همزمان با تلاش سازمانها برای ایجاد توازن بین نوآوری و ریسک، مزایای استراتژیک زیرساختهای هوش مصنوعی خصوصی و داخلی انکارناپذیر شده است.
نگاه واکاو: ما در آریا واکاو همواره بر این باور بودهایم که برای کاربردهای جدی سازمانی، آینده هوش مصنوعی تنها به قابلیتهای آن خلاصه نمیشود، بلکه به «کنترل» بر آن گره خورده است. تب اولیه برای استفاده از ابر عمومی (Public Cloud) در حوزه هوش مصنوعی مولد، اکنون جای خود را به یک رویکرد بالغتر و استراتژیکتر میدهد؛ روندی که ما مدتهاست پیشبینی کردهایم. تحلیل پیش رو، این تغییر در سراسر صنعت به سمت راهحلهای داخلی (On-Premises) را به خوبی تشریح کرده و بر نیاز روزافزون به امنیت، حاکمیت و پیشبینیپذیری که پلتفرمهای ما برای ارائه آن ساخته شدهاند، صحه میگذارد.
زمانی که هوش مصنوعی مولد برای اولین بار وارد صحنه شد، ابر عمومی تمام توجهات را به خود جلب کرد. قدرت پردازشی عظیم، مقیاسپذیری انعطافپذیر و خدمات مدیریتشده، ابر عمومی را در مراحل اولیه پذیرش این فناوری بسیار محبوب کرد. اما اکنون، سازمانها در حال انتقال پروژههای هوش مصنوعی خود به زیرساختهای داخلی (On-Premises) هستند تا از مزایای آن در حوزههایی چون قوانین و مقررات، حاکمیت داده، راهبری و پیشبینیپذیری هزینهها بهرهمند شوند.
همزمان با بلوغ هوش مصنوعی، رهبران کسبوکار در حال بازنگری در استراتژیهای کلی زیرساخت هوش مصنوعی خود هستند. برای مثال، پلتفرمهای هوش مصنوعی خصوصی و آماده (Turnkey) در حال محبوب شدن هستند، زیرا سازمانها به دنبال تطبیق نوآوری با مدیریت ریسک و انطباق با قوانیناند. در عین حال، محیطهای ابری و ترکیبی (Hybrid) همچنان برای سایر بارهای کاری هوش مصنوعی منطقی به نظر میرسند.
از آنجا که نیازهای هیچ دو شرکتی دقیقاً یکسان نیست، این سوال باقی میماند: کدام استراتژی زیرساخت هوش مصنوعی بهترین عملکرد را دارد؟ و هوش مصنوعی خصوصی چگونه در این معادله کلی جای میگیرد؟
انتخاب محیط مناسب برای بار کاری هوش مصنوعی مناسب
موفقترین طرحهای هوش مصنوعی با ذهنیت «اول ابر» یا «اول داخلی» تعریف نمیشوند. بلکه، زیرساخت باید با نیازهای هر بار کاری (Workload) مطابقت داشته باشد.
هوش مصنوعی مبتنی بر ابر زمانی عالی عمل میکند که به انعطافپذیری و دسترسی به اکوسیستم گستردهای از ابزارها نیاز دارید. مقیاسپذیری ابر و مدل پرداخت به ازای مصرف (Pay-as-you-go)، آن را به گزینهای طبیعی برای مراحل اولیه توسعه یا پروژههای سریع نوآوری تبدیل میکند. در عین حال، معماری هوش مصنوعی ترکیبی (Hybrid)، نظارت را در سازمانهای پیچیدهای که دادهها، مقررات و نیازهای پردازشی بر اساس موقعیت یا واحد تجاری متفاوت است، سادهتر میکند.
