Репортаж от Wedoany，Во время проведения AI Engineer World's Fair в Сан-Франциско генеральный директор Oxylabs Витаутас Савицкас отметил, что самое значительное изменение в отрасли происходит не в самих моделях, а на уровне инфраструктуры. Савицкас заявил, что за последние три года развитие ИИ было сосредоточено на улучшении моделей, а следующий этап будет связан с системами вокруг моделей и информацией в реальном времени.
Системы ИИ больше не полагаются исключительно на знания, полученные во время обучения, а всё больше нуждаются в свежей информации, поиске в реальном времени и надёжном доступе к постоянно меняющейся сети. Савицкас считает, что знания не статичны, и модели, не подключённые к новой информации, понимают текущий мир гораздо хуже, чем полагает большинство людей.
Каждый прорыв в области ИИ менял базовую инфраструктуру. От необходимости большого объёма разнообразных общедоступных данных для обучения базовых моделей до требований генерации с расширенным поиском (RAG) к пониманию изменений, произошедших пять минут назад, и до эпохи агентов, когда системы должны выполнять поиск, сравнение, проверку и другие операции от имени пользователя, — каждая волна предъявляет разные требования к инфраструктуре. Данные из общедоступной сети превращаются из материала для обучения в часть среды выполнения ИИ.
Oxylabs начала создавать инфраструктуру для крупномасштабных общедоступных сетевых данных задолго до того, как большие модели стали мейнстримом. В настоящее время компания обслуживает более 15 000 клиентов по всему миру, владеет более чем 160 патентами и управляет одной из крупнейших в мире инфраструктур общедоступных сетевых данных.
Савицкас считает, что качество моделей перестало быть фактором дифференциации во многих практических приложениях, и гораздо более важным становится то, насколько надёжно система ИИ может подключаться к внешнему миру. Он отмечает, что причиной галлюцинаций моделей часто является использование устаревшей или неполной информации для рассуждений, а не недостаток интеллекта. В заключение он говорит, что компании, побеждающие в области ИИ, — это не те, которые строят самые большие модели, а те, которые создают системы, пользующиеся наибольшим доверием пользователей.
Развитие ИИ-агентов меняет подход инженеров к инфраструктуре. Савицкас отмечает, что такие факторы, как задержка, надёжность и автоматизация браузера, хоть и не часто попадают в заголовки новостей, являются ключевыми для определения того, действительно ли ИИ эффективен. Открытая сеть, как крупнейший общий ресурс знаний человечества, должна оставаться доступной для поддержки технологических инноваций.
За почти десять лет Oxylabs стала свидетелем множества волн технологий — от агрегации туристических услуг и цифрового маркетинга до электронной коммерции и кибербезопасности. Савицкас считает, что первое поколение ИИ доказало, что машины могут рассуждать, а следующая задача — обеспечить надёжную работу этих систем в реальном мире. Будущее ИИ будет определяться как лучшими моделями, так и более совершенной инфраструктурой вокруг них.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
