Оптимизация AI для масштаба и суверенитета данных
Компании берут под контроль собственные данные, чтобы настраивать AI под свои задачи. При этом им нужно одновременно сохранять владение данными и обеспечивать безопасный, доверенный поток качественной информации, который нужен для надежных выводов. Эта беседа с конференции EmTech AI журнала MIT Technology Review показывает, как AI factories открывают новые уровни масштаба, устойчивости и управляемости — и почему контроль над данными становится стратегическим приоритетом для государств и бизнеса.
О спикерах
Chris Davidson, вице-президент по HPC и AI Customer Solutions, HPE
Chris Davidson — вице-президент по HPC и AI Customer Solutions в Hewlett Packard Enterprise. Он руководит глобальной стратегией HPE по решениям AI Factory и Sovereign AI, работая с государственными структурами, компаниями и исследовательскими организациями над созданием защищенных, масштабируемых AI-возможностей национального и корпоративного уровня.
Он также курирует управление продуктом и performance engineering во всем портфеле HPE в сфере HPC и AI, включая платформы обучения крупным моделям и системы Cray exascale. Его команды определяют продуктовую стратегию, архитектуру производительности и модели развертывания, которые выводят HPE в число лидеров в области высокопроизводительных вычислений и AI.
За девять лет в HPE Chris возглавлял ключевые инициативы в performance engineering, AI Cloud и профессиональных услугах, формируя подход компании к оптимизированным, cloud-native и глобально развертываемым высокопроизводительным системам. Ранее он занимал технические и руководящие должности в секторах биотехнологий и медицинской диагностики.
Chris получил степень M.B.A. по предпринимательству и финансам, а также степень B.S. по биологии в Loyola University Chicago.
Arjun Shankar, директор подразделения, National Center for Computational Science, Oak Ridge National Laboratory
Mallikarjun (Arjun) Shankar — директор подразделения National Center for Computational Science в Oak Ridge National Laboratory. Его исследования сосредоточены на междисциплинарной связи между computer science и крупномасштабными научными исследовательскими кампаниями, которые опираются на масштабируемые вычисления и data science. Он также является совместным преподавателем в Bredesen Center Университета Теннесси и старшим членом IEEE и ACM.
Deep Dive
Artificial intelligence
OpenAI вкладывает все силы в создание полностью автоматизированного исследователя
Эксклюзивная беседа с главным научным сотрудником OpenAI Jakub Pachocki о новой «большой задаче» компании и будущем AI.
Will Douglas Heavenarchive page
Как Pokémon Go помогает доставочным роботам получить до миллиметра точное представление о мире
Эксклюзив: AI-спин-офф Niantic обучает новую world model на 30 миллиардах изображений городских достопримечательностей, собранных игроками.
Will Douglas Heavenarchive page
Хотите понять текущее состояние AI? Посмотрите эти графики.
Согласно AI Index 2026 от Stanford, AI мчится вперед, а мы не успеваем за ним.
Michelle Kim archive page
Этот стартап хочет изменить то, как математики занимаются математикой
Axiom Math бесплатно раздает мощный новый AI-инструмент. Но еще предстоит выяснить, ускорит ли он исследования так же сильно, как надеется компания.
Will Douglas Heavenarchive page
Оставайтесь на связи
Материал — перевод статьи с английского.