L'AI ibrida è la combinazione di soluzioni AI locali e basate sul cloud, offrendo il meglio di entrambi i mondi. Per i casi d'uso che richiedono modelli di grandi dimensioni, l'elaborazione deve essere eseguita nel cloud, dove sono disponibili la potenza di calcolo e la capacità di archiviazione. Tuttavia, per le applicazioni che danno priorità alla privacy, alla sicurezza e alla disponibilità costante, l'esecuzione dell'AI a livello locale sul dispositivo dell'utente è l'approccio preferito.

Nvidia è ben posizionata per accelerare questo ecosistema AI ibrido, fornendo soluzioni dai PC domestici con schede Nvidia RTX a potenti stazioni di lavoro alimentate da Nvidia e a massivi data center. Ogni strato dello stack AI comporta i propri compromessi in termini di velocità, costo, privacy, sicurezza e qualità. Il futuro dell'AI non è una soluzione unica per tutti, ma piuttosto un approccio flessibile e adattabile che consente agli utenti di scegliere il giusto equilibrio per le loro esigenze specifiche.

Per i casi d'uso in cui la privacy e la sicurezza sono fondamentali, l'esecuzione dei modelli AI a livello locale sul proprio computer domestico è l'approccio preferito. Mantenendo i dati e l'elaborazione sul proprio dispositivo, è possibile garantire che le informazioni sensibili rimangano sicure e sotto il proprio controllo. Questo è particolarmente importante per le applicazioni che trattano dati personali o riservati, dove il rischio di violazioni dei dati o di accessi non autorizzati deve essere ridotto al minimo.

L'AI locale offre anche il vantaggio della disponibilità sempre attiva, poiché non è necessario fare affidamento su una connessione Internet costante per accedere alle funzionalità alimentate dall'AI. Questo la rende una scelta adatta per scenari in cui la performance affidabile e ininterrotta è fondamentale, come in ambienti remoti o offline.

Sebbene la potenza di calcolo dell'AI locale potrebbe non eguagliare quella delle soluzioni basate sul cloud, i progressi nell'hardware, come le schede Nvidia RTX, stanno abilitando un'elaborazione AI sempre più capace sui dispositivi personali. Ciò consente di godere dei vantaggi della privacy e della sicurezza senza sacrificare troppo in termini di prestazioni e capacità.

Per i casi d'uso più all'avanguardia, in cui sono richiesti modelli AI di grandi dimensioni, è necessario eseguirli nel cloud. La pura potenza di calcolo e la capacità di archiviazione dei data center cloud sono essenziali per l'addestramento e la distribuzione di questi modelli complessi. Sfruttando le risorse del cloud, le aziende e gli sviluppatori possono accedere agli ultimi progressi dell'AI senza la necessità di investire in costose infrastrutture on-premise. Questo approccio basato sul cloud consente una rapida scalabilità, flessibilità e la possibilità di sfruttare la potenza di elaborazione di hardware specializzato come i chip di fascia alta di Nvidia. Sebbene l'esecuzione dell'AI nel cloud possa sollevare preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza, fornisce le risorse necessarie per affrontare i carichi di lavoro AI più impegnativi e spingere i limiti di ciò che è possibile con l'intelligenza artificiale.

Nvidia è in una posizione unica per accelerare l'intero stack AI, dai PC domestici alimentati da schede Nvidia RTX a potenti stazioni di lavoro alimentate da Nvidia e a massivi data center pieni di chip Nvidia di fascia alta. Questo approccio ibrido alla distribuzione dell'AI offre un equilibrio tra le esigenze di diversi casi d'uso.

Per le applicazioni all'avanguardia che richiedono modelli di grandi dimensioni, il cloud è la soluzione ottimale, consentendo le risorse di calcolo necessarie. Tuttavia, per i casi d'uso in cui la privacy, la sicurezza e la connettività costante sono fondamentali, l'esecuzione dell'AI a livello locale sul dispositivo dell'utente è l'approccio preferito.

Il diversificato portafoglio di prodotti di Nvidia si adatta a questo panorama AI ibrido, fornendo soluzioni hardware e software che possono essere integrate senza problemi in tutto lo spettro, dal consumatore all'impresa. Questa flessibilità permette agli utenti di scegliere il giusto equilibrio tra prestazioni, costo, privacy e sicurezza, a seconda delle loro esigenze specifiche.

La scelta tra eseguire l'AI localmente su un computer domestico o in massivi data center connessi attraverso Internet comporta un'attenta considerazione di vari compromessi. Per i casi d'uso all'avanguardia che richiedono modelli di grandi dimensioni, l'approccio basato sul cloud è necessario, poiché la potenza di calcolo necessaria non può essere ragionevolmente ospitata su un PC domestico. Tuttavia, per i casi d'uso in cui la privacy, la sicurezza e la connettività costante sono fondamentali, un'implementazione locale è preferita.

La posizione di Nvidia nell'ecosistema AI le consente di soddisfare entrambi gli scenari. Dai PC domestici dotati di schede Nvidia RTX a potenti stazioni di lavoro alimentate da Nvidia e a massivi data center pieni di chip Nvidia, l'azienda offre una gamma di soluzioni per affrontare le diverse esigenze delle applicazioni AI.

Ogni strato dello stack AI presenta i propri compromessi in termini di velocità, costo, privacy, sicurezza e qualità. Il futuro della distribuzione dell'AI non è del tutto chiaro, poiché l'equilibrio ottimale tra questi fattori continuerà a evolversi. Tuttavia, gli utenti hanno un notevole grado di controllo su dove risiedono i loro sistemi di intelligenza artificiale, consentendo loro di prendere decisioni informate in base alle loro esigenze e priorità specifiche.

Il futuro dell'AI è un approccio ibrido, in cui i casi d'uso all'avanguardia che richiedono modelli di grandi dimensioni saranno eseguiti nel cloud, mentre altri casi d'uso che danno priorità alla privacy, alla sicurezza e alle capacità offline saranno eseguiti localmente su computer e stazioni di lavoro domestici. Nvidia è ben posizionata per accelerare questo ecosistema AI ibrido, dalle schede RTX di fascia consumer ai potenti chip per data center.

Questo approccio ibrido offre compromessi in termini di velocità, costo, privacy, sicurezza e qualità, e la collocazione esatta di ogni componente dello stack AI è ancora incerta. Tuttavia, il futuro dell'AI è luminoso e gli utenti avranno un notevole grado di controllo su dove verranno distribuite le loro soluzioni di intelligenza artificiale, sia nel cloud che su dispositivi locali.

Il futuro dell'AI è un approccio ibrido, in cui i casi d'uso più impegnativi saranno gestiti nel cloud, mentre le applicazioni sensibili alla privacy e sempre online verranno eseguite localmente sui dispositivi. Nvidia è ben posizionata per accelerare questo ecosistema AI ibrido, dalle schede RTX di fascia consumer a potenti stazioni di lavoro e massivi data center. I compromessi tra velocità, costo, privacy, sicurezza e qualità determineranno dove risiederà ogni componente dello stack AI. In definitiva, il futuro dell'AI offre un'ampia flessibilità e controllo, consentendo agli utenti di scegliere il giusto equilibrio per le loro esigenze specifiche.