ריבונות דיגיטלית מהווה אתגר מרכזי לצרפת, במיוחד נוכח העלייה המהירה של אינטליגנציות מלאכותיות. ההובלה של מודל כמו ChatGPT על תשתיות ענן ריבוניות מעוררת שאלות אסטרטגיות. יוזמת יישום של פתרון צרפתי ומאובטח נתקלת באתגרים טכניים ואתיים כאחד.
השאלה עולה מתוך רצון לאוטונומיה ולביטחון נתונים, אשר הופכת לבסיסית בהקשר המודרניזציה. גופים כמו לינאגורה משתפים פעולה עם ספקים שונים לבניית תשתית חדשנית זו. האפשרות לעשות צ'אט בצרפתית תלויה באופטימיזציה של משאבים מקומיים ומוסמכים, ובכך להבטיח עמידה ברגולציות והגנה על המשתמשים.
אתגר טכני: פריסת לוסי על ענן ריבוני
בהקשר של פריסת המודל הלשוני הפתוח לוסי, לינאגורה פועלת לקיום דיונים עם מספר גופים בענן ריבוני, כולל אקסיאון, אוטסקייל, OVH וסקאלווי. מודל זה, שנועד להילחם בשירותים כמו ChatGPT, מציב אתגרים טכניים משמעותיים, במיוחד מבחינת תשתית. המודל לוסי, הכולל 7 מיליארד פרמטרים, שואף להוכיח את היתכנות של פתרון פתוח בהקשר של ריבונות נתונים.
המנכ"ל של לינאגורה, מישל-מרי מודט, מדגיש את המטרה להוכיח את היתכנות של מקביל מקומי ל-ChatGPT, בזמן פסגת הבינה המלאכותית הפתוחה בפריז, המתוכננת ל22 בינואר הקרוב. הקשר הזה מדגיש את האתגרים של טכנולוגיית הבינה המלאכותית והציפיות לביצועים של עננים ריבוניים.
יכולת העננים הריבוניים מול מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית
ההיפרסקלרים, כמו ה-GAFAM, בדרך כלל מציעים פתרונות אופטימליים לפריסות בקנה מידה רחב, עם תשתית המסוגלת לנהל נפחי תנועה גבוהים. עם זאת, לינאגורה מתמקדת בהצעות של עננים ריבוניים, מונעת על ידי הצורך להבטיח את פרטיות הנתונים. "אף ענן צרפתי לא הצליח עדיין לבצע פעולה כזו", טוען מודט, תוך הכרה כי סקאלווי מתבלט עם המשאבים שלה, כמו 1000 GPU Nvidia H100 שכבר פרוסים.
עבור לינאגורה, הערכת היכולות של העננים כוללת ניתוח מעמיק של תרחישי תנועה שונים ועצמות בקשות. החברה חייבת לקבוע את הקונפיגורציה הטובה ביותר לתמיכה במודלים שלה ולטיפול בבקשות של משתמשים בזמן אמת.
גישת רב-ענן כדי לשפר את הביצועים
בהתחשב בצרכים השונים, לינאגורה שוקלת ארכיטקטורת רב-ענן כפתרון פוטנציאלי. מודט מדגיש ש"ענן ריבוני יחיד לא יוכל לכסות את כל המקרים שלנו", כאשר הוא מדגיש את הצורך באינטראקציה בין ספקים שונים. גישה זו תאפשר לשלב את היכולות של העננים הריבוניים השונים, ובכך להציע גמישות ורדונדנטיות בעיבוד הבינה המלאכותית.
תצורה זו של רב-ענן צריכה לאפשר ללינאגורה להעביר את הבקשות לעננים המתאימים ביותר, בהתאם לרצון המשתמשים לאחסן את הנתונים שלהם על תשתית מסוימת. בהקשר זה, אוטסקייל, שה-GPU שלה מוסמכים SecNumCloud, עשוי לשחק תפקיד מרכזי באופטימיזציה זו.
תגובות הספקים בענן ריבוני
כמה חברות, כמו סקאלווי, טוענות שהן כבר מוכנות לנהל עומסים כבדים. מנהל המוצר הראשי של AI, פרדריק ברדול, מציב את יכולתם לנהל עליות משמעותיות בעומסים, עד מאות אלפי בקשות בשנייה. טענה זו נתמכת על ידי הניסיון שנצבר במהלך השקת הצ'אט הקולי העולמית משהי, שמוכיחה שסקלווי יש את היציבות הדרושה.
בנוסף, OVHcloud מציגה את שירות AI Endpoints, המסוגל לעבד מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית תוך שמירה על שכבות תשתית חזקות. הפתרונות שלהם מתאימים למודלים שונים בגודלם, עם פריסה של GPU בהתאם לצרכים הספציפיים של הלקוחות, עם ראייה מונעת לעבר אפקטיביות והתאמה אישית.
