Google Cloud AI เปิดเผยกลยุทธ์สำคัญ: สามแนวหน้าหลักที่กำหนดรูปแบบการใช้งาน AI ในองค์กร

BitcoinWorld

Google Cloud AI เปิดเผยกลยุทธ์สำคัญ: สามแนวรบที่จำเป็นที่กำหนดรูปแบบการใช้งาน AI ขององค์กร

ซานฟรานซิสโก แคลิฟอร์เนีย – กุมภาพันธ์ 2025 – ผู้นำด้าน AI ของ Google Cloud ได้เปิดเผยกรอบการทำงานแบบปฏิวัติสำหรับความเข้าใจในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ที่อาจเปลี่ยนกลยุทธ์เทคโนโลยีขององค์กรทั่วโลก ตาม Michael Gerstenhaber รองประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์ที่ Google Cloud โมเดล AI กำลังก้าวหน้าไปพร้อมกันในสามแนวรบที่สำคัญ: ความฉลาดดิบ เวลาตอบสนอง และความสามารถในการขยายขนาดที่คุ้มค่า แนวทางสามส่วนนี้แสดงถึงวิวัฒนาการที่สำคัญในวิธีที่องค์กรประเมินและนำโซลูชัน AI ไปใช้ โดยก้าวข้ามตัวชี้วัดประสิทธิภาพง่ายๆ เพื่อจัดการกับข้อจำกัดทางธุรกิจในโลกแห่งความเป็นจริง ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เกิดจากการทำงานอย่างกว้างขวางของ Google กับ Vertex AI แพลตฟอร์มแบบรวมของบริษัทที่ให้บริการลูกค้าองค์กรหลายพันรายในทุกอุตสาหกรรม

กลยุทธ์ Google Cloud AI: เหนือกว่าการแข่งขันด้านความฉลาด

ในขณะที่การอภิปรายสาธารณะส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่ความสามารถของโมเดลดิบ ประสบการณ์ขององค์กรของ Google เปิดเผยความเป็นจริงที่ละเอียดอ่อนกว่า บริษัทต่างๆ เผชิญกับความท้าทายที่แตกต่างกันซึ่งต้องการโซลูชัน AI ที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น ทีมพัฒนาซอฟต์แวร์ให้ความสำคัญกับความฉลาดสูงสุดโดยไม่คำนึงถึงเวลาประมวลผล พวกเขาต้องการการสร้างโค้ดที่แม่นยำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เพราะต้นทุนการบำรุงรักษามากกว่าความล่าช้าในการคำนวณ ในทางตรงกันข้าม แอปพลิเคชันบริการลูกค้าต้องการการตอบสนองแบบเกือบจะทันที คำตอบที่สมบูรณ์แบบที่มาถึงหลังจาก 45 นาทีจะกลายเป็นสิ่งที่ไร้ประโยชน์เมื่อลูกค้าละทิ้งการโต้ตอบ ในขณะเดียวกัน การกลั่นกรองเนื้อหาในระดับอินเทอร์เน็ตต้องการการสมดุลความฉลาดกับต้นทุนที่คาดการณ์ได้ แพลตฟอร์มอย่าง Reddit และ Meta ไม่สามารถเสี่ยงกับค่าใช้จ่ายที่คาดเดาไม่ได้เมื่อประมวลผลโพสต์หลายพันล้านโพสต์

มุมมองของ Gerstenhaber มาจากตำแหน่งที่ไม่เหมือนใครของเขาในการดูแล Vertex AI ซึ่งประมวลผลคำขอ AI ขององค์กรหลายล้านรายการต่อวัน ก่อนหน้านี้ที่ Anthropic เขาเข้าร่วม Google เมื่อหกเดือนที่แล้วโดยเฉพาะเพราะข้อได้เปรียบด้านการรวมแนวตั้ง Google ควบคุมทุกอย่างตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูลและชิปที่กำหนดเอง (TPU) ไปจนถึงการพัฒนาโมเดลและอินเทอร์เฟซแอปพลิเคชน การควบคุมที่ครอบคลุมนี้ช่วยให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในทั้งสามแนวรบพร้อมกัน ซึ่งเป็นความสามารถที่คู่แข่งไม่กี่รายสามารถทำได้

