Chúng ta cần một Red Hat cho AI

- Theo khảo sát của Wakefield, 91% lãnh đạo dữ liệu đang xây dựng ứng dụng AI, nhưng 2/3 trong số đó nói rằng họ không tin tưởng dữ liệu của mình cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).

- Để thành công, chúng ta cần vượt qua sự thổi phồng gây nhầm lẫn và giúp các doanh nghiệp hiểu rõ về AI. Chúng ta cần nhiều niềm tin hơn (mô hình mở) và ít thành phần di chuyển hơn (nền tảng có ý kiến đòi hỏi phải đoán và áp dụng mô hình).

- Mô hình kinh doanh của Red Hat hoạt động vì sự phức tạp của công nghệ mà họ làm việc. Khách hàng sẵn sàng trả tiền để được cách ly khỏi sự phức tạp đó. Red Hat tạo ra một bản phân phối Linux, chọn các gói nhất định và sau đó kiểm tra/làm cứng bản phân phối đó cho khách hàng.

- Quá trình giải mã Linux này, kết hợp với mã nguồn mở tạo ra sự tin tưởng vào mã, đã biến Red Hat thành một doanh nghiệp trị giá hàng tỷ đô la. Thị trường cần một cái gì đó tương tự cho AI.

- OpenAI không phải là giải pháp. Nó chỉ tiếp tục làm trầm trọng thêm vấn đề với các mô hình ngày càng tăng. Các doanh nghiệp đang bắt đầu tránh xa sự thổi phồng và thực hiện nhiều công việc bình thường, hữu ích hơn với tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài (RAG).

- Các nhà cung cấp đám mây vẫn giữ nguyên kịch bản hiện có của họ. AWS cung cấp "Broad Model Choice and Generative AI Tools" trên Amazon Bedrock, nhưng hầu hết các doanh nghiệp ngày nay không cần "sự lựa chọn rộng rãi" mà là sự lựa chọn có ý nghĩa với hướng dẫn.

📌 Thị trường AI đang ở đỉnh cao của sự thổi phồng nhưng chưa đạt đỉnh cao về năng suất. Để thành công, chúng ta cần một "Red Hat cho AI" - một công ty có thể giúp các doanh nghiệp hiểu rõ và sử dụng AI một cách hiệu quả, thông qua việc cung cấp các mô hình mở và nền tảng có ý kiến, thay vì sự lựa chọn quá rộng rãi và phức tạp như hiện nay.

https://www.infoworld.com/article/3715358/we-need-a-red-hat-for-ai.html