal dolgozunk, mint amilyen a HIPAA, a GDPR vagy a PCI-DSS, akkor nagy esély van rá, hogy a megfelelőség biztosítása miatt az adatokat helyben kell tárolni és feldolgozni. 

Még ennél is szigorúbb adatvédelmi előírások esetén, ahol már rendkívül érzékeny információkat (egészségügyi adatok, pénzügyi vagy jogi információk) kell tárolnunk, ráadásul a helyi szabályozások megkövetelik, hogy az adatok ne hagyják el a szervezet hálózatát, akkor egyedül a lokális megoldás kerülhet szóba.

Általánosságban is elmondható, hogy sok esetben biztonságosabb ez a módszer a felhő szolgáltatókkal szemben. Adatszivárgások, hackertámadások és adatvédelmi incidensek sajnos előfordulnak, jobb, ha ennek a cég és az ügyfelek adatait nem tesszük ki. Továbbá arra is lehetőség van, hogy az értékes know-how, bizalmas adatokkal még tréningelni is tudjuk az AI rendszert.

Nagy sebesség érhető el

Az alacsony késleltetés vagy valós idejű elemzések esetében a lokális megoldás sokkal hatékonyabb megoldás. Ilyen például az ipari automatizálás, a pénzügyi elemzések készítése, az autonóm játékok vagy járművek üzemeltetése, vagy pont a real-time Speech-to-Text beszédfelismerés.

Ha hatalmas mennyiségű adatot kell viszonylag rövid idő alatt feldolgozni, de a hálózati sávszélesség korlátozott, akkor a lokális megoldás máris előnybe kerül.

A költséghatékonyság is fontos szempont lehet

Hosszú távon egyértelműen jobb eredményeket lehet elérni egy lokális AI munkaállomással. Ha a számítási feladatok szinte állandóak, magas a hardver kihasználtsága, akkor a felhőszolgáltatók árai bizony borsosak lehetnek. Ezzel szemben egy lokális szervert mindig az igényeinkre alakíthatunk, figyelembe véve a jövőbeli fejlesztéseket is.

(Szponzorált tartalom)