คำอธิบายกรอบการทำงานสามแนวรบ

แนวรบความฉลาดแสดงถึงความก้าวหน้าของ AI แบบดั้งเดิม โมเดลอย่าง Gemini Pro เป็นตัวอย่างของหมวดหมู่นี้ ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงานที่ซับซ้อนซึ่งต้องการการใช้เหตุผลเชิงลึก วิศวกรรมซอฟต์แวร์แสดงถึงกรณีการใช้งานหลักที่นักพัฒนายอมรับเวลาประมวลผลที่นานกว่าเพื่อผลลัพธ์ที่เหนือกว่า แนวรบเวลาตอบสนองจัดการกับแอปพลิเคชันที่ไวต่อความล่าช้า การสนับสนุนลูกค้า การแปลแบบเรียลไทม์ และระบบแบบโต้ตอบต้องการคำตอบภายในช่วงเวลาที่กำหนด Google ปรับโมเดลต่างๆ ให้เหมาะสมสำหรับงบประมาณความล่าช้าต่างๆ เพื่อให้แน่ใจว่ามีความฉลาดสูงสุดภายในข้อจำกัดที่เป็นไปได้

แนวรบต้นทุนอาจเป็นมิติที่ท้าทายที่สุด การใช้งานขององค์กรในระดับใหญ่ต้องการค่าใช้จ่ายที่คาดการณ์ได้และจัดการได้ Gerstenhaber อธิบายว่าบริษัทไม่สามารถนำโซลูชัน AI ที่มีโครงสร้างต้นทุนที่คาดเดาไม่ได้มาใช้ ไม่ว่าจะมีความสามารถแค่ไหน แนวรบนี้ต้องการโมเดลที่มีประสิทธิภาพเพียงพอสำหรับการขยายขนาดที่อาจไม่มีที่สิ้นสุดในขณะที่รักษาความฉลาดที่เพียงพอสำหรับงาน การปรับสมดุลระหว่างสามมิตินี้กำหนดกลยุทธ์ AI สมัยใหม่

รูปแบบการนำไปใช้ขององค์กรและความท้าทาย

แม้จะมีความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ระบบ AI แบบ agentic เผชิญกับอุปสรรคในการนำไปใช้ Gerstenhaber กล่าวว่าเทคโนโลยียังค่อนข้างใหม่ที่อายุเพียงสองปี โครงสร้างพื้นฐานที่ขาดหายไปแสดงถึงอุปสรรคที่สำคัญ องค์กรขาดรูปแบบมาตรฐานสำหรับการตรวจสอบพฤติกรรม agent การอนุญาตการเข้าถึงข้อมูล และการรับประกันการปฏิบัติตามข้อกำหนด การใช้งานจริงล่าช้าตามธรรมชาติหลังจากความสามารถทางเทคโนโลยี สร้างช่องว่างการรับรู้ระหว่างศักยภาพในการสาธิตและการนำไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง

วิศวกรรมซอฟต์แวร์มีการนำไปใช้เร็วกว่าเพราะเวิร์กโฟลว์การพัฒนาที่มีอยู่รวมกลไกความปลอดภัย กระบวนการตรวจสอบโค้ด สภาพแวดล้อมการทดสอบ และไปป์ไลน์การส่งเสริมให้การป้องกันตามธรรมชาติ อุตสาหกรรมอื่นๆ ขาดกรอบการทำงานที่เทียบเท่า ทำให้การนำไปใช้ช้าลง แนวทางของ Google ผ่าน Vertex AI จัดการกับความท้าทายเหล่านี้โดยการให้การกำกับดูแลในตัว เครื่องมือการปฏิบัติตามข้อกำหนด และรูปแบบมาตรฐานสำหรับการใช้งานขององค์กร

การวิเคราะห์เปรียบเทียบ: การจัดลำดับความสำคัญของแนวรบ AI

แพลตฟอร์ม Vertex AI: เปิดใช้งานการเพิ่มประสิทธิภาพแนวรบ

แพลตฟอร์ม Vertex AI ของ Google ทำหน้าที่เป็นการนำกลยุทธ์สามแนวรบนี้ไปใช้ในทางปฏิบัติ แพลตฟอร์มให้องค์กรเข้าถึงโมเดลหลายรูปแบบที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการผสมผสานที่แตกต่างกันของความฉลาด ความล่าช้า และต้นทุน ความสามารถหลักรวมถึง:

