Microsoft и Amazon инвестируют $2,5 млрд и $1 млрд соответственно в развертывание полевых инженеров ИИ

Репортаж от Wedoany，По мере того как компании ускоряют внедрение автономных систем искусственного интеллекта, поставщики больших языковых моделей (LLM) внедряют услуги полевых инженеров по развертыванию (Field Deployment Engineer, FDE), встраивая экспертов по ИИ в команды клиентов для помощи в создании, настройке и запуске сервисов ИИ. Microsoft и Amazon Web Services (AWS) недавно объявили о масштабных инвестициях, способствующих развитию этой модели услуг.

На этой неделе Microsoft запустила венчурный проект стоимостью $2,5 млрд — Microsoft Frontier Company, в рамках которого 6000 экспертов будут сотрудничать с клиентами для совместного проектирования, инноваций, развертывания и постоянного улучшения систем ИИ на основе их бизнес-целей. Услуга ориентирована на «передовую трансформацию», помогая клиентам создавать интеллектуальные платформы на основе собственных данных, внутреннего опыта, рабочих процессов и процессов принятия решений. Джадсон Альтхофф (Judson Althoff), генеральный директор коммерческого бизнеса Microsoft, в своем блоге отметил, что, основываясь на принципах FinOps, услуга помогает пользователям наблюдать, управлять, администрировать и защищать инструменты ИИ во всем их технологическом стеке, при этом интеллект со временем растет по сложному проценту. Платформа является «модельно-разнообразной, открытой и гетерогенной»: клиенты могут выбирать между ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot или другими открытыми или отраслевыми моделями, не будучи заблокированными. Кроме того, данные и интеллектуальная собственность клиентов защищены и не используются для обучения моделей Microsoft. Microsoft будет расширять масштабы платформы за счет партнерства с Accenture, Capgemini, EY, KPMG, PwC и другими компаниями. Альтхофф отметил, что ранние пользователи, такие как London Stock Exchange Group (LSEG), Land O'Lakes, Unilever и Novo Nordisk, уже достигли измеримых результатов. Например, ИИ, встроенный в LSEG Workspace, помогает финансовым экспертам задавать сложные вопросы и быстро получать ответы на основе структурированных и неструктурированных финансовых данных, а базовая основа итеративно оптимизируется за счет обратной связи с клиентами и тестирования в реальном времени, ускоряя каждый цикл и повышая качество и охват модели.

Тем временем AWS объявила об инвестициях в размере $1 млрд в новую платформу AWS FDE. Франческа Васкес (Francessca Vasquez), вице-президент по передовым ИИ-инжинирингу и услугам AWS, в своем блоге объяснила, что в отличие от традиционного консалтинга, где каждое развертывание рассматривается как отдельный проект, AWS FDE ориентирована на долгосрочное построение, помогая клиентам перейти от статуса «наблюдателя» к «совместному строителю» и затем к «самостоятельному оператору», достигая «самообеспеченности в ИИ». Платформа ориентирована на агентов и направлена на сокращение сроков с месяцев до дней, при этом производная бизнес-аналитика растет по сложному проценту для поддержки будущих проектов. Встроенные инженеры (многие из которых являются инженерами, создающими сервисы AWS AI) будут проверять и направлять проекты. Клиенты получают доступ к руководствам по эксплуатации и архитектурной документации, семантический слой подключается к их источникам данных, создавая граф знаний, по которому могут рассуждать агенты ИИ. Васкес подчеркнула, что отраслевые знания существуют в коде, агентах и системах клиентов, и институциональные знания не теряются при уходе сотрудников. Инструменты безопасности обеспечивают аппаратную изоляцию и сквозное шифрование. Услуга не предназначена для организаций, экспериментирующих с ИИ, а для тех, кто уже прошел стадию экспериментов и нуждается в производственных системах ИИ для выполнения реальных бизнес-процессов.

Томас Рэндалл (Thomas Randall), директор по исследованиям Info-Tech Research Group, отметил, что разрыв между инвестициями в ИИ и рентабельностью увеличивается, и организации испытывают давление, чтобы продемонстрировать производственную ценность развертывания ИИ. В этом контексте FDE от таких поставщиков, как Microsoft и AWS, будут использовать свои глубокие знания продуктов для сжатия кривой обучения, создания повторно используемых процессов и формирования переносимых компетенций. Он также отметил, что исследование Info-Tech показывает, что 77% организаций не имеют корпоративной стратегии в области ИИ, и FDE решит эту проблему, сосредоточившись на работающих системах ИИ клиентов, эталонных архитектурах, руководствах по эксплуатации и других результатах.

Для системных интеграторов (SI) технический аналитик Карми Леви (Carmi Levy) отметил, что SI десятилетиями поддерживали высокоприбыльные отношения с клиентами, и попытки гиперскейлеров захватить часть этого бизнеса для себя «имеют большой смысл»; эти поставщики активно ищут способы усилить привязку клиентов и создать больше возможностей для проникновения в операционные механизмы и механизмы принятия решений клиентов. Рэндалл, в свою очередь, отметил, что ценность SI заключается в более широких знаниях по интеграции между системами, управлении изменениями и масштабировании проектов, а результаты носят более стратегический и широкий характер. Несмотря на некоторое пересечение, Microsoft будет тесно сотрудничать с глобальными партнерами SI. Инвестиционный разрыв и сложность внедрения вынуждают гиперскейлеров предоставлять больше услуг «белых перчаток» для привлечения клиентов.

Леви рекомендовал, что для клиентов, которые уже определились с конкретным стеком технологий ИИ и готовы следовать пути одного поставщика, эти платформы могут быть рассмотрены, но их использование может привести к потенциальному сокращению вариантов, ограничивая долгосрочные возможности. Он посоветовал ИТ-директорам глубоко изучить возможности доставки агентов Microsoft и Amazon по сравнению с SI, а также выяснить, действительно ли их мотивы соответствуют наилучшим интересам клиента. Рэндалл рекомендовал компаниям учитывать ожидаемые результаты: вариант FDE лучше всего подходит для организаций, желающих быстро и эффективно создавать продукты; когда таким организациям необходимо масштабироваться в сложных корпоративных процессах, им потребуется SI. Кроме того, FDE не подходит для организаций, которые все еще изучают фундаментальные стратегические вопросы ИИ или хотят сохранить облачную нейтральность.