Объяснение модели как услуги (MaaS):Часть 1 – Основы

Поскольку искусственный интеллект становится ключевым компонентом стратегий цифровой трансформации, предприятия переоценивают способы создания, развертывания и эксплуатации моделей машинного обучения в больших масштабах. Они все чаще обращаются к предложениям модели как услуги (MaaS) для ускорения внедрения, снижения операционной сложности и управления рисками в среде, определяемой быстрыми технологическими изменениями и растущим контролем со стороны регулирующих органов.

MaaS следует тем же экономическим принципам, что и другие предложения «как услуга». Это позволяет предприятиям конвертировать капитальные затраты в операционные, одновременно снижая техническую сложность и время выхода на рынок.

Что такое модель как услуга?

Модель как услуга (MaaS) — это облачная модель развертывания, в которой предварительно обученные модели машинного обучения и искусственного интеллекта доступны предприятиям через конечные точки API или управляемые платформы. Вместо того чтобы создавать, обучать и поддерживать модели искусственного интеллекта собственными силами, компании могут получать доступ к сложным возможностям искусственного интеллекта по требованию, платя на основе показателей использования, таких как вызовы API, обработанные токены или затраченное время вычислений.

Фундаментальная привлекательность MaaS заключается в демократизации доступа к передовым возможностям искусственного интеллекта. Организации, внедряющие такие услуги, могут значительно сократить время разработки инициатив в области искусственного интеллекта по сравнению с созданием индивидуальных решений с нуля. Такое ускорение связано с устранением необходимости в специализированной инфраструктуре машинного обучения, командах по обработке данных для разработки моделей и текущих операциях по обслуживанию моделей.

См. также: 3 проблемы внедрения машинного обучения (и способы их решения)

Что стимулирует интерес к MaaS?

Переход к MaaS обусловлен несколькими сходящимися факторами. Они включают в себя:

<сильный>1. Рост стоимости и сложности внутреннего искусственного интеллекта

Создание и эксплуатация систем искусственного интеллекта корпоративного уровня внутри компании стало для многих организаций непомерно сложным. Большие языковые модели и модели расширенного прогнозирования требуют:

• Специализированные знания в области обработки данных и инженерного машинного обучения.
• Высокопроизводительная вычислительная инфраструктура (часто интенсивно использующая графические процессоры)
• Постоянный мониторинг, переобучение и оптимизация производительности.
• Надежные конвейеры MLOps и структуры управления.

Для большинства предприятий поддержание этого стека отвлекает ресурсы от более ценных инициатив. Поставщики MaaS амортизируют эти затраты для многих клиентов, позволяя организациям получать доступ к сложным моделям, не неся при этом полную операционную нагрузку.

<сильный>2. Ускоренная окупаемость для бизнес-приложений

Скорость является решающим фактором. Предприятиям приходится внедрять искусственный интеллект в сфере поддержки клиентов, оптимизации цепочек поставок, обнаружения мошенничества, профилактического обслуживания и принятия решений — зачастую в сжатые сроки.

MaaS позволяет командам:

• Развертывание готовых к использованию моделей занимает недели, а не месяцы.
• Интегрируйте возможности искусственного интеллекта с помощью стандартизированных API.
• Сосредоточьте внутренние ресурсы на данных и бизнес-логике, специфичных для предметной области.

Такое ускорение особенно ценно для бизнес-подразделений, которым не хватает глубоких знаний в области искусственного интеллекта, но которым все же необходимо добиваться измеримых результатов.

<сильный>3. Эластичная масштабируемость и предсказуемая экономика

Рабочие нагрузки ИИ по своей сути варьируются. Спрос на обучение и выводы может существенно колебаться в зависимости от сезонности, поведения пользователей или запуска новых продуктов.

Предложения MaaS обеспечивают:

• Масштабирование по требованию для рабочих нагрузок обучения и вывода
• Цены на основе потребления соответствуют фактическому использованию.
• Сокращение капитальных затрат и повышение прозрачности затрат.

Для предприятий это превращает искусственный интеллект из фиксированных, ресурсоемких инвестиций в инфраструктуру в более гибкие операционные расходы, что становится все более важным фактором в неопределенных экономических условиях.

<сильный>4. Улучшенное управление, безопасность и соответствие требованиям

Поскольку системы искусственного интеллекта внедряются в критически важные бизнес-процессы, управление и соблюдение требований выходят на передний план. Предприятия должны решать проблемы, связанные с:

• Конфиденциальность и местонахождение данных
• Объяснимость и возможность проверки модели
• Регуляторная база, такая как GDPR, HIPAA и новые правила, касающиеся ИИ.

Ведущие поставщики MaaS вкладывают значительные средства в средства контроля безопасности, сертификацию соответствия и ответственные методы искусственного интеллекта. Для многих предприятий использование моделей от доверенного поставщика снижает риск по сравнению с независимым контролем соответствия между фрагментированными внутренними командами.

<сильный>5. Доступ к постоянно совершенствующимся моделям

Темпы инноваций в области искусственного интеллекта неумолимы. Постоянно появляются новые архитектуры, методы обучения и методы оптимизации. Предприятия, создающие модели собственными силами, часто с трудом успевают за ними, что приводит к техническому долгу и устареванию моделей.

MaaS перекладывает это бремя на провайдера, который отвечает за:

• Регулярные обновления моделей и повышение производительности.
• Использование достижений в области обучающих данных и алгоритмов.
• Обеспечение обратной совместимости и стабильных API

Это позволяет предприятиям получать выгоду от инноваций без постоянного реинвестирования.

Заключительное слово

Интерес предприятий к модели как услуге отражает прагматичный ответ на реалии современного внедрения ИИ. MaaS предлагает способ сбалансировать инновации и контроль, скорость и управление, а также масштабируемость и дисциплину затрат.

Поскольку искусственный интеллект продолжает развиваться, MaaS все чаще рассматривается не как базовый уровень корпоративных операционных моделей искусственного интеллекта, а скорее как средство, позволяющее организациям сосредоточиться на самом важном:применении интеллекта для решения реальных бизнес-задач в масштабе.