Обзор 2025 года:5 лучших статей RTInsights, формирующих искусственный интеллект, облака и периферийные вычисления

В 2025 году во всем технологическом ландшафте появилась общая черта:предприятия быстро переосмыслили, где и как данные обрабатываются, управляются и применяются, поскольку ИИ становится основой бизнес-операций.

Пять главных статей RTInsights 2025 года, в совокупности, подчеркивают серьезный сдвиг, будь то анализ роста неооблаков, специально созданных для расширенных рабочих нагрузок ИИ, развивающиеся обещания и подводные камни Индустрии 4.0, возобновление важности структурированных данных в эпоху агентов ИИ, стратегическое доминирование периферийных вычислений или растущая привлекательность PostgreSQL для приложений, управляемых ИИ. Организации переходят от монолитной архитектуры и экспериментальных пилотных проектов к интегрированным, масштабируемым и готовым к аналитике экосистемам.

В совокупности эти статьи показывают, что будущее цифровой трансформации — за новыми технологиями и способностью эффективно и ответственно использовать данные в распределенных средах.

В качестве вступления представляем пять лучших статей RTInsights за год.

Что такое Neoclouds и зачем они нужны искусственному интеллекту?

В этой статье объясняется концепция неооблаков — нового поколения облачных провайдеров, созданных специально для рабочих нагрузок ИИ, а не ИТ общего назначения. Neoclouds фокусируется на предоставлении высокопроизводительных вычислений на базе графических процессоров, оптимизированных для машинного обучения и крупномасштабного обучения моделей или вывода. В отличие от традиционных гиперскейлеров (таких как AWS, Azure и GCP), операторы neocloud делают упор на быструю доступность графических процессоров, гибкую ценовую политику и доступ к «голому железу» или выделенному доступу. Эти цели и задачи помогают избежать узких мест в поставках, высоких затрат и непредсказуемых сроков выполнения заказов, которые часто связаны с высокопроизводительными графическими процессорами.

В статье утверждается, что по мере того, как в 2025 году ИИ станет более распространенным в отраслях, поставщикам инфраструктуры необходимо развиваться, и неооблака удовлетворяют эту потребность. Они позволяют стартапам, исследователям и предприятиям получить доступ к вычислительным мощностям уровня искусственного интеллекта без огромных первоначальных капиталовложений или длительных задержек с закупками. Neoclouds также помогают снизить барьер для входа в разработку искусственного интеллекта и машинного обучения и поддерживают масштабируемость для устойчивых рабочих нагрузок, потенциально демократизируя доступ к расширенным возможностям искусственного интеллекта.

Почему Индустрия 4.0 потерпела неудачу? Устранение пробелов в промышленной трансформации

В этой статье рассказывается о том, как амбициозное видение Индустрии 4.0 (т. е. умных, взаимосвязанных заводов, работающих на базе Интернета вещей, искусственного интеллекта, облака и аналитики в реальном времени) часто не оправдывает ожиданий. Хотя обещание включало профилактическое обслуживание, оптимизацию цепочек поставок, улучшение качества и повышение гибкости, многие компании оказались в тупике. Их проекты часто остаются изолированными пилотными, а не масштабируются по всем операциям. Общие проблемы включают фрагментированные реализации, перегрузку данных без практической информации, высокие затраты, несовместимость устаревших систем и трудности с оправданием окупаемости инвестиций.

Кроме того, в статье упоминаются более глубокие организационные и культурные барьеры. К ним относятся проблемы кибербезопасности, отсутствие у сотрудников цифровых навыков, отсутствие стандартизации и привязка к поставщикам проприетарных решений. В статье делается вывод, что для реализации потенциала Индустрии 4.0, а не рассматривать новые технологии как точечные решения, компаниям необходимы интегрированные стратегии, сочетающие в себе унифицированные платформы данных, современную аналитику (включая искусственный интеллект), периферийные вычисления, надежную безопасность и инвестиции в людей и процессы.

7 причин, по которым PostgreSQL — отличный выбор для проектов ИИ

Здесь автор приводит веские аргументы в пользу использования PostgreSQL (Postgres) в качестве базовой базы данных для проектов искусственного интеллекта и машинного обучения. В статье утверждается, что Postgres сочетает в себе гибкость, масштабируемость и зрелость. Это делает его прочной основой для рабочих нагрузок ИИ в 2025 году без недостатков узких или проприетарных баз данных «только для ИИ».

Среди перечисленных ключевых преимуществ:встроенная или легко добавляемая поддержка векторного поиска (с помощью таких расширений, как pgvector), что имеет решающее значение для поиска на основе сходства или искусственного интеллекта на основе встраивания; богатые возможности индексации (B-дерево, хэш, GiST и т. д.) для эффективных запросов; встроенная поддержка JSON/JSONB и хранилища в стиле NoSQL для полуструктурированных данных; параллельное выполнение запросов для повышения производительности; и высокая масштабируемость за счет репликации, сегментирования и распределенных архитектур.

