Инфраструктурные платформы генеративного искусственного интеллекта

Инфраструктурные платформы генеративного искусственного интеллекта (ИП‑ГИИ, англ. Generative AI Infrastructure Platforms, GenAI IP) — это комплексные технологические решения для развёртывания, управления и масштабирования моделей генеративного ИИ в корпоративной среде; они обеспечивают вычислительные ресурсы, инструменты оркестрации и средства безопасности, позволяя организациям эффективно внедрять GenAI‑приложения с контролем затрат и соблюдением регуляторных требований.

Обеспечение инфраструктуры генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) как деятельность представляет собой комплекс мер и технологических решений, направленных на создание условий для развёртывания, управления и масштабирования моделей генеративного ИИ в корпоративной среде. Это включает в себя предоставление необходимых вычислительных ресурсов, разработку и внедрение инструментов оркестрации рабочих нагрузок, обеспечение высокого уровня безопасности данных и приложений, а также создание механизмов контроля затрат и соблюдения регуляторных требований.

Обеспечение инфраструктуры генеративного ИИ как процесс, позволяет фокусироваться на следующих аспектах деятельности:

• предоставление вычислительных мощностей для обучения и работы моделей ГИИ,
• разработка и внедрение систем оркестрации для управления вычислительными ресурсами и рабочими нагрузками,
• создание защищённой среды для хранения и обработки данных,
• разработка механизмов мониторинга и оптимизации использования ресурсов,
• обеспечение соответствия развёртываемых решений регуляторным требованиям,
• внедрение инструментов для управления версиями моделей и их развёртывания в производственной среде.

Таким образом, обеспечение инфраструктуры ГИИ требует комплексного подхода и интеграции различных технологических решений, что делает разработку и внедрение соответствующих цифровых (программных) решений критически важными для успешного внедрения генеративного ИИ в бизнес-процессы организаций.

Для лучшего понимания функций, решаемых задач, преимуществ и возможностей систем категории, рекомендуем ознакомление с образцовыми примерами таких программных продуктов:

SimpleOne GenAISimpleOneОфициальный сайт

Инфраструктурные платформы генеративного искусственного интеллекта предназначены для создания технологической базы, которая позволяет организациям развёртывать, управлять и масштабировать модели генеративного ИИ в корпоративной среде. Они обеспечивают необходимую вычислительную мощность и ресурсы хранения данных, а также предоставляют набор инструментов для оркестрации рабочих нагрузок, распределения ресурсов и координации взаимодействия между различными компонентами системы, что критически важно для эффективной работы сложных моделей генеративного ИИ.

Кроме того, инфраструктурные платформы генеративного искусственного интеллекта реализуют комплексные механизмы обеспечения информационной безопасности и соответствия регуляторным требованиям, что позволяет минимизировать риски утечки данных и нарушения законодательства при работе с чувствительными корпоративными данными. Они также помогают оптимизировать затраты на внедрение и эксплуатацию GenAI-приложений за счёт эффективного распределения и использования ресурсов, автоматизации рутинных процессов и предоставления аналитических инструментов для мониторинга и прогнозирования потребностей в вычислительных мощностях.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Выполнение текстовых заданий

Функция Выполнение текстовых заданий в генеративных ИИ позволяет создавать тексты, изображения и видео на основе заданных текстовых заданий, включающих спецификацию целевого результата генерации. Обычно текстовое задание представляет собой ряд ассоциативных подсказок.

Дообучение

Функция Дообучение позволяет улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Интеллектуальная генерация данных

Функция Интеллектуальная генерация данных позволяет создавать структурированные данные, тексты, изображения, аудио и видео. Создание структурированных данных может быть использовано для массового создания новых служебных данных, заполнения пробелов в существующих данных, а также для улучшения их качества. Создания медиа-данных (изображения, текст, видео, аудио) позволяют ускорять и оптимизировать решение задач создания контента в различных отраслях.

Интеллектуальный анализ данных

Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.

Использование шаблонов задания

Функция Использование шаблонов задания позволяет использовать стандартные параметры и шаблонированные подсказки для генерации данных. Например, можно указать тему текста, стиль написания, ключевые слова, художественный стиль картины, подражание произведениям известного автора, задать эмоциональные направления и другие параметры. Это позволяет получить более контролируемый результат и улучшить качество создаваемых данных.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Обработка видео-данных

Обработка видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.

Обработка визуально-графических данных

Обработка визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.

Обработка голосовых данных

Обработка голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.

Обработка звуковых данных

Обработка звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.

Обработка структурированных данных

Обработка структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.

Обработка текстовых данных

Обработка данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.

В соответствие с экспертно-аналитическими прогнозами Soware, в 2026 году на рынке инфраструктурных платформ генеративного искусственного интеллекта (ИП-ГИИ) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных моделей, повышения уровня безопасности и конфиденциальности данных, развития технологий распределённых вычислений, расширения возможностей для управления большими объёмами данных, а также роста спроса на решения, обеспечивающие совместимость с существующими ИТ-инфраструктурами и лёгкость масштабирования.

На технологическом рынке «Инфраструктурные платформы генеративного искусственного интеллекта» в 2026 году следует учтывать следующие ключевые тренды:

• Интеграция мультимодальных моделей. Платформы будут поддерживать одновременную обработку текстовой, визуальной и аудиоинформации, что расширит возможности применения генеративного ИИ в различных корпоративных задачах.

• Усиление мер безопасности. Развитие механизмов шифрования, аутентификации и контроля доступа для защиты данных при работе с моделями генеративного ИИ и предотвращения утечек конфиденциальной информации.

• Распределённые вычислительные ресурсы. Использование облачных и edge-вычислений для оптимизации затрат и повышения производительности платформ, снижение зависимости от централизованных вычислительных мощностей.

• Управление большими данными. Внедрение продвинутых инструментов для обработки и анализа огромных объёмов данных, необходимых для обучения и функционирования сложных моделей генеративного ИИ.

• Совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой. Разработка API и интерфейсов, обеспечивающих беспроблемную интеграцию ИП-ГИИ с корпоративными системами и приложениями.

• Автоматизация оркестрации ресурсов. Развитие инструментов для автоматического распределения и управления вычислительными ресурсами в зависимости от нагрузки и требований запускаемых моделей.

• Регулирование и соответствие стандартам. Учёт меняющихся регуляторных требований и стандартов в области обработки данных, что станет ключевым фактором при выборе платформ для крупных организаций.

Россия

SimpleOne GenAI

США

Dell Generative AI Solutions