Většina firem, které začínají s AI, si zprvu vystačí s běžným řešením v cloudu. Jakmile ale nasadí složitější modely a začnou zpracovávat velké objemy dat, narazí na limity unifikované cloudové infrastruktury. Výpočty se zpomalují, provoz se prodražuje a škálování výkonu je komplikované. „Standardní cloudové služby nedokážou pokrýt rostoucí nároky AI aplikací, firmy pro ně potřebují specializovanou infrastrukturu,“ vysvětluje Marián Holý, komerční ředitel vshosting a dodává, že často navíc potřebují garantovaný výkon a bezpečnost, což není v globálních cloudových službách vždy samozřejmostí.

Výpočetní nároky AI jsou totiž diametrálně odlišné od klasických cloudových workloadů. Tradiční servery, jejichž výkon je postavený na CPU, nejsou dostatečně efektivní pro masivní paralelní výpočty, které AI modely vyžadují. Firmy, které se spoléhají na standardní cloudové platformy, proto často naráží na:

• Pomalejší trénování modelů – běžné cloudové infrastruktury nejsou optimalizované pro výpočty prostřednictvím GPU.
• Vyšší provozní náklady – nedostatečně optimalizované prostředí vede k větší spotřebě výkonu, a tedy k vyšším nákladům.
• Komplikované škálování – AI workloady potřebují rychlé navyšování výpočetních zdrojů podle momentálních potřeb.

„Na tyto výzvy je zapotřebí reagovat tvorbou vysoce specializované cloudové infrastruktury určené přímo pro AI workloady, typicky s výkonnými servery osazenými GPU procesory NVIDIA L40S, H100 a H200, které jsou přímo optimalizované pro AI projekty,“ dodává Marián Holý.

Vybudování vlastní AI infrastruktury je ovšem pro většinu firem obrovsky nákladné. Nákup high-end GPU, jejich správná konfigurace a následný provoz se může snadno vyšplhat do milionových částek. Efektivnější cestou je proto využití služeb datového centra, které infrastrukturu pro AI nabízí ve formě služby a kde firma platí pouze za výkon, který skutečně potřebuje a využije. Díky tomu mohou firmy testovat a škálovat své AI aplikace bez finančních rizik a budování vlastní infrastruktury. Mohou se tak plně soustředit na samotný vývoj a provoz svých AI projektů.