Omdat AI-infrastructuur verwijst naar de verschillende hardware- en softwarecomponenten die AI-oplossingen ondersteunen, gebruiken mensen de term soms als synoniem voor 'IT-infrastructuur'. Maar AI-infrastructuur en IT-infrastructuur zijn op basis van verschillende eisen ontworpen en dienen elk unieke doeleinden.

AI-infrastructuur is speciaal gebouwd om AI- en machine learning-werklasten te ondersteunen en is sterk afhankelijk van krachtige computerresources. De traditionele IT-infrastructuur is daarentegen ontworpen voor meer algemene computertaken en ondersteunt bredere IT-activiteiten met meer algemene hardware en software. 

Met andere woorden: IT-infrastructuur ondersteunt dagelijkse bedrijfsactiviteiten en algemene IT-services, terwijl AI-infrastructuur is geoptimaliseerd voor het ontwikkelen, implementeren en opschalen van AI-oplossingen. Dit stelt bedrijven in staat om de kracht van AI te benutten om een concurrentievoordeel te behalen.  

AI-infrastructuur bestaat uit meerdere lagen die samenwerken om AI-modellen te ondersteunen. Dat zijn de toepassingslaag, de modellaag en de infrastructuurlaag: 

• Toepassingslaag
  Deze laag omvat de AI-gestuurde toepassingen en oplossingen waarmee eindgebruikers communiceren, zoals AI-chatbots, aanbevelingssystemen en voorspellende analysetools.
• Modellaag
  Deze laag omvat het maken en trainen van machine learning-modellen die de AI-toepassingen voeden. Daartoe behoren de algoritmen en processen die nodig zijn om deze modellen te ontwikkelen.
• Infrastructuurlaag
  Deze laag vormt de basis van AI en biedt de essentiële hardware- en softwarecomponenten die nodig zijn om de model- en toepassingslagen te ondersteunen.

De infrastructuurlaag is van essentieel belang, omdat deze een efficiënte verwerking, opslag en beheer van gegevens mogelijk maakt, samen met de rekenkracht die nodig is voor het trainen en implementeren van AI-modellen. De belangrijkste componenten van AI-infrastructuur kunnen doorgaans worden ingedeeld in 'hardware' of 'software'.

Hardware verwijst naar de fysieke apparaten en apparatuur die de rekenkracht en opslagcapaciteit leveren die nodig zijn voor AI-bewerkingen. Hieronder vallen:

• GPU-servers 
  Grafische verwerkingseenheden (GPU's) zijn essentieel voor AI-taken vanwege hun vermogen om parallelle verwerking uit te voeren, waardoor ze ideaal zijn voor het trainen van machine learning-modellen. GPU-servers bieden de rekenkracht die nodig is voor het efficiënt verwerken van grote gegevenssets en complexe berekeningen.
• AI-accelerators
  Een AI-accelerator is gespecialiseerde hardware die is ontworpen om de prestaties van AI-toepassingen te optimaliseren. Ze beschikken over aangepaste chips en co-processors die de snelheid en efficiëntie van machine learning-taken verbeteren, waardoor er minder tijd nodig is voor training en gevolgtrekking.
• TPU's 
  Tensorverwerkingseenheden (TPU's) zijn gespecialiseerde processors die speciaal zijn ontwikkeld om machine learning-werklasten te versnellen. Ze zijn geoptimaliseerd voor tensorberekeningen, een veelvoorkomende bewerking in neurale netwerken, en kunnen training en implementatie van deep learning-modellen aanzienlijk versnellen.

Software heeft betrekking op de digitale programma's, applicaties en frameworks die binnen AI-systemen werken. Belangrijke softwarecomponenten zijn:

• Gegevensopslag 
  Gegevensopslag is cruciaal voor het bewaren van de enorme hoeveelheden digitale informatie die nodig zijn voor het trainen en valideren van AI-modellen. Betrouwbare systemen voor gegevensopslag (zoals databases, datawarehouses of data lakes) zorgen ervoor dat gegevens georganiseerd, veilig en gemakkelijk op te halen zijn.
• Gegevensverwerkingsbibliotheken 
  Gegevensverwerkingsbibliotheken zijn essentieel om gegevens voor te bereiden voor AI-toepassingen. Ze maken het opschonen, transformeren en structureren van grote gegevenssets mogelijk, waardoor gedistribueerde verwerking mogelijk is om deze taken te versnellen. Efficiënte gegevensverwerking is essentieel voor de training van nauwkeurige en betrouwbare AI-modellen.
• Gegevensbeheer 
  Gegevensbeheer omvat de processen voor het effectief verzamelen, opslaan en gebruiken van gegevens. Het zorgt ervoor dat gegevens toegankelijk zijn en voldoen aan de privacyvoorschriften. Goed gegevensbeheer ondersteunt de analytische inzichten die nodig zijn voor geïnformeerde besluitvorming in AI-projecten.
• Machine learning-framework 
  Machine learning-frameworks bieden de nodige tools en bibliotheken voor het ontwerpen, trainen en valideren van machine learning-modellen. Ze ondersteunen verschillende functionaliteiten, zoals automatische differentiatie, optimalisatie en neurale netwerklagen, vaak met GPU-versnelling voor snellere berekeningen.
• MLOps-platforms 
  machine learning operations (MLOps) stroomlijnen de levenscyclus van machine learning door processen te automatiseren en te beheren, variërend van gegevensverzameling en modeltraining tot implementatie en monitoring. Deze platforms maken versiebeheer, geautomatiseerde training, implementatiepipelines en het bijhouden van modelprestaties mogelijk, waardoor de samenwerking tussen gegevenswetenschappers en ML-engineers wordt verbeterd

