クラウドベースの AI インフラストラクチャが明日のビジネスをどのように形作るか

ますます高度化する人工知能 (AI) には、パフォーマンス、効率、成長、顧客エクスペリエンスを向上させる計り知れない潜在力があるにもかかわらず、すべての組織が AI のメリットを享受できるわけではありません。

ヘルスケア、製薬、バイオテクノロジー、製造、金融などの分野では、信頼性の高い大規模言語モデル (LLM) を適用するという AI の急な処理、データ、セキュリティ要求を管理するために必要な強力な統合インフラストラクチャの構築に苦労している組織もあります。 また、ほとんどの企業には、AI 主導の戦略を構築し、コンプライアンスの変化に対応するために必要な専門知識も欠けています。

しかし、加速されたコンピューティング機能とより優れた処理能力を備えた AI インフラストラクチャ ツールなどの新しいクラウドベースのイノベーションは、さまざまな規模と予算の数千の企業を多数のアプリケーションで支援しています。

ヘルスケア、バイオテクノロジー、および製薬にとって、これらの強力な AI 主導の機能は、より迅速な臨床研究と創薬、および精密医療の最適な候補のより効率的な特定の可能性をもたらします。 メーカーにとって、これは産業用デジタル ツイン シミュレーションを開発できる可能性を意味します。 そして多くの分野にとって、これは新製品の設計や新市場への参入など、商業機会の迅速な発見を意味します。

AI 戦略構築における課題

期待とは裏腹に、AI 戦略を成功させるのは気が遠くなる作業です。 多くの組織は、AI の探索とユースケースの決定を始めたばかりです。 しかし、ビジネス リーダーの 5 人に 3 人が AI 市場が成長していると信じている一方で、事実上すべての組織が AI を拡張してオンラインに導入することに苦労しているとのことです。 AI インフラストラクチャの現状、マイクロソフトの年次報告書。

AI への投資から利益を得る上での重要な課題の 1 つは、AI の経験と人材を早急に確保する必要があることであり、組織は従業員の AI スキルとトレーニングを迅速に強化する必要があります。

その他の障害は技術的なものです。 組織は、リソースを大量に消費する LLM をトレーニングするための AI の高性能処理とデータ要件を処理するのに十分な堅牢なインフラストラクチャを構築する必要があります。 AI インフラストラクチャは、LLM を運用環境に導入する際の高速な応答時間、ユーザー エクスペリエンス、コストの最適化、およびスケーラビリティを確保するために極めて重要です。

データのセキュリティとプライバシーの確保は、ライフ サイエンスや金融などの高度に規制された分野におけるもう 1 つの障害であり、AI ソリューションの実装には厳格で複雑なコンプライアンス要件が導入される可能性があります。

これらの課題を総合すると、これらの機械学習 (ML) モデルの開発やトレーニング、微調整、また、LLM をカスタマイズしてパフォーマンスを最適化し、大規模に展開します。

AI の実装を成功させるには、組織は、コスト効率が高く、拡張性があり、将来性のある専用の AI クラウド インフラストラクチャ内で統合された開発者ツール、アプリケーション、サービスを含むフルスタック アプローチを導入する必要があります。

医療のイノベーションを加速する

ヘルスケアとライフ サイエンスは、これらの堅牢なプラットフォーム上での高度な AI 主導のコンピューティングの利点をすでに実感しています。 これら 2 つの分野により、イノベーションの加速と患者ケアの改善により、人々の命が変わり、さらには命を救うことができます。

ヘルスケアおよびバイオテクノロジー組織 は、臨床研究と創薬のための強力な生成 AI にアクセスできるようになり、創薬のための独自データに基づくモデルのトレーニングを簡素化し、加速します。 膨大な独自のデータセットを前例のない精度のスピードとセキュリティで分析できる Gen AI プラットフォームを使用することで、これらの組織は今までよりも早く薬剤候補を特定できるようになりました。

大規模に導入された AI の新たな機能により、効果的な開発、検証、導入、評価が可能になり、組織の開発者はより正確な医用画像 AI モデルを構築でき、臨床研究者は創薬を加速でき、医療提供者は広範なサードパーティ AI を統合できるようになります。モデルを 1 つの堅牢なクラウドベースのプラットフォーム上で臨床ワークフローに組み込むことができます。

より優れたデジタルツインを使用した構築

また、メーカーは、デジタル ツイン (予測モデル用の膨大なデータ セットを正確に分析できる仮想シミュレーションとワークフロー) を使用して、製品をより迅速かつ経済的に実験、構築、配布するための強力な AI アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を実装しています。

メーカーはこれらの高度な API スイートを利用して、正確なデータベースのレンダリングの生成、シーン クエリとインタラクティブ シナリオの有効化、ユーザー、ツール、世界の接続などの機能をユーザーに提供して、これまで以上に高度なコラボレーションを実現できるようになりました。 これらの API をデジタル ツインの既存の設計および自動化アプリケーション、または既存のワークフローに統合することで、組織の開発者はロボット工学や自動運転車などのカテゴリの開発と製造を加速できます。

大手産業ソフトウェア企業 は、これらの AI を活用したクラウドベースの API をポートフォリオに導入しています。

LLM を理解する

AI 導入の大きなハードルの 1 つは、トレーニングと実行に膨大な量のデータとコンピューティングを必要とする LLM です。

堅牢な処理能力を備えた単一の統合 AI プラットフォームを使用することで、市場投入までの時間を短縮し、製品とサービスを差別化し、組み込みのセキュリティを提供し、最も厳格なコンプライアンス要件さえも経済的にサポートできます。

強力なグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) は、LLM の構築、トレーニング、展開に不可欠です。 従来の中央処理装置 (CPU) ベースのシステムだけでは、大規模なトランスフォーマー ベースの言語モデルを構築および展開するための膨大な計算要件を満たすことができません。

組織は、最先端の GPU の膨大な処理能力を使用することで、LLM の可能性を最大限に引き出し、総所有コスト (TCO) を最小限に抑えながら、より優れたパフォーマンスと精度を達成できます。 シュノーケルAI は、最も要求の厳しい ML ワークロードを強化し、AI 導入を簡素化し、管理を合理化するために、専用のクラウドベースの AI インフラストラクチャに依存しています。

強力な AI プラットフォームでビジネスを促進

クラウド、AI、スーパーコンピューティングの統合は、金融や金融などコンプライアンスを重視する業界の変革に貢献しています。 ヘルスケアとバイオテクノロジー。 世界規模、セキュリティ、高度なコンピューティング クラウド機能の組み合わせにより、医療機関の開発者はイノベーションを加速し、患者ケアを向上させる AI 機能を開発できるようになります。

AI 時代の幕開けの複雑さを乗り越えるには、洗練され、責任があり、安全な AI テクノロジーへの投資から始まります。 組織のテクノロジー スタックのすべての層に AI を導入する包括的なクラウドベースのエコシステムは、組織の従業員が生産性の向上と運用効率の向上を実現できるようにし、顧客エクスペリエンスの向上につなげることができます。

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