TECHnalysis Research: companiile își mută o parte din sarcinile de AI din cloud în infrastructura proprie - costurile și controlul datelor accelerează „repatrierea” și arhitecturile hibride

Companiile încep să mute o parte din AI din cloud înapoi „acasă”, pe fond de costuri și control al datelor , iar asta împinge arhitecturile IT spre un model „hibrid” în trei straturi (cloud public, centre de date private și dispozitive), potrivit unei discuții din podcastul Inside Arm cu analistul Bob O’Donnell (TECHnalysis Research). Miza operațională este schimbarea de strategie: după un deceniu în care multe organizații au încercat să ducă „totul în cloud”, AI – mai ales modelele generative – aduce presiuni noi legate de costuri, securitate și infrastructură, care fac atractivă readucerea unor sarcini de calcul în centre de date proprii sau în medii private (inclusiv colocare). De ce se întorc unele sarcini AI din cloud în centrele de date ale companiilor O’Donnell descrie „marea repatriere AI” ca o mișcare în care organizațiile încep să retragă o parte din sarcinile AI din cloudul public către infrastructură proprie. În conversație sunt indicate trei motive principale: Costurile : analistul spune că acesta a fost „motivul numărul unu” invocat de companii pentru mutarea unor sarcini AI înapoi on-premises (în infrastructura proprie). Securitatea și controlul datelor : companiile vor să-și folosească datele interne pentru a adapta modelele, fără să le expună inutil în cloud. „Gravitația datelor” : ideea că e mai eficient să duci calculul acolo unde se află datele. Pentru multe organizații, cele mai valoroase date rămân „în spatele firewall-ului”. În plus, O’Donnell leagă această tendință de disponibilitatea tot mai mare a serverelor echipate cu GPU (procesoare grafice folosite intens în AI), livrate de marii producători de infrastructură, ceea ce face fezabilă rularea unor sarcini care înainte erau practic rezervate cloudului. Cum arată „hibridul” în practică: cloud, privat și „client” Definiția de lucru pentru „hybrid AI” din discuție pornește de la analogia cu „hybrid cloud”: combinația dintre cloud public și cloud privat, extinsă cu un al treilea nivel – dispozitivul (PC, smartphone), unde apar capabilități noi de calcul local. O’Donnell anticipează că nu va exista un singur model standard, ci „toate variațiile posibile”, în funcție de tipul sarcinii și de date: sarcini care rămân în cloud (instrumente și servicii deja mature); sarcini mutate în centre de date private (mai ales când e multă mișcare de date pentru antrenare/ajustare); sarcini rulate local pe dispozitive, pe măsură ce „modelele mici” (small language models) și aplicațiile capabile să ruleze pe device se maturizează. Un exemplu discutat este ideea de „browser AI” , în care o parte din cereri ar putea fi rezolvate local, iar altele trimise către cloud, în funcție de complexitate și de accesul la date. Standardele și „orchestrarea” sarcinilor, următorul bloc de construcție Un element important pentru această distribuție este apariția unor mecanisme de „orchestrare” – adică software care decide unde se execută fiecare parte dintr-o sarcină AI. În discuție este menționat MCP (Model Context Protocol) , descris ca un standard care ar facilita distribuirea sarcinilor către diverse servere AI, indiferent de locația lor fizică. În același timp, O’Donnell spune că este încă devreme pentru a vorbi despre tipare stabile de plasare a sarcinilor: combinațiile „client–cloud” abia prind contur, iar integrarea în aplicații enterprise este în construcție. Ce ar trebui să rețină CIO și liderii IT Concluzia operațională a discuției este că strategiile „cloud-only” sunt tot mai des reevaluate, pe măsură ce AI trece de la experimente la utilizare la scară. Pentru companii, asta înseamnă decizii concrete despre: unde își țin datele și cum le folosesc pentru ajustarea modelelor; ce infrastructură merită cumpărată sau închiriată (inclusiv servere cu GPU); cum își pregătesc arhitectura pentru un viitor „decentralizat și eterogen”, în care AI rulează „din cloud până la client și peste tot între ele”. Sursa nu oferă cifre sau un calendar ferm al tranziției, dar indică direcția: pe măsură ce costurile și cerințele de control cresc, „hibridul” devine mai puțin o opțiune de design și mai mult o necesitate de operare. [...]