DataSapien запустив відкриту бета-версію своєї власної платформи штучного інтелекту, щоб дозволити видавцям програм запускати невеликі моделі ШІ безпосередньо на смартфонах і планшетах.
Компанія каже, що полегшуючи обробку на пристрої, вона забезпечує приватні, безхмарні функції на основі ШІ, одночасно знижуючи операційні витрати та захищаючи дані користувачів.
Виклики вартості
Багато компаній, які інвестують у технології штучного інтелекту, зіткнулися з високими витратами на хмарні обчислення та непередбачуваною платою за токен від сторонніх постачальників. Згідно з галузевими даними, інвестиції в штучний інтелект у всьому світі становлять приблизно 109 мільярдів доларів США, від 74% до 80% розгортань штучного інтелекту не досягають комерційної цінності, часто через високу вартість інфраструктури та низьку залученість користувачів.
Платформа DataSapien надає модельний ринок, де видавці додатків можуть вибирати та інтегрувати оптимізовані малі мовні моделі (SLM), призначені для ефективної роботи на споживчих пристроях без активного підключення до Інтернету. Серед доступних моделей — Gemma 3n від Google, LFM Nanos від LiquidAI, Llama 3 від Meta та Phi-4 від Microsoft, кожна оптимізована для мобільних і периферійних додатків.
Міркування конфіденційності
Розширення використання хмарного штучного інтелекту викликає постійне занепокоєння щодо конфіденційності та контролю даних. Архітектура DataSapien обробляє інформацію локально, що обмежує обмін даними користувачів і усуває ризик розголошення чи монетизації особистої інформації зовні. Система використовує те, що вона називає сховищем персональних даних – безпечним приватним сховищем контекстної інформації, такої як дані про здоров'я, фінанси та місцезнаходження, – при цьому дані не залишають пристрій.
Сент-Джон Дікінс, співзасновник і виконавчий директор DataSapien, описав поточну модель хмарного штучного інтелекту як проблематичну для бізнесу, особливо з точки зору конфіденційності та операційних витрат.
«Хмарна модель штучного інтелекту зламалася. Зараз компанії в пастці. Щоб отримати інтелектуальний штучний інтелект, вони повинні передавати дані своїх клієнтів Big Tech і платити «податок» за кожну взаємодію. Це дорого, повільно та небезпечно.
Ми повертаємо владу власнику пристрою та видавцю програми. З випуском неймовірних маленьких моделей, таких як Gemma 3n і LiquidAI, найрозумніший ШІ більше не в центрі обробки даних, а у вашій кишені. Ми просто побудували міст, щоб дістатися туди. Наші клієнти бачать у 44 рази більшу залученість і 100% зниження витрат на оплату Cloud AI. Це зміна платформи, на яку чекали мобільні пристрої», — сказав Дікінс.
Настроюване розгортання
Платформа містить візуальний інструмент без коду для розробки шляхів користувача, керованих штучним інтелектом, і дозволяє швидко перемикатися між моделями ШІ без повторного використання програми. Ця гнучкість може бути привабливою для видавців, які бажають адаптувати нові розробки штучного інтелекту в міру їх появи, не ризикуючи перериванням обслуговування або збільшенням технічної заборгованості.
Крім зниження витрат, DataSapien повідомляє, що перші користувачі платформи на етапі тестування відзначили аж у 44 рази більше взаємодії з користувачем у порівнянні з традиційними хмарними мобільними інструментами взаємодії з клієнтами.
Нормативний контекст
Поява нормативних актів щодо захисту даних і збільшення уваги споживачів до конфіденційності змусили підприємства переглянути спосіб обробки та зберігання даних користувачів. Локальні моделі обробки, керовані пристроєм, можуть запропонувати спосіб відповідати мінливому нормативному ландшафту, а також надавати персоналізовані цифрові послуги безпосередньо в мобільних додатках.
Платформа вже доступна у відкритій бета-версії, що забезпечує доступ до набору програмного забезпечення DataSapien і бібліотеки підтримуваних моделей.