Postgres также обеспечивает надежный контроль доступа, шифрование и аудит для повышения безопасности данных и соответствия требованиям. Наконец, как зрелая система с открытым исходным кодом, активным сообществом и широкой экосистемой, Postgres обеспечивает гибкость и долгосрочную поддержку.

В целом, статья представляет Postgres как прагматичный, экономичный и универсальный выбор, который может удовлетворить как традиционные потребности в структурированных данных, так и современные рабочие процессы ИИ, избегая при этом сложности и фрагментации, которые могут возникнуть из-за использования отдельных специализированных баз данных для задач ИИ.

К 2030 году периферийные вычисления будут доминировать в сфере обработки данных

В этой статье рассматривается, как периферийные вычисления могут вытеснить традиционные централизованные центры обработки данных в качестве основного места обработки данных к началу 2030-х годов. Согласно приведенным прогнозам, к тому времени около 74% мировых данных будут обрабатываться за пределами классических центров обработки данных, что в основном обусловлено растущим спросом на приложения с малой задержкой, основанные на искусственном интеллекте и географически локализованные.

Развитие периферийных вычислений тесно связано с распространением искусственного интеллекта, особенно генеративного искусственного интеллекта, который предпочитает локализованную обработку для обеспечения скорости, оперативности и эффективности использования полосы пропускания. В статье отмечается, что общие расходы на периферийные вычисления, как ожидается, будут быстро расти, создавая новые возможности как для операторов связи, гиперскейлеров, так и для предприятий. В частности, операторы связи выделяются как имеющие возможность получить выгоду от внедрения периферийных решений в свои сети (например, посредством архитектуры сетей открытого радиодоступа).

В результате периферийные вычисления представляются как стратегический сдвиг в способах обработки данных:децентрализация вычислительной мощности, сокращение задержек, обеспечение возможности принятия решений в реальном времени и открытие новых бизнес-моделей для приложений искусственного интеллекта, Интернета вещей и аналитики в реальном времени.

С появлением ИИ-агентов структурированные данные снова в моде

В этой статье авторы утверждают, что возрождение структурированных данных на предприятиях в 2025 году связано с растущей распространенностью агентов ИИ и их потребностью в надежных, хорошо организованных входных данных. Поскольку агенты искусственного интеллекта все больше внедряются в рабочие процессы бизнеса, структурированные данные, которые легче запрашивать, анализировать, интегрировать и проверять, имеют преимущества перед неструктурированными форматами, которые могут потребовать дополнительной предварительной обработки, менее согласованы или сложнее управлять ими для обеспечения соответствия и надежности.

В статье предполагается, что структурированные данные обеспечивают лучшее управление, согласованность, отслеживаемость и интеграцию с бизнес-системами. Все это имеет решающее значение, когда агенты ИИ действуют автономно или принимают решения. Поскольку компании все чаще обращаются к автоматизации, аналитике и поддержке принятия решений на основе искусственного интеллекта, структурированные данные становятся основой, обеспечивающей ясность и структуру для ввода моделей, последующей обработки, аудита и соблюдения требований.

По сути, структурированные данные не отходят на второй план из-за роста объемов больших неструктурированных данных (текста, изображений и т. д.), а вновь обретают свою значимость, поскольку они поддерживают агентов ИИ так, как неструктурированные данные часто не могут обеспечить:скорость, надежность, отслеживаемость и более простую интеграцию с существующими экосистемами данных.

Заключительное слово о 2025 году

Хотя каждая статья посвящена разным аспектам цифровых технологий современного предприятия, они сходятся в одном:ИИ меняет инфраструктуру, процессы и приоритеты во всех отраслях.

Неооблака и развитие периферийных вычислений отражают децентрализацию вычислительных мощностей для удовлетворения требований к производительности генеративного искусственного интеллекта и аналитики в реальном времени.

Проблемы Индустрии 4.0 подчеркивают, что технологии сами по себе не могут обеспечить трансформацию без целостных стратегий, интегрированных данных и организационной согласованности.

Сильные стороны PostgreSQL для проектов ИИ, а также возрождение структурированных данных показывают, что надежные, хорошо управляемые основы данных имеют решающее значение по мере того, как ИИ переходит в производство, а агенты берут на себя автономные задачи.

В конечном счете, основная мысль заключается в том, что успех в эпоху искусственного интеллекта требует объединения правильной инфраструктуры с правильной архитектурой данных и создания таких условий, которые обеспечивают масштабируемость, гибкость и доверие.