Die Verfügbarkeit von Open-Source-Software für Datenanalyse und maschinelles Lernen im großen Maßstab Mitte der 2000er Jahre löste die große Datenrevolution aus. Große Unternehmen aus riesigen Branchen, darunter Einzelhandel, Finanzwesen, Gesundheitswesen und Logistik, haben die Datenanalyse eingeführt, um ihre Wettbewerbsfähigkeit, Reaktionsfähigkeit und Effizienz zu verbessern. Im Laufe der Zeit haben sie entdeckt, dass ein paar Prozentpunkte unter dem Strich Milliarden von Dollar einbringen können. Unternehmen können die neue KI-Technologie bei der Spracherkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache für Sprach-zu-Text- und Übersetzungstools, Empfehlungssysteme zur Verbesserung des Einkaufserlebnisses und des Konsums von Inhalten sowie ein verbessertes Lieferkettenmanagement vom Lager bis zum Geschäft nutzen.

Um aus diesen Daten Erkenntnisse ziehen zu können, benötigen Unternehmen erhebliche Rechenleistung und die richtigen Tools und Algorithmen für ihre Teams, von der IT-Abteilung bis hin zu den Entwicklern. Heute müssen Führungskräfte mehr denn je ihr Unternehmen umgestalten und gleichzeitig einen positiven ROI und eine skalierbare Infrastruktur sicherstellen.

Jedes Unternehmen muss sich mit der Kraft der KI verändern, um die Kundenbeziehungen zu verbessern, die Lieferketten zu rationalisieren und bessere Ergebnisse für die Patienten zu erzielen. Während die meisten Unternehmen wissen, dass sie in KI investieren müssen, um ihre Zukunft zu sichern, kämpfen viele mit der Strategie und Plattform, die den Erfolg ermöglichen kann.

Während das Tempo der KI-Investitionen zunimmt, finden sich immer mehr Unternehmen dabei wieder, Entwicklungssilos in ihrer gesamten Organisation zu schaffen, die außerhalb der IT eingesetzt werden und den CapEx/OpEx vorantreiben. Diese Ausbreitung der "Schatten-KI" behindert die Entwicklung von Talenten und den Austausch von Best Practices, verbraucht Ressourcen in exponentiellem Tempo und verzögert die Zeit bis zur Einsicht. Dieser Ansatz, der oft von Entwicklern außerhalb der IT-Abteilung geleitet wird, ist nicht für den Unternehmensmaßstab optimiert und es fehlt die Integration mit der DevOps-Kultur und dem Ansatz, der die meisten modernen Unternehmen antreibt.

Ohne einen Ansatz, der den Anforderungen heutiger Unternehmen gerecht wird, könnten sich viele Unternehmen in einer Eskalation der Investitionen in die Datenwissenschaft und der Infrastrukturausgaben wiederfinden, wodurch der ROI der künstlichen Intelligenz noch schwer fassbar würde.

Im Gegensatz zu traditionellen Unternehmensanwendungen ist die KI noch recht jung. Sie ist in sich schnell entwickelndem Open-Source- und Bleeding-Edge-Code verankert und es fehlen bewährte Ansätze, die den Anforderungen des Unternehmens in einer skalierten Produktionsumgebung gerecht werden. Einfach ausgedrückt: KI kann komplex in der Entwicklung, schwer zu skalieren und spröde sein, wenn sie eingesetzt wird. KI-Arbeitslasten benötigen eine neue Plattform, die für Unternehmen optimiert ist und die den gesamten Lebenszyklus der Implementierung unterstützt - von Experimenten und Prototyping bis hin zur Modellschulung im Maßstab und zum Einsatz in der Produktion.

NVIDIA verfügt über mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung im Aufbau von KI für Organisationen auf der ganzen Welt, darunter einige der weltweit größten hyperskaligen Umgebungen. Durch diese Erfahrung und das Fachwissen eines Teams von über 14.000 KI-Experten hat NVIDIA eine End-to-End-Plattform entwickelt, die es jedem Unternehmen ermöglicht, seine KI-getriebenen Ambitionen zu verwirklichen, mit einem industrialisierten Workflow, der von der Entwicklung bis zur Bereitstellung und vom Konzept bis zu den Erkenntnissen reicht.

Mit einer bewährten End-to-End-Architektur von NVIDIA können Unternehmen mit KI erfolgreich sein: