ความพยายามขององค์กรธุรกิจในการนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาปรับใช้จริง มักสะดุดลงเมื่อต้องขยับจาก “โครงการนำร่อง” (Pilot Project) ไปสู่ “การใช้งานจริงในระดับ Production” เนื่องจากความต้องการด้านการประมวลผลไม่ได้ขึ้นอยู่กับตัวโมเดลเพียงอย่างเดียว แต่ยังขึ้นอยู่กับความพร้อมของระบบกายภาพที่รองรับ
ล่าสุด Vertiv ร่วมกับ Deloitte Center for Integrated Research และ STL Partners เปิดตัวคู่มือ “Vertiv Designing Infrastructure for Enterprise AI Guide” เพื่อสร้างกรอบการประเมินเวิร์กโหลดและตำแหน่งติดตั้งโครงสร้างพื้นฐานที่แม่นยำ ลดความเสี่ยงในการลงทุนระยะยาว
การขยายสเกล AI สู่การดำเนินงานจริงจำเป็นต้องมองข้ามการตัดสินใจแบบเหมารวมเพียงรูปแบบเดียว เพราะเวิร์กโหลด AI ระดับองค์กรมีความหลากหลายสูงมาก งานขั้นทดลองอาจยังคงอยู่บนพับลิกคลาวด์ แต่งานที่ต้องทำงานต่อเนื่องและมีความสำคัญระดับวิกฤตต่อธุรกิจอาจเหมาะกับระบบไฮบริดหรือดาต้าเซ็นเตอร์ที่องค์กรบริหารจัดการเอง
ขณะที่งานซึ่งต้องการการตอบสนองที่รวดเร็วสูง (Low Latency) หรือต้องประมวลผลใกล้ชิดกับแหล่งข้อมูล มักต้องขยับไปทำงานที่เอดจ์ (Edge) ความพร้อมด้านพลังงาน ระบบระบายความร้อน และการเชื่อมต่อเครือข่ายของสถานที่ติดตั้ง จึงกลายเป็นตัวแปรสำคัญว่าเวิร์กโหลดแต่ละชนิดจะติดตั้งได้เร็วและเสถียรเพียงใด
คู่มือฉบับนี้ได้วางกรอบแนวทางปฏิบัติผ่านกระบวนการ 4 ขั้นตอนสำคัญ เริ่มจากการกำหนดเป้าหมายทางธุรกิจและลักษณะเวิร์กโหลด AI การประเมินขนาดและข้อกำหนดด้านการดำเนินงาน การระบุตำแหน่งที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการติดตั้ง ไปจนถึงการเชื่อมโยงเข้ากับรูปแบบโครงสร้างพื้นฐานและแบบอ้างอิง (Reference Design) โดยอ้างอิงจากงานวิจัยที่จำแนกเวิร์กโหลด AI ในองค์กรออกเป็น 6 รูปแบบ (AI Archetypes) ครอบคลุมการพัฒนาโมเดล การปรับฝึกสอน (Retraining) และรูปแบบการใช้งานจริงอีก 4 ลักษณะ
เพื่อนำไปสู่การติดตั้งจริง เวิร์กโหลดทั้ง 6 รูปแบบจะถูกจับคู่เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ 4 รูปแบบหลัก ประกอบด้วย Edge AI Cluster, Small AI Cluster, Large AI Cluster และ High-Density AI Cluster ซึ่งโครงสร้างแต่ละระดับจะช่วยกำหนดแนวทางการจัดสรรพลังงาน ระบบระบายความร้อน และการขยายระบบในอนาคตได้อย่างเป็นระบบ ช่วยให้ฝ่ายบริหารธุรกิจ ฝ่ายไอที และฝ่ายบริหารอาคารสามารถประเมินข้อจำกัดของสถานที่จริงได้ล่วงหน้าก่อนเริ่มลงมือติดตั้ง
–หัวเว่ย คลาวด์ ปักหมุดอินฟราสตรัคเจอร์ในไทย ชูอธิปไตยข้อมูล 4 มิติ ดันภาครัฐสู่ยุค AI-Native