هوش مصنوعی داخلی (On-Premises) در شرایطی که نیازمند کنترل، تأخیر کم (Low Latency) و اطمینان از انطباق با مقررات است، برتری دارد. سرمایهگذاری اولیه در زیرساخت داخلی همچنین با مدلهای هزینه باثباتتری همراه است. این به جلوگیری از هزینههای نوسانی که معمولاً در پیادهسازیهای ابر عمومی دیده میشود، کمک میکند. و برای کاربردهای بلادرنگ که به سرعت وابسته هستند، پردازش محلی مزیت تأخیر کمی را فراهم میکند که ابر همیشه نمیتواند با آن رقابت کند.
در نهایت، محیط مناسب به بار کاری بستگی دارد. نکته کلیدی، ساخت یک زیرساخت انعطافپذیر و پاسخگو است که با نیازهای فنی و اولویتهای استراتژیک شما همسو باشد.
تغییر استراتژیک به سمت زیرساخت داخلی (On-Prem)
اخیراً، سازمانها با پیادهسازی پلتفرمهای هوش مصنوعی خصوصی و داخلی، بازگرداندن برخی بارهای کاری را آغاز کردهاند. در اواخر سال ۲۰۲۴، یک نظرسنجی از TechTarget با بیش از ۱۳۰۰ مدیر ارشد فناوری اطلاعات و کسبوکار نشان داد که درصدی که هم زیرساخت داخلی و هم ابر عمومی را به یک اندازه برای برنامههای جدید در نظر میگیرند، به ۴۵ درصد افزایش یافته است. تحقیقی دیگر نشان داد که ۴۲ درصد از رهبران فناوری مورد بررسی گفتهاند که سازمانهایشان به دلیل نگرانیهای مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده، بارهای کاری هوش مصنوعی را از ابر عمومی بازگرداندهاند.
برخلاف ساختارهای سنتی که نیازمند یکپارچهسازی پیچیده هستند، پلتفرمهای هوش مصنوعی خصوصی به گونهای طراحی شدهاند که آماده (Turnkey) و کاملاً یکپارچه باشند. آنها میتوانند با پردازش، ذخیرهسازی، ارکستراسیون و مجموعه ابزارهای هوش مصنوعی بهینهسازیشده از پیش پیکربندی شوند که باعث میشود استقرار آنها سریعتر و مدیریتشان آسانتر باشد. این امر، حرکت از مرحله اثبات مفهوم (Proof of Concept) به تولید را در زمان بسیار کمتری ممکن میسازد.
ملاحظات قانونی، محرک پذیرش هوش مصنوعی عامل (Agentic AI) به صورت داخلی
پیادهسازیهای ترکیبی و خصوصی، به ویژه در صنایع تحت نظارت قوانین سختگیرانه، شاهد افزایش پذیرش هستند. این رویکرد وظایف حیاتی را نزدیک به مراکز داده نگه میدارد، در حالی که همچنان در صورت لزوم از منابع ابری برای مقیاسپذیری بهره میبرد.
از امور مالی و مراقبتهای بهداشتی گرفته تا خدمات دولتی، مدیران اجرایی تحت فشار مقررات حریم خصوصی مانند GDPR و HIPAA و اکنون قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (EU AI Act) که از اوت ۲۰۲۶ اجرایی میشود، قرار دارند. راهحلهای هوش مصنوعی داخلی کاملاً با کاربردهایی که نیازمند نظارت دقیق بر نحوه پردازش و محل ذخیرهسازی دادهها هستند، مطابقت دارند.
اما نیاز به کنترل با ظهور هوش مصنوعی عامل (Agentic AI) اهمیت بیشتری نیز خواهد یافت. سیستمهای عامل میتوانند استدلال کنند، به طور مستقل عمل کرده و فرآیندهای پاییندستی را فعال کنند. برای اینکه هوش مصنوعی عامل در محیطهای قانونمند به صورت ایمن و قابل اعتماد عمل کند، سازمانها باید اطمینان حاصل کنند که زیرساخت اصلی، امن، قطعی و قابل حسابرسی است. پیادهسازیهای داخلی برای ارائه شفافیت، اعتماد و راهبری که سیستمهای عامل برای فعالیت در چارچوبهای قانونی و اخلاقی نیاز دارند، مناسبتر هستند.
