Hlavní strana -> Zprávy
Aktuality -> Podnikové aplikace a služby - 9. 3. 2025

Podnikové AI si příliš nerozumí s běžnými cloudovými službami

S rostoucím využitím AI se firmy potýkají s novou výzvou. Jejich stávající cloudová infrastruktura často není na nový typ pracovní zátěže připravena. AI aplikace kladou extrémní nároky na infrastrukturu, která pro ně nebyla navržená, což znamená neefektivitu, pomalejší výsledky a zbytečně vysoké provozní náklady. AI zkrátka potřebuje jiný cloud, než firmy doposud používaly.



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.


 
  

- PR -

Digitalizace není cíl, ale nástroj

První letošní vydání IT Systems je oborově velmi pestré a nabízí pohled na aktuální vývoj ve výrobních podnicích, v logistice, retailu, e-commerce i dalších odvětvích, kde se dobře zvládnutá digitalizace stává klíčovým faktorem úspěchu.
 
Příkladem může být článek, ve kterém Jan Kodada z Gebrüder Weiss popisuje, jak digitalizace mění zavedené procesy v logistice. Nebo článek, ve kterém Josef Voda ze společnosti Buylo předpovídá vývoj retailu, který podle něj bude formovat trojice klíčových trendů: digitalizace, automatizace a optimalizace procesů. Nejde však o tři samostatné směry, ale o jeden propojený přístup směřující k řízení celého produktového cyklu jako jednoho systému.

  

- PR -

AI v ERP systému

Co v praxi funguje, jak to navrhnout a proč začít po krocích


Umělá inteligence je součástí každodenního života – od chytrých vyhledávačů přes automatické překlady až po plánování tras nebo generování obrázků. Ale co ERP systémy? Je správný čas zapojit AI právě sem? Určitě ano, ale smysluplně. Tak, aby zkrátilo cestu od otázky k odpovědi, od záměru k akci, a přitom udrželo to nejdůležitější: kontrolu, bezpečnost a auditovatelnost.