Чому AI стає новою територією для хмарних провайдерів: кейс Beinf.ai by Colobridge
Будь-яку статтю можна зберегти в закладки на сайті, щоб прочитати її пізніше.
Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
Ще десять років тому хмари були інструментом для підвищення гнучкості IT-інфраструктури. А сьогодні це повноцінна інфраструктурна екосистема, яка в буквальному сенсі живить штучний інтелект. Поворотним моментом стала поява ChatGPT наприкінці 2022 року — він зробив генеративний AI масовим та вивів його за межі дата-центрів технологічних гігантів. І саме тоді відбулася «хмарно-AI-революція»: бізнес почав шукати, де розгорнути AI-навантаження швидко, без капітальних витрат і з можливістю швидко масштабуватися.
Дослідження Synergy Research показало: у 2023–2024 роках щонайменше 50% зростання витрат на хмарну інфраструктуру було пов’язано саме з генеративним AI. І тут виник певний дисбаланс між можливостями та фактичним запитом: більшість компаній не хоче будувати власні дата-центри під AI-навантаження, проте потребує готових інструментів та комплексних рішень, що здатні задовольнити їхні амбітні плани.
У відповідь на цю динаміку німецький постачальник хмарних, інфраструктурних та AI-рішень Colobridge GmbH створив модель, в якій СМБ та корпоративний сегмент отримують хмарну інфраструктуру та AI-інструменти з одних рук, без розриву між «хмарою» та «штучним інтелектом».
AI-хмара: підхід гіперскейлерів
На верхівці ринку зараз відбуваються справжні перегони.
- AWS розгортає власні ARM-чипи Graviton для загальних AI-навантажень, а також Trainium та Inferentia для навчання моделей, глибокого навчання та застосунків, призначених для генерації контенту.
- Google створює TPU (тензорні процесори) Ironwood для масштабованих моделей інтелектуального мислення та виведення даних за допомогою штучного інтелекту.
- Microsoft тестує спеціальні кремнієві чипи Maia AI Accelerator та Cobalt — обидва призначені для запуску хмарних робочих навантажень, пов’язаних з AI. Головний акцент — апаратна оптимізація під AI.
У MarketsandMarkets прогнозують, що такими темпами ринок AI-чипів зросте з $166,9 млрд у 2025 році до $311,58 млрд у 2029, демонструючи середньорічний приріст на рівні 24,4%.
Спеціалізоване «залізо» та суперкомп’ютери
Другий великий тренд у розвитку AI-хмар — поява спеціалізованого «заліза», заточеного під завдання машинного навчання. Мова не лише про потужні чипи, а й про цілі екосистеми: швидкісні мережі, системи зберігання даних, оптимізоване ПЗ — все, щоб AI-моделі навчались і працювали швидше.
Наприклад:
- Google AI Hypercomputer — суперкомп’ютер, де апаратна й програмна частини працюють як єдина система для прискорення AI-процесів.
- NVIDIA DGX SuperPOD — «суперкомп’ютер у коробці», який можна масштабувати як конструктор Lego, але замість деталей тут сервери з GPU A100 та H100 для нейромереж і генеративних моделей.
Квантові комп’ютери можуть значно прискорити обробку даних для AI, особливо в надскладних завданнях, тому гіперскейлери поспішають додати у свої продуктові портфелі нову послугу — QCaaS, або ж «квантові обчислення як сервіс».
Наприклад, Google уже пропонує Quantum AI на базі квантових процесорів Sycamore через Google Cloud, а Microsoft — Azure Quantum, що дає змогу поєднувати класичні AI-навантаження з квантовими алгоритмами. Це відкриває перспективи для розв’язання задач, де традиційні GPU досягають своїх меж: від оптимізації логістики до моделювання нових матеріалів і ліків.
