Lors de la conférence technologique qui s'est tenue à Denver en mai de cette année, il a été annoncé que cela accélérerait la croissance de l'intelligence artificielle générative automatique sous forme d'open source.Plateforme de services d'IA Red Hat Enterprise Linux, et mettre à jourPlateforme d'automatisation Ansible, afin que l'intelligence artificielle puisse être utilisée dansEnvironnement cloud hybrideFonctionnant conformément à des principes spécifiques, Red Hat a déclaré lors d'un événement aujourd'hui (11/5) que le développement futur de la technologie de l'intelligence artificielle sera construit et développé dans un environnement de cloud hybride, et que l'architecture de cloud hybride permettra également à l'intelligence artificielle d'être facilement déployée et utilisée dans n'importe quel scénario.
Cao Hengkang, vice-président mondial de Red Hat et président de la Grande Chine, a souligné que la demande actuelle du marché en intelligence artificielle est comparable à la transformation numérique dont tout le monde parlait auparavant. Cependant, contrairement à ces dernières années, où beaucoup pensaient que le développement de l'intelligence artificielle passait d'abord par l'accumulation de matériel, de plus en plus de personnes commencent à réfléchir au type d'intelligence artificielle nécessaire et à la nature de celle-ci à utiliser.
Cao Hengkang estime que de nombreuses applications d'IA actuelles visent principalement à améliorer les fonctions existantes, et que de nombreuses entreprises explorent encore les possibilités de l'IA. Par conséquent, il estime que le développement actuel des technologies d'IA est davantage axé sur l'amélioration de l'efficacité au travail et que l'évolution vers des applications d'IA complètes, de type agent, ne se fera que progressivement.
Dans ce cas, l'ajout de puissance de calcul supérieure à des composants matériels tels que des GPU et des CPU n'est pas forcément indispensable. Le déploiement de l'intelligence artificielle sur une architecture matérielle existante peut également répondre aux besoins correspondants. Parallèlement, le déploiement d'applications pertinentes peut être planifié en amont et une puissance de calcul d'exécution supérieure peut être développée en fonction des conditions réelles de l'application.
À en juger par l'évolution actuelle du marché, Cao Hengkang a déclaré que l'introduction de l'IA dans des secteurs tels que la finance et l'assurance sera relativement rapide, tandis que des applications d'IA plus spécifiques devraient connaître une explosion significative au cours des trois à cinq prochaines années.
Par ailleurs, concernant les différences réglementaires actuelles entre les régions, Cao Hengkang a également souligné que les gouvernements du monde entier proposent progressivement des réglementations adaptées à l'application des technologies d'intelligence artificielle. En particulier, des régions comme l'Europe et le Moyen-Orient appliquent des réglementations différentes pour des domaines où le contrôle des contenus est plus sensible, comme la confidentialité. Même des régions comme les États-Unis pourraient être confrontées à des problèmes d'approvisionnement en puces. Par conséquent, le développement futur des applications des technologies d'intelligence artificielle devrait varier d'une région à l'autre, ce qui signifie que le marché actuel est encore largement dans une phase d'attente.
Concernant le développement actuel du marché taïwanais, Sun Yuanyin, directeur général de Red Hat Taiwan, a souligné que l'entreprise continuerait à accélérer l'introduction de l'intelligence artificielle et à promouvoir le développement d'applications combinant les technologies de conteneurisation et de virtualisation. De plus, l'entreprise intégrera la plateforme d'automatisation Ansible pour favoriser le déploiement d'applications d'intelligence artificielle à agent. Ces développements s'appuieront sur une plateforme cloud hybride à architecture ouverte et coopéreront avec les nombreux écosystèmes partenaires de Red Hat pour promouvoir le déploiement d'applications d'intelligence artificielle à grande échelle.
