Představují lokální AI modely strategickou výhodu pro korporace?

Donedávna jsme se věnovali rizikům, která souvisí především s používáním AI, ale nyní nastal nejvyšší čas, abychom se podívali i na rizika spojená s nepoužíváním AI.

Právě v době rostoucí geopolitické nejistoty a regulatorních tlaků bychom toto riziko měli vnímat velice vážně. Nejde jen o nějaké FOMO, ale o reálnou hrozbu technologického zaostávání, o které se ve svém nedávném článku zmínil i Dr. Libor Dostálek.

Skutečně platí, že kdo chvíli stál, stojí opodál. Už to není ani tak o tom, zda používat AI, ale zda nezačít urychleně testovat a nasazovat i lokální AI modely. Ty budou představovat klíčovou strategickou výhodu pro korporace, které chtějí snížit svou závislost na globálních technologických gigantech a zvýšit kontrolu nad vlastními daty i provozem a obstát ve vysoce konkurenčním prostředí.

Ano, tento přístup sice tak trochu odporuje dominujícímu trendu cloudu a outsourcingu, není rozhodně pro každého, ale přináší několik klíčových výhod. Historie rovněž ukazuje, že firmy, které podcenily nástup nových technologií, často zaostaly. Například Kodak nezareagoval včas na digitální revoluci, zatímco Blockbuster podcenil streamingové služby, což vedlo k jejich úpadku. Jednoznačně zde hrozí zaostávání, ztráta konkurenceschopnosti, ztráta pozice na trhu a pokles tempa růstu.

Klíčové výhody lokálních AI modelů

Nezávislost na velkých AI poskytovatelích (OpenAI, Google, Microsoft)

• Firmy se vyhnou vendor lock-in efektu, tedy závislosti na externích dodavatelích a jejich obchodní politice.
• Lokální modely lze plně přizpůsobit specifickým potřebám společnosti, včetně eliminace nežádoucích ideologických nebo obchodních biasů.

Ochrana dat a soukromí

• Lokální AI modely zajišťují, že citlivá firemní data nikdy neopouštějí interní infrastrukturu a nejsou vystavena potenciálnímu zneužití třetími stranami. To je klíčové pro odvětví, kde je ochrana dat prioritou, jako jsou bankovnictví, státní správa, farmaceutický a obranný průmysl.
• Lokální provoz eliminuje rizika plynoucí z regulací, jako je americký Cloud Act, který může vynutit přístup k datům uloženým u amerických poskytovatelů. Podobné legislativní tlaky se objevují i v dalších zemích, například v Číně, kde existuje China Cybersecurity Law, jenž vyžaduje, aby data firem působících v Číně byla dostupná tamním úřadům. Lze očekávat, že i další státy budou s odkazem na boj proti kyberterorismu či extremismu usilovat o získání přístupu k firemním datům.

Optimalizace nákladů a výkonu

• Velké korporace mohou investovat do vlastní AI infrastruktury (Nvidia, Graphcore, vlastní AI čipy), protože náklady na provoz AI v cloudu se při intenzivním využívání často ukazují jako vyšší, než firmy původně očekávaly. Lokální provoz umělé inteligence eliminuje závislost na cloudových infrastrukturách, umožňuje firmám plnou kontrolu nad výpočetními zdroji a současně minimalizuje rizika spojená s externími poskytovateli.
• Pro velké podniky to znamená dlouhodobé úspory nákladů a lepší kontrolu nad dostupností a výpočetními zdroji. Přesto někteří argumentují, že investice do vlastního hardwaru znamená riziko technologického zastarávání a nutnost správy IT infrastruktury, což se mnohé firmy snažily eliminovat přesunem do cloudu.

Odolnost vůči geopolitickým a regulatorním tlakům

• Lokální AI modely jsou odolnější vůči sankcím, kybernetickým represáliím, politickým tlakům a změnám v licenční politice globálních poskytovatelů.
• Firmy mohou minimalizovat svou závislost na globálních AI platformách, které podléhají cenzurním mechanismům a vládním zásahům, čímž si zachovají větší autonomii a kontrolu nad svými technologickými řešeními.

Nevýhody

• Vyšší počáteční investice: Budování vlastní AI infrastruktury vyžaduje značné investice do hardwaru, softwaru i kvalifikované pracovní síly.
• Náročnost údržby a rozvoje: Lokální AI modely potřebují neustálou aktualizaci, trénování na nových datech a pravidelnou údržbu.
• Menší flexibilita a škálovatelnost: Cloudové služby nabízejí rychlou a efektivní škálovatelnost, což je pro lokální AI modely obtížnější.

Závěr: Přestože cloudové AI modely nabízejí pohodlí a flexibilitu, pro strategicky důležité korporace mohou být lokální AI modely klíčovou konkurenční výhodou. Přinášejí nezávislost, větší kontrolu nad daty, snížení dlouhodobých nákladů a větší odolnost vůči geopolitickým rizikům. Výběr mezi lokálním a cloudovým řešením by měl být závislý na konkrétních prioritách a oboru podnikání. Pro finanční sektor, průmysl, armádu a kritickou infrastrukturu dává lokální AI model jednoznačně smysl, zatímco pro startupy a menší firmy bude cloud nadále ekonomicky nejvhodnější variantou.

Štítky: AI

Diskuse na tomto webu je moderována. Pod článkem budou zobrazovány jen takové komentáře, které nebudou sloužit k propagaci konkrétní firmy, produktu nebo služby. V případě, že chcete, aby z těchto stránek vedl odkaz na váš web, kontaktujte nás, známe efektivnější způsoby propagace.