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AI超級芯片將云端算力遣返回企業本地

2024-01-23
來源:極客網

近年來,IT部門對于企業采取的“一切盡在云端”做法感到失望,這已經不是什么秘密了。但總的來說,他們并沒有采取任何措施加以改進或扭轉。因為大多數人認為,企業可以從云計算的可擴展性和更高效率中得到好處。

那么,這種情況會在2024年或2025年發生變化嗎?隨著超級芯片成為各大巨頭競逐的焦點,改變的可能性似乎開始顯現。 

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在英特爾和英偉達發布超級芯片后,蘋果公司也在開始探討在其芯片中添加高端計算功能。盡管這些新功能旨在讓IT設備可以實現更大的語言模型(LLM)功能,屬于AI方面的投資,但任何能夠提供這種級別的數據處理和分析的功能,無疑也可以處理其他企業IT任務。

考慮到企業CIO擔憂云計算帶來的高昂成本,而且亞馬遜、谷歌和微軟除了提高云計算服務費用之外,沒有為企業提供更多的收益,芯片制造商推出超級芯片或許會成為替代云計算的新選擇。

一切盡在云端的IT思維并非萬能

數據顯示,企業數據從內部部署設施遷移到云平臺的比例,每年都在穩步上升。尤其是2020年2月以來,當新冠疫情迫使大多數公司遠程辦公時,他們不得不緊急將業務轉向云計算。而在這樣做之后,很少有人將業務重新遣返到內部部署設施中。

安永網絡安全和數據隱私業務總經理Brian Levine說,“很多企業及其CISO和CIO現在都認識到,云計算并沒有他們希望的那樣,成為包治百病的靈丹妙藥。云計算有優點也有缺點,其可以提高企業IT的工作效率,但也帶來了一系列全新的安全問題,例如網絡攻擊和網絡欺詐。”

Levine指出,企業在云平臺運營業務是一件好事,因為全球主要云平臺具有頂級的安全性。但這也意味著,如果網絡攻擊者能夠成功突破安全防護措施,他們就可以獲得數百家甚至數千家大公司的業務機密。這是一個有吸引力的目標,值得網絡攻擊者付出大量的努力和投資。

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另一個因素涉及IT支出。在最初的云計算宣傳和承諾中,企業可以將其數據需求交給云計算提供商,并將IT資金再投資到其他地方。如今,不僅云計算成本持續增長,而且也沒有顯著提高效率。由于企業通常采用多個云平臺,用于備份、災難恢復、處理數據主權的地理問題等不同目的,因此他們通常需要向AWS、Google和Azure等多個云計算供應商付費尋求支持。

公平地說,對于沒有能力提供大型云商的高端安全服務的小型企業來說,這種權衡可能在財務上是有意義的。但在企業領域,尤其是在《財富》100強企業中,他們往往可以自己提供強大的安全保障。

Levine說,“我們的很多客戶對他們在云計算服務的大量支出并不滿意。事實上,隨著時間的推移,他們對高昂的支出金額感到驚訝。而在云平臺運營業務需要獲得更多幫助,經常會遇到‘人多誤事’的問題。”

原本,企業IT部門可以確保所有設置和配置精確地符合他們的需求。然而,云計算服務商為客戶做出一個普遍的改變,從而打亂客戶的IT實施。更糟糕的是,云計算服務商在更改設置之前通常不會征求客戶的許可,甚至不會告訴他們已經進行了更改。

Levine說,“這會導致這樣一種情況:企業的IT部門不得不采取行動,花費大量時間檢查是否有人沒有撤銷他們的行動。這是一個復雜的問題。”他指出,保護云計算運營環境的努力可能會無意中破壞保護措施。縮小運營環境(通過將數據引入內部,例如內部部署設施和設備上)可以更容易地保護云計算環境。有時候,當認為已經創造了一個更好的應用(例如在芯片上運行LLM)時,可能會產生盲點,因為沒有考慮得那么多。”

超級芯片會重振企業自建算力設施嗎?

愛爾蘭William Fry事務所技術法律和數據保護律師Barry Scannell表示,出于安全和合規的原因,尤其是考慮到歐盟在隱私和人工智能方面的規定,他對蘋果等企業在芯片中添加高端計算功能的舉動很感興趣。

他說,“與基于云計算的方法相比,IT設備增加人工智能處理功能提供了顯著的隱私優勢,并支持離線功能。這種方法不僅根據GDPR法規的要求增強了用戶隱私,而且還強調了在設備層面需要嚴格的數據安全協議,以防止數據泄露和未經授權的訪問。”

他的觀點當然并不局限于生成式AI——這是巨頭開發超級芯片的初衷,而是對于設備上的任何數據處理都是如此。如果這些數據不離開設備或者從未離開企業環境,那么它就是一個小得多的目標,被攻破的幾率會小得多。

更好的一面是,自建算力設施的運行環境可以由企業IT部門自己掌控。當然,這可能會使企業安全,也可能不安全,取決于企業IT部門的實力。

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網絡安全初創公司HiddenLayer首席安全和信任官Malcolm Harkins闡述了另一種觀點。他認為,雖然網絡安全和合規性考慮很重要,但預算問題將是決定采用的基礎。

他說:“歸根結底,我堅信預算是主要考慮的問題。如果它最終在本地設備上變得更經濟高效,那么便會采用;如果不是,那么就仍將在云中開展業務。”

Harkins認為,必須超越數據處理位置來考慮問題。如果只是在本地處理數據,那么企業如何從更廣泛的人工智能進步和數據流中獲益?因此,對于某些項目來說,即使數據是在本地處理的,與其他信息共享/利用數據仍然意味著大量信息將流入云端。

因此,真正的問題也許不在于企業IT部門是否會把數據從云中遣返回企業本地算力設施,而很有可能發生的是,隨著本地處理的增多,企業發送到云平臺的新數據量會有減少。

據估計,當前大多數企業都在將95%以上的新數據發送到云平臺,未來這一比例可能會降至75%或80%。

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