AI-infrastructuur werkt door deze componenten te integreren, zodat ze samenwerken om AI- en ML-applicaties te ondersteunen.  

Frameworks voor gegevensopslag en -verwerking beheren grote gegevenssets en bereiden die voor, zodat ze schoon en gestructureerd zijn. Computerresources zoals GPU's en TPU's leveren de nodige rekenkracht voor het trainen en uitvoeren van AI-modellen, terwijl machine learning-frameworks het ontwerp en de implementatie van deze modellen vergemakkelijken. Dankzij dit alles automatiseren en optimaliseren MLOps-platforms de gehele levenscyclus. Als ze correct geïmplementeerd zijn, zorgen dit soort samenhangende systemen voor efficiënte, schaalbare en effectieve AI-activiteiten. 

AI-infrastructuur is cruciaal om AI soepel en efficiënt te laten werken. Het biedt eenvoudige toegang tot gegevens, waardoor gegevenswetenschappers en ontwikkelaars snel AI-modellen kunnen bouwen en implementeren. Deze setup vereenvoudigt taken die anders problemen zouden kunnen opleveren (zoals het opschonen van gegevens en modeltraining), bespaart tijd en moeite en versnelt innovatie. 

Een ander belangrijk aspect van de AI-infrastructuur is het vermogen om gegevens in real time te verwerken, wat essentieel is voor taken als beeldherkenning en vertalingen. Gespecialiseerde hardware en software werken samen om grote hoeveelheden gegevens te verwerken en complexe berekeningen uit te voeren, waardoor sneller nauwkeurigere resultaten worden verkregen. AI-infrastructuur kan ook met de behoeften van de organisatie meegroeien, waardoor het een betrouwbare investering voor evoluerende bedrijven is. 

Het concept van een 'AI-fabriek' gaat hiermee nog een stap verder door een uniform systeem voor het gehele AI-ontwikkelingsproces te creëren. Deze aanpak automatiseert en schaalt AI-projecten, waardoor continue innovatie in verschillende branches mogelijk is. Door een AI-fabriek te gebruiken, kunnen bedrijven concurrerend blijven terwijl ze volledig gebruikmaken van AI-technologieën om zich aan te passen aan veranderende doelstellingen. 

Bij het ontwerpen van AI-infrastructuur moet rekening worden gehouden met verschillende belangrijke factoren om te zorgen dat deze voldoet aan de behoeften van de organisatie. Overweeg de volgende elementen van succesvolle AI-infrastructuren voordat een specifieke aanpak wordt vastgelegd:

• Efficiënte workflows 
  AI-infrastructuur moet soepele workflows mogelijk maken voor gegevensverwerking, voorverwerking, modeltraining, validatie en implementatie. Efficiënte AI-workflows verminderen de time-to-insight en verhogen de productiviteit, zodat AI-modellen nauwkeurig en snel kunnen worden getraind.
• Adequate opslag 
  Er zijn voldoende opslagsystemen nodig voor het beheer van de enorme gegevensopslag die nodig is voor AI-toepassingen. Efficiënt beheerde opslagoplossingen houden computerresources continu actief, waardoor het gebruik wordt gemaximaliseerd en de totale kosten worden verlaagd.
• Aanpassingsvermogen en schaalbaarheid 
  AI-infrastructuur moet schaalbaar en flexibel zijn om te kunnen inspelen op groeiende gegevenssets en evoluerende AI-modellen. Cloudgebaseerde oplossingen bieden schaalbaarheid, waardoor organisaties resources naar behoefte kunnen uitbreiden of verminderen om verschillende werklasten efficiënt te kunnen ondersteunen.
• Effectieve beveiliging en compliance 
  Beveiliging en compliance zijn van het grootste belang voor de bescherming van gevoelige gegevens. AI-infrastructuur moet uitgebreide beveiligingsmaatregelen en een geïntegreerde strategie voor governance, risico's en compliance (GRC) omvatten, waarbij de gegevensprivacy wordt gehandhaafd en de naleving van geldende wetten, beleidsregels en voorschriften wordt gewaarborgd.
• Eenvoudige integratie 
  Naadloze integratie met bestaande IT-systemen maakt het mogelijk om bestaande gegevens en infrastructuur te gebruiken om AI-toepassingen te ondersteunen. Met succesvolle integratie worden AI-initiatieven afgestemd op de algehele IT-strategie, waardoor consistentie en efficiëntie in het hele bedrijf worden gegarandeerd.
• Toekomstbestendigheid 
  AI-infrastructuur moet meer zijn dan een kortetermijnoplossing: het moet kunnen worden aangepast aan toekomstige ontwikkelingen. Door te investeren in modulaire, upgradebare systemen en op de hoogte te blijven van nieuwe AI-trends, kunnen organisaties een geavanceerde infrastructuur onderhouden die meegaat met technologische ontwikkelingen. 