• Model Garden: เข้าถึงโมเดลล่าสุดของ Google รวมถึงตัวเลือกของบุคคลที่สาม
• Agent Engine: เครื่องมือสำหรับการสร้าง ทดสอบ และใช้งานระบบ agentic
• Governance Framework: โครงสร้างพื้นฐานการปฏิบัติตามข้อกำหนดและการตรวจสอบ
• Optimization Tools: คุณสมบัติการจัดการประสิทธิภาพและต้นทุน

แนวทางที่ครอบคลุมนี้จัดการกับสิ่งที่ Gerstenhaber ระบุว่าเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ขาดหายไปที่สำคัญสำหรับการนำ AI แบบ agentic ไปใช้อย่างแพร่หลาย โดยการให้รูปแบบมาตรฐานสำหรับการจัดการหน่วยความจำ การสอดประสานโค้ด และการอนุญาต Vertex ช่วยลดความเสี่ยงในการนำไปใช้ ความสำเร็จของแพลตฟอร์มแสดงให้เห็นผ่านลูกค้ารายใหญ่รวมถึง Shopify และ Thomson Reuters ที่สร้างแอปพลิเคชันพิเศษบนโครงสร้างพื้นฐานของ Google

ข้อได้เปรียบของการรวมแนวตั้ง

ตำแหน่งที่ไม่เหมือนใครของ Google ในระบบนิเวศ AI ให้ข้อได้เปรียบที่สำคัญ ต่างจากบริษัทซอฟต์แวร์ล้วนๆ Google ออกแบบและดำเนินการศูนย์ข้อมูลของตัวเอง บริษัทพัฒนาชิป AI ที่กำหนดเอง (Tensor Processing Units) ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยเฉพาะสำหรับปริมาณงานการเรียนรู้ของเครื่อง การออกแบบฮาร์ดแวร์-ซอฟต์แวร์ร่วมกันนี้ช่วยให้เกิดการเพิ่มประสิทธิภาพที่คู่แข่งไม่สามารถทำได้ นอกจากนี้ Google ยังควบคุมสแต็กทั้งหมดตั้งแต่การจัดหาไฟฟ้าไปจนถึงอินเทอร์เฟซผู้ใช้ปลายทาง

การรวมแนวตั้งนี้ช่วยให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในทั้งสามแนวรบพร้อมกัน การปรับปรุงการออกแบบชิปลดต้นทุนในขณะที่รักษาความฉลาด นวัตกรรมโครงสร้างพื้นฐานลดความล่าช้าโดยไม่เสียสละความสามารถ ความก้าวหน้าของสถาปัตยกรรมโมเดลเพิ่มความฉลาดภายในข้อจำกัดทรัพยากรที่มีอยู่ ผลกระทบเสริมฤทธิ์สร้างข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่มีค่าโดยเฉพาะสำหรับลูกค้าองค์กรที่ต้องการประสิทธิภาพและต้นทุนที่คาดการณ์ได้

ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและทิศทางในอนาคต

กรอบการทำงานสามแนวรบมีผลกระทบที่สำคัญต่อลำดับความสำคัญในการพัฒนา AI แทนที่จะแสวงหาความฉลาดสูงสุดเพียงอย่างเดียว องค์กรต้องพิจารณาความก้าวหน้าที่สมดุล แอปพลิเคชันต่างๆ ต้องการการเพิ่มประสิทธิภาพแนวรบที่แตกต่างกัน บ่งชี้ถึงอนาคตที่มีกลุ่มโมเดลเฉพาะทางมากกว่าโซลูชันสากล แนวทางนี้สอดคล้องกับความเป็นจริงขององค์กรที่ข้อจำกัดงบประมาณ ข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพ และความต้องการความสามารถในการขยายขนาดแตกต่างกันอย่างกว้างขวาง

ข้อมูลเชิงลึกของ Gerstenhaber สะท้อนแนวโน้มในอุตสาหกรรมที่กว้างขึ้นไปสู่การใช้งาน AI ในทางปฏิบัติ หลังจากความตื่นเต้นเริ่มต้นเกี่ยวกับความสามารถ องค์กรตอนนี้มุ่งเน้นไปที่ความท้าทายในการนำไปใช้ กรอบการทำงานสามแนวรบให้วิธีที่มีโครงสร้างในการประเมินโซลูชันตามข้อกำหนดทางธุรกิจ เมื่อการนำ AI ไปใช้เร่งตัวขึ้น มุมมองที่สมดุลนี้มีแนวโน้มว่าจะมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจลงทุน ลำดับความสำคัญในการพัฒนา และกลยุทธ์การแข่งขันในภาคเทคโนโลยี

