कैसे AI दबाव कंपनियों को क्लाउड उपयोग पर पुनर्विचार करने पर मजबूर कर रहा है

गार्टनर की एक रिपोर्ट में भविष्यवाणी की गई है कि 2023 तक, एआई उन शीर्ष कार्यभारों में से एक होगा जो आईटी बुनियादी ढांचे के निर्णयों को संचालित करते हैं। | फोटो साभार: रॉयटर्स

क्लाउड में बदलाव और इसके परिणामस्वरूप क्षेत्र में उछाल को इसके भव्य वादे के साथ जोड़ा गया था कि कोई भी कंपनी खुद को डिजिटल रूप से बदल सकती है और अपने डेटा को क्लाउड पर सुरक्षित रख सकती है। लेकिन इस तरह के परिवर्तन की लागत बढ़ रही है, अब मिश्रण में कई जेनेरिक एआई टूल जोड़े जाने से इसमें बढ़ोतरी हुई है।

मोटे क्लाउड बिल वाली बड़ी टेक कंपनियों को कुछ मुश्किल स्थिति का सामना करना पड़ रहा है क्योंकि वे पीछे छूट जाने के डर से बाहर निकलने में असमर्थ हैं। इसलिए, वे किनारे लगाने के और तरीके तलाश रहे हैं।

लागत में कटौती के लिए इन-हाउस एआई चिप्स बनाना

11 जुलाई को, सैन फ्रांसिस्को में एक सेमीकंडक्टर सम्मेलन में, आईबीएम ने कहा कि वह क्लाउड कंप्यूटिंग की लागत को कम करने के लिए अपने इन-हाउस एआई चिप्स का उपयोग करने पर विचार कर रहा है। आईबीएम सेमीकंडक्टर्स के महाप्रबंधक मुकेश खरे ने एक साक्षात्कार में कहा रॉयटर्स कि कंपनी अपने नए एंटरप्राइज एआई प्लेटफॉर्म वॉटसनएक्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस यूनिट नामक चिप का उपयोग कर सकती है। खरे ने कहा कि इससे इसके पुराने वॉटसन सिस्टम की एक बड़ी समस्या का समाधान हो जाएगा – उच्च लागत, क्योंकि उनकी चिप अधिक ऊर्जा कुशल थी।

आईबीएम ने Google, Microsoft और Amazon जैसे अन्य तकनीकी दिग्गजों से संकेत लिया, जो सभी अपने स्वयं के AI चिप्स डिजाइन कर रहे हैं, इस उम्मीद के साथ कि वे अपने AI पुश पर पैसे बचा सकते हैं। अब तक, NVIDIA के ग्राफिक चिप्स या जीपीयू जैसे विशेष चिप्स की और भी कम संख्या पर दबाव था। लेकिन मांग को समायोजित करने के लिए दायरा बढ़ रहा है। कथित तौर पर माइक्रोसॉफ्ट ने अपने स्वयं के एआई चिप्स डिजाइन करने की परियोजना एथेना को तेज कर दिया है। सत्या नडेला के नेतृत्व वाली कंपनी को उम्मीद है कि वह अगले साल तक अपने एआई चिप्स को कंपनी और ओपनएआई के भीतर उपलब्ध कराएगी।

(दिन की शीर्ष प्रौद्योगिकी समाचारों के लिए, हमारे तकनीकी न्यूज़लेटर टुडे कैश की सदस्यता लें)

इस बीच, अप्रैल के अंत में, सूचना बताया गया कि Google की AI चिप इंजीनियरिंग टीम चीजों को तेजी से आगे बढ़ाने के लिए अपनी Google क्लाउड इकाई में चली गई है। यदि क्लाउड डेटा सेंटर संचालित करना महंगा है, तो ग्राहक स्वयं भी बढ़ती कीमतों से जूझ रहे हैं।

ऑन-प्रिमाइसेस में शिफ्ट करें

“एआई और एमएल को विशेष संसाधनों की आवश्यकता होती है जो कि बहुत बड़े उद्यमों के लिए भी, परिसर में निर्माण के लिए बेहद महंगे हैं। दूसरी ओर, प्रतिस्पर्धियों द्वारा एआई/एमएल के भारी उपयोग को देखते हुए, उद्यम दौड़ में पीछे नहीं रहना चाहते हैं। क्लाउड उन उद्यमों के लिए एक आदर्श समाधान प्रदान करता है जिन्हें अपने विकास रोडमैप में एआई/एमएल बनाने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे को मजबूत करने की आवश्यकता है, ”क्य्वोस इनसाइट्स के बिग डेटा क्लाउड प्लेटफॉर्म पर इंजीनियरिंग के निदेशक धर्मेंद्र चौहान ने कहा।

