חיבור בין נתונים ארגוניים לתשתיות AI

Nutanix ממקמת את עדכוני הפלטפורמה האחרונים סביב אתגר שהולך ומתרחב בקרב ארגונים: הטמעת AI מבלי ליצור תשתית נפרדת נוספת. ככל שארגונים מאמצים AI אג’נטי, יישומים ונתונים קריטיים ממשיכים להיות מפוזרים בין סביבות וירטואליות ומבוססות קונטיינרים. בנייה מחדש של סביבות אלה במיוחד עבור AI עלולה להגדיל את העלויות, המורכבות והסיכון התפעולי.

Nutanix Enterprise AI 2.8 ופלטפורמת Nutanix Kubernetes Platform 2.19, הצפויה בהמשך, נועדו להתמודד עם הפער באמצעות ארכיטקטורה משותפת ל-AI, ליישומים מבוססי קונטיינרים ולעומסי עבודה וירטואליים מסורתיים. גישה זו מאפשרת לארגונים להציב את מערכות ה-AI קרוב יותר לנתונים הארגוניים שכבר משמשים את הפעילות העסקית, ובכך עשויה להפחית את הצורך בשינויי ארכיטקטורה נרחבים ובשכבות תקשורת או נתונים נוספות.

הסקה פרטית הופכת למרכיב מרכזי בארכיטקטורה הארגונית

היכולות החדשות של Enterprise AI מדגישות את השליטה של הארגון באופן שבו מודלי AI נפרסים ומנוהלים. הפלטפורמה כוללת כעת MCP Gateway, הזמין באופן כללי, שנועד לשמש נקודת גישה מאובטחת לסוכנים המקיימים אינטראקציה עם כלים ונתונים, לצד יכולות לניהול זהויות, הגדרת תפקידים מותאמים אישית ושיתוף מודלים.

Nutanix מרחיבה גם את יכולות ההסקה הפרטית באמצעות שירות מודלים על גבי מספר מעבדי GPU, Tensor Parallelism, הסקת אצווה ו-Speculative Decoding. יכולות ה-Parameter-Efficient Fine-Tuning כוללות תמיכה ב-LoRA עבור מודלים קטנים יותר ומאפשרות לארגונים להתאים מודלים פתוחים באמצעות נתונים פרטיים מתחום הפעילות שלהם. לפי Nutanix, Speculative Decoding יכולה להאיץ את יצירת הטוקנים עד פי 2.5, ובכך לשפר את זמני התגובה בלי לפגוע בדיוק המודל.

היכולות הללו משקפות שינוי בכלכלת ה-AI הארגוני. במקום להסתמך רק על גישה למודלים חיצוניים, ארגונים זקוקים יותר ויותר לתשתית שמאפשרת להם לשלוט בנתונים, בפריסת המודלים, באבטחה ובעלויות ההסקה. עבור ארגונים מפוקחים וחברות המטפלות במידע רגיש, רמת השליטה הזו עשויה להפוך לגורם מרכזי בהחלטות בנוגע לארכיטקטורת ה-AI.

Kubernetes ושילוב עם NVIDIA מרחיבים את אסטרטגיית התשתית

Nutanix Kubernetes Platform 2.19, הצפויה בהמשך, מרחיבה את האסטרטגיה לסביבות שבהן יישומים פועלים בייצור. היכולות המתוכננות כוללות את NKP Metal לפריסת Kubernetes על שרתים פיזיים באופן פשוט יותר, קטלוגים של יישומי AI ואינטגרציות GPU מורחבות. Nutanix מציינת גם כי NKP קיבלה הסמכה של CNCF כ-AI Conformant Platform, מה שתומך במיצוב שלה כתשתית תקנית לעומסי עבודה ארגוניים של AI.

האחסון הוא רכיב נוסף באסטרטגיה. Nutanix Unified Storage קיבלה לאחרונה אימות NVIDIA-Certified Storage, כאשר החברה מדגישה גישה לנתונים המאופיינת בזמן אחזור נמוך ובקצב העברת נתונים גבוה. המטרה היא לשמור על ניצולת גבוהה של מעבדי GPU ולהפחית צווארי בקבוק פוטנציאליים בפריסות AI בהיקפים גדולים.

Outlook

ההכרזות האחרונות של Nutanix מצביעות על ניסיון רחב יותר ליהנות מהגידול בהוצאות הארגוניות על AI באמצעות פישוט התשתית שעליה פועלים יישומים אג’נטיים, במקום להתחרות בעיקר ברמת המודלים.

ההזדמנות עשויה להתרחב מעבר לתוכנה, כאשר שותפים מקבלים כלים חדשים במסגרת Powered by Nutanix: Verified Services ו-SP Central לפיתוח שירותי תשתית, Kubernetes ו-AI המבוססים על הכנסות חוזרות.

האתגר המרכזי בהמשך יהיה האם ארגונים יראו בגישה המשולבת של Nutanix חלופה משמעותית לסביבות ה-AI המפוצלות ההולכות ונוצרות, והאם החברה תצליח להפוך את היכולות הטכנולוגיות שלה לאימוץ מתמשך בעומסי עבודה בסביבת ייצור.