สรุป

กรอบการทำงานสามแนวรบของ Google Cloud AI แสดงถึงความเป็นผู้ใหญ่ในกลยุทธ์ปัญญาประดิษฐ์ โดยการตระหนักว่าความฉลาดเพียงอย่างเดียวไม่สามารถขับเคลื่อนการนำไปใช้ได้ Google จัดการกับข้อจำกัดขององค์กรจริงเกี่ยวกับความล่าช้าและต้นทุน แพลตฟอร์ม Vertex AI นำความเข้าใจนี้ไปใช้ผ่านเครื่องมือและโครงสร้างพื้นฐานที่สนับสนุนการเพิ่มประสิทธิภาพที่สมดุล เมื่อ AI ยังคงพัฒนาต่อไป แนวทางหลายมิตินี้จะพิสูจน์ว่ามีความจำเป็นสำหรับการเปลี่ยนศักยภาพทางเทคโนโลยีเป็นคุณค่าทางธุรกิจที่เป็นจริง กรอบการทำงานให้องค์กรมีวิธีที่มีโครงสร้างในการนำทางการตัดสินใจการใช้งานที่ซับซ้อนในขณะที่เพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนใน AI ให้สูงสุด

คำถามที่พบบ่อย

Q1: สามแนวรบของความสามารถ AI ตาม Google Cloud คืออะไร?
สามแนวรบคือความฉลาดดิบ (ความสามารถของโมเดล) เวลาตอบสนอง (ความล่าช้า) และความสามารถในการขยายขนาดที่คุ้มค่า มิติเหล่านี้แสดงถึงข้อจำกัดหลักที่องค์กรเผชิญเมื่อใช้โซลูชัน AI

Q2: แพลตฟอร์ม Vertex AI ของ Google จัดการกับแนวรบเหล่านี้อย่างไร?
Vertex AI ให้โมเดลหลายรูปแบบที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการผสมผสานแนวรบที่แตกต่างกัน พร้อมกับเครื่องมือสำหรับการกำกับดูแล การปฏิบัติตามข้อกำหนด และการจัดการต้นทุน แพลตฟอร์มช่วยให้องค์กรสามารถเลือกโซลูชันที่ตรงกับข้อกำหนดด้านความฉลาด ความล่าช้า และงบประมาณเฉพาะของพวกเขา

Q3: ทำไมต้นทุนถึงถือเป็นแนวรบแยกจากความฉลาด?
ต้นทุนกลายเป็นสิ่งสำคัญในระดับใหญ่ที่ค่าใช้จ่ายที่คาดเดาไม่ได้สร้างความเสี่ยงทางธุรกิจ แม้แต่โมเดลที่ฉลาดมากก็ไม่สามารถนำไปใช้ได้หากโครงสร้างต้นทุนของมันป้องกันการขยายขนาดเพื่อตอบสนองความต้องการ ทำให้การจัดการต้นทุนเป็นมิติที่แตกต่างของความสามารถ AI

Q4: การรวมแนวตั้งของ Google ให้ข้อได้เปรียบอะไร?
Google ควบคุมทุกอย่างตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูลและชิปที่กำหนดเองไปจนถึงการพัฒนาโมเดลและอินเทอร์เฟซแอปพลิเคชัน การควบคุมที่ครอบคลุมนี้ช่วยให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในทั้งสามแนวรบพร้อมกัน สร้างข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพที่คู่แข่งไม่สามารถทำได้

Q5: กรอบการทำงานนี้ส่งผลต่อกลยุทธ์ AI ขององค์กรอย่างไร?
องค์กรต้องประเมินโซลูชัน AI ในทั้งสามมิติแทนที่จะมุ่งเน้นเฉพาะความฉลาด แอปพลิเคชันต่างๆ ต้องการการเพิ่มประสิทธิภาพแนวรบที่แตกต่างกัน นำไปสู่การตัดสินใจการใช้งานที่ละเอียดขึ้นและการเลือกโมเดลเฉพาะทาง

โพสต์นี้ Google Cloud AI เปิดเผยกลยุทธ์สำคัญ: สามแนวรบที่จำเป็นที่กำหนดรูปแบบการใช้งาน AI ขององค์กร ปรากฏครั้งแรกบน BitcoinWorld