Агенты и фабрики AI: Как теневой AI меняет правила игры в 2025 году

Более десяти лет назад системы на основе “восприятия AI” помогали находить закономерности в данных и делать прогнозы, но эти возможности были ограничены. AI тогда отвечал только на вопросы, которые уже имели известные ответы, например: “Это собака или кошка на фото?” или “Это пешеход, переходящий дорогу?”. С появлением “генеративного AI” ситуация изменилась. Теперь мы можем создавать новый контент — текст, изображения, звук, видео — на основе наших запросов. Вместо того чтобы просто получать ответ на уже заданный вопрос, мы создаем что-то новое, используя все доступные данные, которые могут обрабатывать современные модели AI.

Следующий шаг — это “агентный AI”. Это такие цифровые агенты, которые учатся у нас, воспринимают информацию, могут поэтапно решать сложные задачи и принимать решения самостоятельно. Эти агенты способны справляться с многослойными проблемами, взаимодействуя друг с другом, формулировать решения и выполнять задачи. Например, в цепочках поставок такие агенты могут предсказывать потребности ^[1] клиентов, взаимодействовать с клиентскими службами и корректировать запасы на складах. Это позволит любому сотруднику получать поддержку от группы агентных помощников, которые помогут справляться с большими и сложными задачами с меньшими усилиями.

Но с ростом популярности генеративного и агентного AI появляются и новые проблемы для IT-команд. Многие компании сталкиваются с явлением, называемым “теневой AI”. Во-первых, AI-приложения для потребителей развиваются очень быстро, и многие сотрудники компаний начинают их использовать в рабочей среде, передавая через них конфиденциальные данные и информацию о клиентах. Однако не все эти сервисы обладают достаточным уровнем защиты, что создает риски для компаний. Во-вторых, разработчики начинают создавать свои собственные IT-решения для проектов, которые не координируются друг с другом. Это приводит к неэффективным тратам на вычислительные ресурсы, которые потом недоиспользуются, а также к созданию информационных барьеров между командами. В результате разработчики теряют возможность обмениваться опытом ^[2] и лучшими практиками для эффективного внедрения AI.

Современные компании создают ценность за счет анализа и выводов, основанных на AI. Как когда-то пар, электричество и интернет изменили промышленность, так и AI сейчас меняет бизнес. Способность создавать и использовать этот интеллект ^[3] в больших масштабах становится важнейшим преимуществом компаний. Это создает спрос на новый тип инфраструктуры, который можно назвать “фабриками AI”. В отличие от традиционных фабрик, где используется уголь, электричество или программное обеспечение, фабрики AI создают модели для улучшения процессов, анализа больших объемов данных, стимулирования инноваций, повышения гибкости и производительности.

Такие фабрики AI теперь необходимы для компаний, которые хотят создать свои центры AI-экспертизы. Они позволяют развивать таланты внутри компании, стандартизировать инструменты и подходы к разработке приложений и максимально эффективно использовать вычислительные мощности. Чтобы поддерживать развитие больших языковых моделей, агентного AI и других передовых технологий, мы создали платформу Nvidia DGX ^[4]. На ее основе компании могут строить свои решения ^[5], разрабатывая приложения, которые требуют взаимодействия множества экспертных моделей и решают сложные задачи с минимальными задержками.

Системы Nvidia DGX ^[6] с процессорами Intel Xeon и новыми ускорителями Nvidia Blackwell обеспечивают в 15 раз более высокую производительность при выводе данных и в 12 раз большую энергоэффективность. Эта платформа включает продвинутые инструменты для разработчиков и управления инфраструктурой, что упрощает и ускоряет процесс создания и внедрения AI-приложений. По результатам анализа, проведенного Nvidia среди компаний, уже внедривших фабрики AI, удалось значительно улучшить производительность инфраструктуры, повысить эффективность работы специалистов и добиться почти полного использования доступных ресурсов.

Ранее подобные преимущества были доступны только самым крупным технологическим компаниям с многолетним опытом работы с высокопроизводительными системами. Теперь каждая компания может воспользоваться возможностями гипермасштабируемой платформы для своих фабрик AI, получая ощутимые выгоды и упрощенное управление.

Источник ^[7]