“क्लाउड की मूल प्रकृति ऐसी है कि जितना अधिक कोई इसका उपयोग करता है, उद्यम उतना अधिक भुगतान करता है। इसका मतलब यह नहीं है कि यदि कोई उद्यम एआई/एमएल की शक्ति का लाभ उठाना चाहता है तो वह क्लाउड-खर्च को नियंत्रित नहीं कर सकता है,” उन्होंने कहा। चौहान के मुताबिक ग्राहकों के लिए यह जानना जरूरी है कि उन्हें खुद क्या चाहिए। “उपकरणों का चुनाव ऐसा ही एक कारक है। कई ओपन-सोर्स और वाणिज्यिक एआई/एमएल समाधान हैं जो कार्यात्मक दृष्टिकोण से आकर्षक लगते हैं। हालाँकि, किसी को उपकरण चुनते समय मॉडल बनाने और उपयोग करने की लागत की तुलना करने की भी आवश्यकता होती है, ”उन्होंने कहा।

वह बताते हैं, “आरओआई को अधिकतम करने के लिए उद्यमों को अगली बात जिस पर विचार करने की आवश्यकता है, वह है सब कुछ अपने आप करने की कोशिश नहीं करना। ऐसे कई ओपन-सोर्स और सशुल्क मॉडल हैं और रहेंगे जिनका उपयोग आधार के रूप में किया जा सकता है, और फिर उस उद्यम के विशिष्ट डेटा के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। क्लाउड प्रदाता का चुनाव भी एक महत्वपूर्ण विचार है। चूंकि हार्डवेयर लागत का एक प्रमुख हिस्सा है, इसलिए किसी को सही क्लाउड प्रदाता की पहचान करने और उनके द्वारा प्रदान किए गए विशेष हार्डवेयर की लागत को भी ध्यान में रखना होगा।

उदाहरण के लिए, AWS कम कीमत पर अधिक ग्राहकों को जीतने की कोशिश कर रहा है। 11 जुलाई को एक सम्मेलन में, AWS एप्लीकेशन के उपाध्यक्ष दिलीप कुमार ने बताया कि कैसे Amazon AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और संचालित करने की लागत कम करने में बेहतर था। “ये मॉडल महंगे हैं। हम अपने ग्राहकों के लिए लागत कम करने में सक्षम होने के लिए उस अविभाजित भारी भारोत्तोलन को अपना रहे हैं, ”उन्होंने कहा।

गार्टनर की अप्रैल की एक रिपोर्ट में भविष्यवाणी की गई है कि 2023 तक, एआई शीर्ष कार्यभार में से एक होगा जो आईटी बुनियादी ढांचे के निर्णयों को संचालित करता है, और इसने स्पष्ट रूप से क्लाउड सेवाओं की मांग को और भी अधिक बढ़ा दिया है।

तीसरे पक्ष की सेवाओं पर निर्भर रहना

इससे यह भी पता चलेगा कि उद्यम क्लाउड के प्रबंधन और रखरखाव को किसी तीसरे पक्ष की फर्म या टूल को आउटसोर्स करना क्यों पसंद कर सकते हैं।

G7 CR Technologies – एक Noventiq कंपनी नामक क्लाउड कंसल्टेंसी फर्म के प्रबंध निदेशक दीपक सिंह बिल्कुल यही करते हैं। “क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म अभी भी कई लाभ प्रदान करते हैं, जिनमें स्केलेबल कंप्यूट और स्टोरेज संसाधन, पूर्व-कॉन्फ़िगर एआई टूल और लाइब्रेरी तक आसान पहुंच और चरम कार्यभार या मांग को संभालने की क्षमता शामिल है। कई मामलों में, एक हाइब्रिड दृष्टिकोण अपनाया जा सकता है, जहां व्यवसाय संवेदनशील डेटा प्रोसेसिंग या विलंबता-संवेदनशील अनुप्रयोगों के लिए ऑन-प्रिमाइसेस एआई हार्डवेयर का उपयोग कर सकते हैं, जबकि डेटा भंडारण, वितरित प्रशिक्षण, या एआई मॉडल को तैनात करने जैसे कार्यों के लिए क्लाउड का लाभ उठा सकते हैं। हालाँकि, क्लाउड बड़े पैमाने पर एआई विकास, तैनाती और प्रबंधन का समर्थन करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे और सेवाएं प्रदान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता रहेगा। संक्षेप में, जब तक एआई का प्रक्षेप पथ उज्ज्वल रहेगा, क्लाउड उद्योग में भारी उछाल आएगा जिससे लाभ होगा, ”उन्होंने कहा।