خلاصه
پروژههای هوش مصنوعی در آسیا-اقیانوسیه سرمایهگذاری زیادی میکنند اما بازدهی نمیگیرند. مشکل اصلی زیرساخت نیست؛ چون پردازش در مراکز داده دور از کاربر انجام میشود، تأخیر بالا میرود و هزینهها失控 میشود. راهحل اکنون «زیرساخت اینفرنس لبهای» است تا تصمیمهای هوش مصنوعی در چند کیلومتری کاربر گرفته شود.
مشکلی که همه جا تکرار میشود
شرکتها پس از سرمایهگذاری سنگین تازه متوجه میشوند پایلوت و تولید دو دنیا هستند.
هزینههای GPU، تأخیر شبکه و قوانین داده مانع بزرگ مقیاس شدن هستند.
تأکید جدید: اینفرنس مهمتر از آموزش
در اپلیکیشنهای واقعی، تعداد درخواست اینفرنس روزانه میلیونی است؛ تمرین تنها یکبار انجام میشود.
سرعت پاسخ چند میلیثانیهای حالا ملاک رقابت در خرید آنلاین و تشخیص کلاهبرداری است.
لبه شبکه چه کمکی میکند
- کاهش مسیر انتقال داده و حذف هزینه خروجی (egress)
- پاسخ زیر ۱۰۰ میلیثانیه برای رباتها، دوربینها و کیوسکهای فروشگاهی
- نمونه: هزینه تولید تصویر AI در هند و ویتنام تا ۴۰٪ پایینتر از ابر متمرکز
صنایع پیشرو در استفاده از لبه AI
| صنعت | کاربرد | تأثیر کاهش تأخیر |
|---|---|---|
| خردهفروشی آنلاین | توصیهگر لحظهای | کاهش ترک سبد خرید |
| بانکداری | تشخیص کلاهبرداری | افزایش نرخ تأیید تراکنش زیر ۵۰ ms |
پارکهای GPU در هزاران نقطه لبه
همکاری Akamai و NVIDIA GPUهای Blackwell را به POPهای جهانی آورده تا شبکهای شبیه CDN برای AI ساخته شود.
این توزیع به شرکتها اجازه میدهد داده را در همان کشور نگه دارند و با قوانین محلی سازگار شوند.
آمادهباش برای AI عاملی و خودکار
سامانههای عاملی زنجیرهای از تصمیمها دارند؛ هر وقفه کوتاه، مجموع زمان را بهصورت نمایی بالا میبرد.
پیشبینی میشود تا ۲۰۲۷ نیمی از پردازش AI در APAC روی لبه انجام شود.
چه اقداماتی همین حالا لازم است
- مدیریت چرخه حیات مدل در محیط توزیعشده با ابزار orchestration
- حاکمیت داده محلی؛ کاهش ریسک انتقال داده حساس
- اجرای Zero-trust در هر گره لبه برای جلوگیری از حمله به API و جریان داده
سازمانهایی که اکنون زیرساخت توزیعشده را طراحی میکنند، در دو سال آینده از رقبای خود چندگام جلوتر خواهند بود.