Хмара, що «розумнішає»
Але апаратна оптимізація — це лише одна сторона медалі. Паралельно AI стає ядром самої хмарної архітектури: AIOps автоматизує управління інфраструктурою, передбачає збої, оптимізує ресурси та безпеку. Завдяки машинному навчанню хмари вже зараз «розумнішають» — адаптують ресурси на льоту, знижують витрати та підвищують продуктивність. Це перетворює хмару з простої платформи для розміщення AI-навантажень на потужну інтелектуальну систему, що оптимізує власну роботу.
Попри таку активність у розробці глобальних хмарних, квантових та AI-інструментів гіперскейлери не завжди можуть врахувати специфічні потреби локального бізнесу. Вони пропонують потужні, але часто стандартизовані рішення, тоді як для багатьох компаній критично важлива кастомізація та персоналізований сервіс.
Cтандартизовані рішення не завжди підходять локальному бізнесу. Саме тут Colobridge GmbH поєднує інфраструктуру Tier III/III+ дата-центрів у Німеччині зі спеціалізованими AI-інструментами Beinf.ai.
Клієнти отримують обчислювальні ресурси разом із гнучкістю та персоналізацією локального провайдера. Присутність у центрі Європи, у дата-центрах Equinix та Telehouse, відкриває доступ до понад 1000 провайдерів зв’язку і дозволяє будувати мультихмарні рішення з підключенням до AWS, GCP та Azure.
AI-рішення від локальних провайдерів: близько до бізнесу & швидкі результати
Ключова перевага локальних гравців на ринку хмарних послуг — адаптивність. Сьогодні вони пропонують бізнесу GPU-хмари, ML-платформи та готові API для розпізнавання мови чи зображень. Всі ці інструменти можна інтегрувати в чинні процеси без надмірної складності та великих капітальних вкладень.
Colobridge GmbH пішов ще далі, створивши Beinf.ai — платформу для гіперперсоналізації та прогнозної аналітики на основі AI. У 2024 році Beinf.ai посів третє місце на Startup Valley серед сотень проєктів і отримав печатку BSFZ, яка засвідчує інноваційність, серйозність та відповідність вимогам до R&D-проєктів у Німеччині.
«Наші експерименти з AI почалися ще до появи ChatGPT. З розвитком напрямку ми зрозуміли, що можемо пропонувати комплексні рішення, задовольняти конкретні потреби клієнтів у AI-інструментах і водночас звільняти їхні ресурси для стратегічних чи творчих завдань», — розповідає Product Owner Марія Цвид.
З Beinf.ai by Colobridge GmbH клієнти можуть:
- Перетворювати дані на конкретні бізнес-інсайти: що купує клієнт, яка ймовірність його відтоку, чи варто пропонувати знижку і коли саме.
- Ухвалювати рішення на основі прогнозної аналітики, а не інтуїції.
- Підвищувати CLV (пожиттєву цінність клієнта).
- Ефективно працювати з кожним мікросегментом аудиторії.
- Використовувати готовий інструмент для трансформації даних у персоналізовані комунікації та стратегії, що дають вимірюваний ефект.
Чому хмарні провайдери роблять ставку на AI
Попит на штучний інтелект вибухнув — після ChatGPT він перетворився на must-have-інструмент для будь-якого бізнесу, що прагне залишатися конкурентоспроможним. Проте AI-навантаження вимагають особливого середовища: потужних обчислювальних ресурсів, швидкісних мереж та відповідної інфраструктури.
Саме хмари зараз стають справжніми фабриками AI, де нові рішення «виробляються» так само швидко, як колись масштабувалися вебзастосунки. І головне — технології стали доступнішими. Моделі aaS дозволяють компаніям тестувати гіпотези, запускати «пілоти» та масштабувати рішення без мільйонних капітальних інвестицій у власні дата-центри.
На цій точці перетину попиту, технологій та швидкості реагування працює Colobridge GmbH. Компанія пропонує бізнесу широкий спектр інструментів: від надійної хмарної інфраструктури до спеціалізованих AI-рішень. При цьому важлива кастомізація та гнучкість: AI інтегрується у бізнес-процеси з прогнозованим ефектом і вимірюваним результатом у зростанні продажів.
Партнерські матеріали
