kamilgoldy

Infrastruktura, która napędza sztuczną inteligencję

Dyskusja o sztucznej inteligencji koncentruje się na dużych modelach językowych, chatbotach i strategiach korporacyjnych. Tymczasem AI zależy od tego, co znajduje się pod nią: od infrastruktury sprzętowej. To sprzęt decyduje, jakie rozwiązania będą dostępne i jak wydajnie będą działać. Właśnie o infrastrukturze AI rozmawiam z Adamem Tomczakiem z AMD. Rozmawiają:

Polska droga do AI – 3 praktyczne wskazówki dla polskich firm od rynkowych liderów

W globalnym wyścigu zbrojeń w dziedzinie sztucznej inteligencji rola polskich firm nie musi ograniczać się do roli obserwatorów – bez szans na dogonienie czołówki, której przewodzą amerykańscy giganci chmurowi. Wręcz przeciwnie, nasza lokalna specyfika, łącząca inżynierski pragmatyzm z potrzebą niezależności, wyznacza alternatywną ścieżkę wdrażania AI. To ścieżka suwerenna, bezpieczna i

AI w chmurze: strategia gigantów dostępna dla każdej firmy

Dostęp do zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji jeszcze kilka lat temu wymagał własnej serwerowni, zespołu naukowców i budżetu liczonego w milionach. Dziś wystarczy przeglądarka i konto u jednego z hyperscalerów, Microsoft Azure, Amazon Web Services czy Google Cloud. Pięcioosobowa firma z Krakowa ma dostęp do tych samych narzędzi co globalny koncern

Od PoC do realnego wdrożenia. Jak MŚP mogą przebrnąć przez „AI-ową dolinę śmierci”?

Rynek zachłysnął się sztuczną inteligencją, jednak rzeczywistość biznesowa bywa brutalna. „AI-owa dolina śmierci” jest wypełniona projektami, które zarzucono po fazie testów (Proof of Concept) z powodu niskiej jakości danych, ryzyka, rosnących kosztów lub trudności z uzyskaniem wartości biznesowej. Według analityków z firmy Gartner do końca 2025 r. taki los spotkał

Close