J'étais à une conférence d'investisseurs l'autre semaine et dans plusieurs de mes douze réunions 1 :1, on m'a demandé quelque chose du genre : "Attendez, c'est la première conversation que j'ai eue cette semaine où l'on ne m'a pas asséné que votre entreprise est "tout sur l'IA" et que tout sera "IA" et que "l'IA est le seul avenir" ou mon préféré, "les centres de données sont morts et datent des années 2000, tout tourne autour du centre d'IA maintenant"" Cela me rappelle le discours de 2009-2012 sur le cloud où l'on m'a littéralement dit "si la réponse n'est pas "cloud", alors la question est fausse !" Ma thèse est simple : La réalité et la critique ne se croisent jamais et ne se rencontreront peut-être jamais.
Dans le paysage en évolution rapide du traitement de l'intelligence artificielle, Qumulo est apparu comme un acteur central, en particulier dans les clusters d'apprentissage et d'inférence de l'IA des entreprises grand public. Les applications de l'IA se développant dans des domaines tels que la reconnaissance d'images, la génomique, la protéomique, la conduite autonome et la modélisation industrielle avancée, l'influence de Qumulo est à la fois large et profonde. Il est vrai qu'il y a deux ans, bon nombre de ces charges de travail auraient été appelées "supercalculateur", "apprentissage profond", "HPC" ou "apprentissage automatique", mais aujourd'hui, elles ont toutes été refondues sous le parapluie de l'"IA" pour tenir les experts à distance. Le marché de la formation à l'IA, malgré son vaste potentiel, se caractérise par un nombre limité d'opportunités importantes qui peuvent être classées en trois catégories principales :
Premièrement, états-nations tirer parti de l'IA pour la recherche cryptographique et la reconnaissance d'images dans les secteurs du renseignement national et de la défense. Cette application de l'IA est cruciale pour le maintien de la sécurité mondiale et d'intérêt national et pour l'avancement des techniques cryptographiques qui garantissent la confidentialité et l'intégrité des informations sensibles ou compromettent celles des États-nations non alignés.
Deuxièmement, le secteur des services financiers les institutions financières internationales, en particulier les fonds spéculatifs, adoptent l'IA pour créer de l'alpha en matière de négociation et générer des rendements exceptionnels. En exploitant l'IA, ces institutions peuvent exécuter des stratégies de négociation complexes, analyser de vastes ensembles de données en temps réel et s'adapter aux conditions du marché plus rapidement que jamais.
Troisièmement et simultanément, des technologie "alphas se concentrent sur le développement et la formation de modèles d'IA afin d'améliorer les modèles de diffusion publicitaire, la diffusion dynamique de contenu et les algorithmes d'apprentissage profond qui permettent de mieux comprendre les habitudes d'achat des utilisateurs et leurs comportements sociodémographiques.
Cependant, un goulot d'étranglement important dans toutes ces initiatives d'IA est la disponibilité du capital humain. La réserve de talents capables de développer, d'ajuster, de mettre à jour et d'entretenir ces modèles sophistiqués est limitée. Cette pénurie de développeurs qualifiés représente un formidable défi pour l'avancement et l'extensibilité des technologies d'IA.
Chez Qumulo, nous avons la chance d'être intégrés dans de nombreux clusters de formation, d'inférence et de calcul puissant de l'IA parmi les plus importants au monde, contribuant à la gestion et à la fourniture de volumes de données sans précédent - des milliards de fichiers et d'objets - traités dans des environnements alimentés par des processeurs spécialisés. Bien que notre rôle dans ces opérations à grande échelle soit essentiel, nous nous concentrons principalement sur l'application des technologies d'IA dans les entreprises. Compte tenu des contraintes en matière de capital humain et de la pénurie de ressources disponibles, nous observons une tendance croissante parmi les entreprises clientes : nos clients utilisent de plus en plus des processeurs spécialisés hébergés dans le nuage pour exécuter des réglages personnalisés de modèles d'IA existants en code source ouvert ou disponibles dans le commerce. Cette approche leur permet d'optimiser des ressources limitées tout en maximisant la valeur dérivée des investissements en IA.
L'un des catalyseurs essentiels de cette tendance est l'adoption d'architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) soutenues par des modèles pré-entraînés et l'intégration des données privées des clients stockées dans des bases de données vectorielles locales. Lorsqu'ils sont intégrés à des systèmes de stockage en grappe de 250 à 500 Po ou plus développés par Qumulo, ces outils permettent des avancées significatives dans des domaines tels que les systèmes de conduite autonome, les bases de données cartographiques, la modélisation génomique, l'identification précoce des maladies neuronales dégénératives et la détection du cancer à un stade précoce. Nous classons cette tendance dans les catégories suivantes iA appliquée", "IA appliquée", "IA appliquée", "IA appliquée", "IA appliquée", "IA appliquée" où des modèles d'IA libres ou disponibles dans le commerce sont utilisés avec les données de l'entreprise pour produire des résultats précis, ajustables et utiles à un volume et à une vitesse élevés.
La proposition de valeur unique de Qumulo réside dans sa capacité à fournir un stockage de fichiers et d'objets à très haut volume dans un environnement de cloud public, privé ou hybride, et dans sa capacité à fournir un stockage de fichiers et d'objets à très haut volume dans un environnement de cloud public, privé ou hybride Plate-forme de données en nuage et sa capacité à fonctionner partout. Dans le cadre de la Native de l'informatique en nuage nous proposons des économies unitaires comparables aux déploiements sur site tout en offrant des performances cinq à dix fois supérieures à celles de n'importe quelle offre concurrente de fichiers dans le nuage, en particulier à des prix équivalents. Associé à notre Des données partout grâce aux capacités de l'IA fournies par notre mise en œuvre strictement cohérente de l'espace de noms mondial, nous permettons une exécution plus rapide des charges de travail de réglage et d'inférence ; nous aidons nos clients à réduire le temps et les coûts associés à ces déploiements d'IA de grande valeur, souvent onéreux, dans le nuage public. Pour les entreprises clientes qui ont besoin d'élasticité et d'agilité à l'échelle, le cloud offre l'environnement optimal pour l'exécution de leurs flux de travail d'IA appliquée.
En conclusion, à mesure que l'IA pénètre dans diverses industries, la gestion et le traitement efficaces de vastes quantités de données deviennent de plus en plus critiques. La plate-forme de données en nuage de Qumulo, combinée à notre concentration sur l'IA appliquée, nous positionne en tant que leader pour permettre aux entreprises d'exploiter tout le potentiel des technologies de l'IA. En surmontant les limites posées par le capital humain et en tirant parti de l'évolutivité et de la flexibilité du cloud, nous aidons nos clients à atteindre de nouveaux niveaux d'innovation et de productivité dans leurs efforts d'IA.
Nous pouvons être pragmatiques quant au marché à long terme de la formation à l'IA et poser des questions rationnelles telles que "Cet investissement massif sera-t-il un jour rentable pour l'entreprise ?" Il est également possible de soutenir nos clients et de les aider à obtenir les résultats souhaités, mais à un coût et avec un modèle d'acquisition élastique qui peut soutenir à la fois leur vision de l'IA et leur impératif de rentabilité/efficacité.