زمانی که عملکرد، حریم خصوصی و پیشبینیپذیری ضروری هستند
مدیران ارشد فناوری اطلاعات و معماران هوش مصنوعی به طور فزایندهای زیرساخت داخلی را به عنوان راهی برای بازگشت به کنترل میشناسند. نتیجه، یک سیستم از پیش پیکربندیشده است که پیشبینیپذیری هزینه، راهبری و حاکمیت داده را با حداقل پیچیدگی در پیادهسازی ارائه میدهد. این پلتفرمها در حال جلب توجه در صنایع مختلف هستند و ارائهدهندگان هوش مصنوعی قابل اعتمادی مانند Teradata پیشگام این مسیرند.
راهحل Teradata AI Factory به سازمانها امکان میدهد هوش مصنوعی خود را عملیاتی کرده و به نتایج قابل اعتماد، یکپارچهسازی آسان داده و نوآوری سریعتر دست یابند. این پلتفرم قدرتمند و آماده برای انطباق با قوانین، بر اساس "رکورد طلایی" دادههای معتبر Teradata ساخته شده و این میراث را به عصر هوش مصنوعی ادامه میدهد.
سومیت آرورا، مدیر ارشد محصول Teradata میگوید: «ما شاهد یک تغییر آشکار در صنایع هستیم. سازمانها میخواهند پذیرش هوش مصنوعی را تسریع کنند، اما با کنترل، پیشبینیپذیری و راهبری داخلی. و هوش مصنوعی داخلی به آنها اطمینان میدهد تا با امنیت نوآوری کنند، به ویژه هنگام کار با دادههای حساس یا در محیطهای قانونمند.»
آینده برای رهبران فناوری اطلاعات چگونه به نظر میرسد؟
این به چه معناست برای مدیران ارشد فناوری اطلاعات و رهبران کسبوکار؟ آنها به جای دنبال کردن جدیدترین روند هوش مصنوعی یا ترس از منسوخ شدن، در حال شکلدهی استراتژیهای زیرساخت بر اساس تناسب با بار کاری هستند. آنها میپرسند: کدام وظایف نیازمند کنترل شدید بر داده و تأخیر کم هستند؟ چه توازنی به بهترین شکل نیازهای ما در زمینه تضمین ریسک، هزینه کل مالکیت و عملکرد را برآورده میکند؟
رهبران آیندهنگر دیگر برای مقیاسپذیری خام بهینهسازی نمیکنند. در عوض، آنها برای کنترل، بینش و اعتماد بهینهسازی میکنند. با پذیرش راهحلهای داخلی مانند Teradata AI Factory، سازمانها میتوانند از تمام مزایای هوش مصنوعی در یک پلتفرم یکپارچه و آماده اجرا بهرهمند شوند، در حالی که چالش مقیاس و موارد دیگر را نیز مدیریت میکنند.
زمان آن رسیده است که استراتژی زیرساخت هوش مصنوعی خود را بازبینی کنید—نه برای دنبال کردن آخرین روند، بلکه برای همسو شدن با آنچه کسبوکار، دادهها و مشتریان شما بیش از همه به آن نیاز دارند.
نتیجهگیری: روندهای مورد بحث در این مقاله، نیاز حیاتی به راهحلهای هوش مصنوعی قدرتمند، امن و مستقل را برجسته میکند. این دقیقاً همان چالشی است که اکوسیستم هوش مصنوعی واکاو برای حل آن طراحی شده است. از راهبری و امنیت Vakav Autonomous گرفته تا کنترل عملیاتی Vakav Industrial AI، پلتفرمهای ما ابزارهایی را در اختیار سازمانها قرار میدهند تا با اطمینان، بر اساس شرایط خود و بر روی زیرساخت خود نوآوری کنند. احیای زیرساخت داخلی یک گام به عقب نیست؛ بلکه گامی به سوی یک استراتژی هوش مصنوعی بالغتر و پایدارتر است.