ИИ полезно понимать не только как набор приложений, но и как многослойную отрасль.
В основе ИИ лежит энергия. Интеллект, который производится в реальном времени, требует вычислений в реальном времени, а значит и реального энергопотребления.
Процессоры и специализированные ускорители, которые превращают энергию в вычисление. Именно здесь решаются вопросы производительности, стоимости и доступности AI-нагрузок.
Дата-центры, сети, охлаждение, оркестрация вычислительных мощностей — среда, в которой AI-системы можно обучать и запускать в масштабе.
LLM, мультимодальные, domain-specific и open-weight модели, работающие поверх инфраструктуры.
Copilots, AI-функции в рабочих продуктах, workflow и автоматизации, vertical applications, прикладные решения для конкретных процессов и отраслей.
AI Architect работает на верхних слоях: выбор прикладного сценария, выбор модели под задачу, AI-enhanced процесс, workflow, автоматизация, supervised agent workflow, прототип решения, дорожная карта внедрения.
Курс не про строительство дата-центров или обучение foundation models. Но он помогает понимать, как application-layer зависит от моделей, инфраструктуры, ограничений по стоимости и безопасности.
Как на прикладном уровне выбрать рабочий AI-сценарий и встроить его в бизнес-процесс с реальной ценностью — именно этот прикладной слой и является фокусом AI Architect.