אוטסקייל, מצד שני, מדגיש את יכולתו להקים תשתיות ייעודיות לארגונים שדורשים הגנה קפדנית על נתונים. דוד שאסן, מנהל האסטרטגיה של אוטסקייל, מציין פורטפוליו של 350,000 לקוחות, מה שהופך את החברה לעמדה חזקה בשוק שירותי הענן. ספק זה מתחייב לשמור על סביבה עבודה בטוחה, העונה על דרישות לקוחותיו בכל הנוגע לפרטיות נתונים.
לעבר אוטונומיה צרפתית בתחום הבינה המלאכותית
הדיון על האפשרות לאחסן מודל דומה ל-ChatGPT בצרפתית על תשתיות ריבוניות מעורר עניין גובר. בעוד שכמה גופים בתחום הענן חושבים שהם מסוגלים להתמודד עם אתגר זה, השאלה של התאמת היכולות הטכניות והעמידה ברגולציות בתחום הגנת הנתונים נותרת מרכזית.
יוזמות של חברות כמו לינאגורה מכוונות לקידום פיתוח אקוסיסטמות של בינה מלאכותית בתוך האיחוד האירופי, תוך שמירה על הריבונות הדיגיטלית. יישום מודלים לשוניים חזקים במסגרת מאובזרת עשוי לקדם את קבלת הבינה המלאכותית הגנרטיבית בארגונים ובמוסדות צרפתיים.
שאלות נפוצות
האם באמת ניתן לאחסן מודל כמו ChatGPT על ענן ריבוני בצרפת?
כן, אפשר לאחסן מודל כמו ChatGPT על ענן ריבוני בצרפת. חברות כמו לינאגורה עובדות עם ספקי ענן ריבוניים כדי לפרוס מודלים של בינה מלאכותית בקנה מידה גדול תוך הבטחת הביטחון והריבונות של הנתונים.
מה היתרונות המרכזיים של אחסון ChatGPT על ענן ריבוני?
אחסון ChatGPT על ענן ריבוני מבטיח את הגנה על נתונים רגישים, מונע העברת נתונים מעבר לגבולות ודואג לעמידה עם רגולציות מקומיות בתחום הפרטיות.
אילו תשתיות ענן זמינות לאחסון ChatGPT בצרפתית?
ישנם כמה ספקי ענן ריבוניים בצרפת, כמו OVH, סקאלווי ואוטסקייל, המציעים תשתיות מתאימות לאחסון מודלים של בינה מלאכותית כמו ChatGPT.
האם יש צורך להשתמש בפתרון רב-ענן כדי לאחסן ChatGPT?
כות הבית, זה לא חובה, אך גישה רב-ענן עשויה להיות הכרחית כדי לענות על מקרים שונים של שימוש ולדאוג שיש מספיק משאבים כדי לנהל נפחים גדולים של משתמשים בו זמנית.
איך ניתן להבטיח את בטיחות המשתמשים בזמן השימוש ב-ChatGPT מאוחסן על ענן ריבוני?
כדי להבטיח את הבטיחות, חשוב להיעזר באישורים בתחום הביטחון, כגון SecNumCloud, וליישם פרוטוקולי ביטחון חזקים כדי להגן על נתוני המשתמשים.
האם מודלים של שפה פתוחה יכולים להיות משולבים בענן ריבוני?
כן, מודלים של שפה פתוחה, כמו לוסי שנבנה על ידי לינאגורה, יכולים להיות משולבים בתשתיות של ענן ריבוני, מה שמאפשר לקבל חלופה לפתרונות הגדולים האמריקאיים.
אילו סוגי משאבי מכונה דרושים לפריסת ChatGPT על ענן ריבוני?
הפריסה דורשת GPU חזקים המתאימים לבינה מלאכותית, כגון Nvidia H100, המסוגלים לנהל עיבודים כבדים ועומסי תנועה גדולים.
מה הגבול של גודל של ChatGPT מאוחסן על ענן ריבוני?
הגבול של גודל תלוי בתשתית שהוקמה על ידי ספק הענן הריבוני ויכול להשתנות בהתאם למשאבי מכונה זמינים וקונפיגורציית הארכיטקטורה.
האם פתרון ענן ריבוני יקר יותר מהאפשרויות של ההיפרסקלרים?
באופן כללי, הפתרונות של ענן ריבוני עשויים לייצג עלות גבוהה יותר בשל המשאבים וההבטחות לביטחון המוצעות. עם זאת, עלות זו עשויה להיות מוצדקת בהגנה על הנתונים ובעמידה בדרישות חוקיות.
מה השלבים שיש לפעול כדי לפרוס ChatGPT על ענן ריבוני?
השלבים כוללים הערכת הצרכים במשאבים, בחירת ספק ענן ריבוני, בחירת מודלי מכונה מתאימים ולבסוף, אינטגרציה והגדרה של פתרונות בינה מלאכותית על התשתית הנבחרת.
