Yapay zeka hızlı evrimini sürdürürken, işletmelerin altyapıya nasıl yaklaştığı konusunda temel bir değişim yaşanıyor. Yapay zekaya özgü sistemlerin yükselişi, şirketleri modern yapay zeka iş yüklerinin ölçeğini, karmaşıklığını ve performans taleplerini ele almak için sıfırdan tasarlanmış platformları benimseyerek eski mimarilerin ötesine geçmeye zorluyor.
Yıllarca kurumsal altyapı, CPU tabanlı hesaplama ve yapılandırılmış veriler için optimize edilmiş sanallaştırma ve konteynerli uygulamalar etrafında oluşturuldu. Ancak bugünün yapay zeka manzarası farklı. GPU odaklı, veri yoğun ve yapılandırılmamış ve dağıtılmış veri kümelerine giderek daha fazla güveniyor. Bu dönüşüm, kuruluşları temel teknoloji seçimlerini yeniden gözden geçirmeye itiyor.
VAST Data İttifaklar Başkan Yardımcısı John Mao, Khaleej Times ile yaptığı konuşmada, ”Yapay zekaya özgü altyapı, yapay zeka iş yükleri için özel olarak oluşturulmuş, eskileri güçlendirmeyen sistemler oluşturmak anlamına geliyor” dedi. “Eski sistemlerin sunmak için tasarlanmadığı gerçek zamanlı performansa, ölçeklenebilirliğe ve yönetilebilirliğe ihtiyacınız var.”
Değişim sadece teknik değil, stratejik. İşletmeler kavram kanıtı deneylerinden üretim ölçeğinde dağıtımlara geçiyor. Bu evrim yeni öncelikler getiriyor: güvenlik, yönetişim, maliyet verimliliği ve veri yönetimi. Ve bu, kurumsal veri yığınının yeniden tasarlanmasına neden oluyor.
Veri ambarları ve göl evleri gibi geleneksel olarak silolu sistemler, daha zengin, daha akıllı etkileşimler sağlayan anlamsal katmanlarla güçlendiriliyor. Vektör arama, grafik analitiği ve meta veri zenginleştirme gibi teknolojiler, özellikle bağlamsal, gerçek zamanlı verilere dayanan aracı yapay zeka sistemleri ve kurumsal yardımcı programlar için gerekli hale geliyor.
Mao, ”Karar verme döngülerinde gecikme öldürür” diye vurguladı. “Temsilcinizin yanıt vermesi 20 saniye sürerse, artık işe yaramaz. Saniyenin altındaki performans kritiktir ve bu yeni bir altyapı gerektirir.”