Met de juiste overwegingen kunnen organisaties nu aan de slag met het ontwerpen en implementeren van de AI-infrastructuur. Dit omvat strategische planning en uitvoering om ervoor te zorgen dat de oplossingen voldoen aan de behoeften van het bedrijf. De volgende stappen zijn belangrijke elementen in dit proces:

• Doelstellingen identificeren 
  Begin met het definiëren van duidelijke doelstellingen voor wat de AI-infrastructuur moet bereiken. Bepaal de problemen die ermee opgelost moeten worden en de specifieke resultaten die ervan worden verwacht. Deze duidelijkheid zal als leidraad dienen voor andere beslissingen over tools en resources.
• Een budget opstellen 
  Stel een realistisch budget vast dat in overeenstemming is met de AI-doelstellingen. Houd rekening met de kosten van hardware, software, cloudservices en onderhoud. Een goed gedefinieerd budget helpt bij het prioriteren van investeringen en zorgt ervoor dat resources efficiënt worden toegewezen.
• De juiste hardware en software selecteren 
  Kies de juiste hardware en software die voldoen aan de AI-behoeften van de organisatie. Dit omvat GPU's, TPU's, oplossingen voor gegevensopslag, machine learning-frameworks en MLOps-platforms. Zorg dat de geselecteerde componenten compatibel zijn en in staat zijn om AI-werklasten effectief af te handelen.
• Een effectieve netwerkoplossing identificeren 
  Betrouwbare en snelle gegevensoverdracht is een voorwaarde voor de meeste AI-activiteiten. Investeer in netwerkoplossingen met hoge bandbreedte en lage latentie om de naadloze gegevensstroom tussen opslag- en verwerkingseenheden te ondersteunen. Overweeg technologieën zoals 5G voor betere prestaties en beveiliging.
• Verschillende computingopties afwegen 
  Bepaal of de AI-infrastructuur in de cloud of op locatie wordt geïmplementeerd. Cloudoplossingen bieden schaalbaarheid en flexibiliteit met pay-as-you-go-modellen, terwijl oplossingen op locatie meer controle en betere prestaties voor specifieke werklasten kunnen bieden.
• Compliancemaatregelen integreren 
  Implementeer bewezen compliancemaatregelen om te voldoen aan de regelgeving inzake gegevensprivacy en industriestandaarden. Zorg dat de AI-infrastructuur beveiligingsprotocollen en governanceframeworks bevat om gevoelige gegevens te beschermen en compliance met regelgeving te handhaven.
• De infrastructuur implementeren 
  Voer het implementatieplan voor de AI-infrastructuur uit en zorg dat alle onderdelen goed geïntegreerd en geconfigureerd zijn. Deze fase omvat het installeren van hard- en software en het tot stand brengen van netwerkverbindingen.
• De infrastructuur in de loop van de tijd volgen, onderhouden en verbeteren 
  Blijf de prestaties van de AI-infrastructuur regelmatig controleren. Voer onderhoud uit om eventuele problemen op te lossen en de prestaties te optimaliseren. Evalueer en verbeter de infrastructuur continu om gelijke tred te houden met technologische ontwikkelingen en veranderende bedrijfsbehoeften.

Het opzetten van een effectieve AI-infrastructuur stelt bedrijven in staat om het volledige potentieel van AI te benutten. Helaas kan het ook een complexe en uitdagende taak zijn. ServiceNow vereenvoudigt dit proces door krachtige oplossingen te bieden via het bekroonde Now Platform®. 

Het Now Platform biedt toonaangevende geavanceerde, ingebouwde AI-mogelijkheden, waardoor bedrijven artificial intelligence kunnen integreren en gebruiken zonder zelf de hele infrastructuur te hoeven bouwen. ServiceNow-toepassingen beschikken over krachtige AI-functies voor het stroomlijnen van workflows, het automatiseren van complexe taken en het verbeteren van de productiviteit. Dit alles is volledig geïntegreerd en gecentraliseerd, voor een uitgebreide zichtbaarheid en totale controle.  

Ontdek de voordelen van een solide AI-infrastructuur om je zakelijke doelstellingen te ondersteunen. Vraag vandaag nog een demo aan en leg de basis die je nodig hebt om ongekende mogelijkheden te benutten.