Três anos atrás, Lee Sustar e eu publicamos o relatório, Navegue pelo ecossistema nativo da nuvem em 2022. Nesse relatório, analisamos como o ecossistema nativo da nuvem, impulsionado pelo software de código aberto (OSS), tem alimentado a modernização da arquitetura no desenvolvimento de infraestrutura e aplicativos, permitindo a inovação orientada a plataforma em todo o tempo em um espectro de domínios de tecnologia, como dados e IA.
Desde então, testemunhamos o mesmo papel crítico sendo desempenhado por OSS em meio à ascensão de IA generativa e Ai agênticobem como o impacto influente de Deepseek. Muitas empresas agora procuram o ecossistema nativo da nuvem para acelerar suas iniciativas de IA. OSS AI no ecossistema nativo da nuvem acelera a inovação e reduz o limiar para contribuir com iniciativas de IA, fornecendo acesso a uma vasta gama de ferramentas, estruturas, bibliotecas e modelos. Embora as empresas possam usar esses recursos para criar e personalizar soluções de IA adaptadas às suas necessidades, o rápido desenvolvimento da IA de código aberto também apresenta desafios de complexidade e maturidade.
Como resultado, publicamos recentemente outros dois relatórios: Navegue pelo ecossistema de IA de código aberto na nuvem e Os principais desafios do software de código aberto na IA. Nesses dois relatórios, não apenas descrevemos as principais iniciativas de IA de código aberto no ecossistema nativo da nuvem, mas também fornecemos uma visão geral das principais barreiras à adoção da IA OSS em termos de custo, governança e complexidade, com um profundo mergulho na complexidade específica da abertura dos modelos de fundação de IA. Mais importante, fornecemos uma visão holística das principais áreas do ecossistema de IA de código aberto nas ofertas em nuvem e representantes no mercado global. Especificamente:
- A infraestrutura de IA de código aberto alimenta cargas de trabalho de IA escaláveis em nuvem distribuída. Na infraestrutura de nuvem de IA, a orquestração de cluster de código aberto permite que as empresas executem, cronograma, orquestre e escalem cargas de trabalho de IA. O armazenamento de IA de código aberto permite o armazenamento de objeto, bloco e arquivo e suporta a virtualização para aplicativos de IA. A infraestrutura de dados de IA de código aberto suporta modelos de IA em vários segmentos de infraestrutura, como lojas de recursos para modelos e bancos de dados de IA, como bancos de dados relacionais, distribuídos de cache, vetor e multimodelo.
- Os modelos de IA de código aberto como um serviço ativam o Modelops em todo o ciclo de vida do desenvolvimento do modelo em nuvem. O gerenciamento de dados de IA de código aberto abrange a preparação, análise e visualização de dados. O desenvolvimento de modelos de IA de código aberto abrange os modelos de IA; aprendizagem de máquina (ML) e estruturas de aprendizado profundo; Modelo de IA ajuste fino; e colaboração de desenvolvimento. Os modelos de IA de código aberto direcionam o modelo distribuído e a dedução na nuvem e no local com compiladores de modelos e suporte a MLOPs. A observabilidade da IA de código aberto fornece informações sobre cargas de trabalho e modelos de IA.
- O APAP APP-DEV de código aberto otimiza o desenvolvimento de agentes de pano e IA. A geração de recuperação de código aberto (RAG) desempenha um papel fundamental na adoção da empresa de aplicativos de IA. As plataformas Agentic AI de fonte aberta com agentes de IA no núcleo criam fluxos de trabalho Agentic e criam sistemas multiagentes para automatizar tarefas complexas e aplicações de energia. Os chatbots de código aberto alimentados por grandes modelos de idiomas oferecem soluções fáceis para o suporte contextual do chatbot. O software IA de código aberto permite uma variedade de segmentos para a AI DevOps Automation.
- A Governança de IA de código aberto oferece guarda-cor em nuvem para a cadeia de suprimentos da IA. A segurança de IA de código aberto para modelos de IA e cadeias de suprimentos avalia modelos e aplicativos de ML e os defende contra ameaças. A privacidade e a ética da IA de código aberto ajudam as empresas a avaliar modelos de ML e conjuntos de dados quanto à justiça e viés e a melhorar a privacidade e a ética. O gerenciamento de políticas de código aberto permite que os especialistas em segurança em nuvem controlem o acesso, apliquem políticas de privacidade de dados e cumpram os padrões de segurança para a IA e outros aplicativos.
- As comunidades de IA de código aberto facilitam a inovação colaborativa. Comunidades de IA de código aberto convencionais, como a Fundação de Computação Nativa em Cloud e a Fundação Linux, priorize a IA em iniciativas comunitárias. Os fornecedores estão impulsionando a colaboração de código aberto por meio de comunidades de modelos de IA dedicados. As organizações de benchmarking de modelo de IA de código aberto estão fazendo contribuições substanciais, especialmente em conjuntos de dados abertos para avaliação do modelo.
Os tomadores de decisão corporativos devem entender que abraçar o código aberto não significa usar diretamente os componentes de código aberto para construir sua plataforma a partir do zero. Em vez disso, na maioria dos casos, você deve escolher ofertas comerciais maduras com uma arquitetura aberta e suporte para componentes principais de código aberto de parceiros confiáveis. Para mais detalhes ou se você quiser compartilhar seus pensamentos sobre isso, reserve uma sessão de consulta ou orientação conosco para discutir.
