Günümüzde kurumsal şirketlerin önemli bir kısmı, başlangıçta araştırma laboratuvarları için tasarlanmış AI sistemlerini satın alarak bunları Production ortamlarına taşımaya çalışmaktadır. Ne var ki bu donanımlar Data Center’a ulaştığında, AI veya Data Science ekipleri her ne kadar heyecan duysa da IT ve Infrastructure ekipleri için tablo hiç de iç açıcı değildir. Bu durum, işletmelerde yaygınlaşan AI Buyer’s Remorse (alıcı pişmanlığı) sendromunun temel nedenlerinden biri haline gelmektedir.
Research-oriented AI Hardware‘ler, genellikle izole ve kontrollü ortamlarda en iyi performansı gösterecek şekilde optimize edilmiştir. Ancak kurumsal Production ortamları; High Availability (HA), Scalability, Security ve mevcut IT Infrastructure ile sorunsuz Integration gerektirmektedir. Bu gereksinimler karşılanmadığında, yüksek bütçelerle satın alınan AI sistemleri atıl kalmakta ya da verimliliğin çok altında çalışmaktadır.
Broadcom ve VMware‘in bu noktadaki yaklaşımı ise kurumsal AI Infrastructure yapısını, mevcut Virtualization ve Cloud Management araçlarıyla entegre ederek daha yönetilebilir, Scalable ve Cost-effective (maliyet etkin) bir hale getirmek üzerine kuruludur. VMware Private AI Foundation gibi çözümler, işletmelerin AI Workloads’larını Production ortamında güvenle çalıştırmasına olanak tanırken, IT Operations (ITOps) üzerindeki yükü de önemli ölçüde azaltmaktadır.
Sonuç olarak, kurumsal AI yatırımlarında başarının anahtarı; doğru donanımı seçmekten önce doğru mimariyi (Architecture) ve Software Stack (yazılım katmanı) planlamaktan geçmektedir. Araştırma donanımlarına yapılan bilinçsiz yatırımlar yerine, Production ortamı gereksinimlerini karşılayan Integrated AI Platforms yapılarına yönelmek, işletmelerin hem maliyetlerini hem de Operational Risks’lerini minimize etmesini sağlayacaktır.
