ذكاء اصطناعي عمودي: التكرار المنطقي التالي لـ SaaS العمودي

في إندكس فنتشرزنرى ظهور SaaS الرأسي (vSaaS) – برنامج قائم على السحابة مصمم خصيصًا لصناعات محددة – كجزء من اتجاه أوسع للمستخدمين النهائيين الذين يطالبون بشكل متزايد بمنتجات تقنية فائقة الجودة.

يريد المستهلكون برامج موجهة نحو الحلول مصممة خصيصًا لحل مشاكلهم التجارية بالضبط. في بيئة تغمرنا فيها البرامج ، يكون المكان الضيق والمحدّد في وضع جيد مقابل واسع ومعمم.

المفهوم ليس جديدًا: حتى أكبر شركات التكنولوجيا الأفقية تعمل على جعل مؤسسات مبيعاتها وميزات منتجاتها رأسية عندما يكون لديها نطاق كافٍ داخل كل قطاع ليكون نهجًا معقولاً.

تتميز شركات السحابة العملاقة AWS و Azure و Google Cloud Platform بشكل بارز بحلول الصناعة العمودية مع فرق مبيعات مخصصة ، كما هو الحال مع المنصات الكبيرة الأخرى مثل Salesforce و ServiceNow و Snowflake و Workday.

يقوم قادة التكنولوجيا هؤلاء بوضع عروضهم بشكل رأسي بمرور الوقت لأنها تجربة عالية الجودة للعملاء والمستخدمين النهائيين عندما يتفهم بائع التكنولوجيا الصناعة بعمق ، ويكون لديه مندوبو مبيعات ودعم يحضرون نفس المؤتمرات مثل المستخدمين ، وهو يطور المنتج بسرعة ليناسب العملاء يحتاج.

مع تحول منصة AI علينا ، نعتقد أن التكرار المنطقي التالي للبرامج SaaS الرأسية سيكون AI الرأسي – منصات AI المركزة رأسياً ، المجمعة جنبًا إلى جنب مع SaaS لسير العمل ، المبنية على قمة النماذج التي تم تدريبها بشكل فريد على الصناعة المحددة مجموعات البيانات.

لماذا الذكاء الاصطناعي العمودي؟

تتطور فئة الذكاء الاصطناعي بسرعة ، لكنها تتطور إلى ثلاث طبقات: النماذج التأسيسية والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

النماذج التأسيسية هي حجر الأساس لمجموعة الذكاء الاصطناعي. يشمل القادة في هذا المجال أنثروبيو التحمو أوبن إيه آي. من المحتمل أن يكون هناك عدد محدود من البائعين في مساحة LLM التأسيسية نظرًا لمتطلبات رأس المال العالية لبناء النماذج وتدريبها.

تقع “اللقطات والمجارف” للذكاء الاصطناعي في طبقة البنية التحتية ، وهي فئة شاملة تتضمن مجموعة متنوعة من الفئات بما في ذلك تحسين البيانات والضبط الدقيق وقواعد البيانات وأدوات التدريب النموذجية. على سبيل المثال ، قواعد البيانات المتجهة مثل كوز الصنوبر و نسج تكتسب اعتمادًا كبيرًا.

شركات أخرى مثل حجم يتم استخدامها لتوليد البيانات ، ووضع العلامات ، والتدريب. تعانق الوجه برز كقائد لاكتشاف النموذج والاستدلال. الأوزان والبايز معترف به على نطاق واسع داخل MLOps. لانجشين هو إطار تطوير مفتوح المصدر يستخدم لتبسيط إنشاء تطبيقات جديدة باستخدام LLMs. هذه بعض الشركات العديدة التي تساعد الشركات على تحويل النماذج والبيانات إلى منتجات.

تتيح النماذج الأساسية والبنية التحتية حدوث انفجار في أعمال الذكاء الاصطناعي التطبيقات. يمكن استخدام هذه التطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي من قبل أي مستخدم نهائي ، في أي صناعة ، لإنجاز مجموعة من المهام.