מחשוב קצה בעידן ה-AI – אינסוף אפשרויות חדשות

שוק המחשוב עובר בתקופה האחרונה סוג של תיקון. מאסטרטגיה של דחיפה לכיוון ענן בלבד, מתגבשת הבנה, שחלקים מהעיבוד חייבים לחזור לקרקע ולהתקרב אל מקור הנתונים – אל ה"קצה". תופעה זו, המכונה "מחשוב קצה" (Edge Computing), אינה רק מגמה טכנולוגית חולפת, אלא מנוע צמיחה כלכלי וטכנולוגי משמעותי, כפי שמצביע דו"ח עדכני של IDC. לפי התחזיות, ההוצאה העולמית על פתרונות מחשוב קצה צפויה להגיע לכ-380 מיליארד דולר עד שנת 2028, המשקפים קצב צמיחה שנתי ממוצע (CAGR) מרשים של 13.8%. צמיחה זו טומנת בחובה השלכות טכניות עמוקות על האופן שבו אנו מתכננים, מפתחים ומנהלים מערכות מידע ומוצרים מבוססי מחשוב.

הצורך הגובר בעיבוד נתונים בזמן אמת קרוב ככל הניתן לנקודת היצירה או הצריכה שלהם הוא אחד הגורמים המרכזיים המניעים את שוק מחשוב הקצה. מחשוב קצה נפוץ במיוחד עבור יישומים כמו כלי רכב אוטונומיים, ניתוח וידיאו חכם, מערכות בקרה תעשייתיות ומוצרים לשוק הרפואה. יישומים אלו דורשים עיבוד מקדים משמעותי או תגובות מהירות במיוחד, שאינן אפשריות כאשר הנתונים צריכים לעבור הלוך למרכז נתונים מרוחק או לענן ובחזרה למכשיר הקצה. התפוצה ההולכת וגוברת של התקני IoT ומכשירים חכמים מגבירה עוד יותר את נפח הנתונים הנוצרים בקצה, ומחייבת פתרונות עיבוד מקומיים.

"היכולת להריץ מודלי AI על גבי התקני קצה מאפשרת קבלת החלטות מהירה ומבוזרת, מפחיתה את התלות בקישוריות מתמדת לענן, חוסכת ברוחב פס ואפקטיבית כלכלית מול ביצוע העיבוד בענן בלבד"

הפחתת התלות בענן

מעבר לכך, השילוב של בינה מלאכותית (AI) עם מחשוב קצה פותח אפשרויות חדשות. היכולת להריץ מודלי AI על גבי התקני קצה מאפשרת קבלת החלטות מהירה ומבוזרת, מפחיתה את התלות בקישוריות מתמדת לענן, חוסכת ברוחב פס ואפקטיבית כלכלית מול ביצוע העיבוד בענן בלבד. שילוב מעבדי AI ייעודיים (AI Accelerators) במערכות קצה, או שימוש במעבדים משולבים מאיצי AI, כדוגמת סדרת מוצרי Jetson של אנבידיה (NVIDIA), הוא מגמה טכנית בולטת, התומכת בשימוש הגובר ב-AI בקצה. באמצעות מעבדי AI כאלו ניתן להריץ מקומית מודלי שפה קטנים ומודלים מורכבים, כמו מודלי ראייה-שפה משולבים (VLM – Vision/Language Models). השיפור המתמיד והמהיר בביצועי מודלים מורכבים (Multi modal), המשלבים כמה סוגי נתונים (modalities), כמו תמונות, טקסט וקול, מאפשרים מוצרים בעלי יכולות מקומית שלא היו אפשריים לפני שנים ספורות. מעבר לכוח עיבוד, דרישות פרטיות ואבטחת מידע, כמו גם רגולציות שונות, עשויות לחייב עיבוד ואחסון של נתונים רגישים באופן מקומי.

מנקודת מבט טכנית, תחזיות ההוצאה מצביעות על מספר כיוונים מרכזיים. בתקופה הקרובה, ההשקעות המשמעותיות ביותר צפויות להיות בתחום החומרה. זאת, כאמור, בשל הצורך בפריסה רחבה של התקני קצה חזקים יותר, המצוידים ביכולות עיבוד מתקדמות ומעבדי AI. אולם ככל שהשוק יתבגר, הדו"ח של IDC חוזה שההשקעה בשירותים צפויה לעקוף את ההשקעה בחומרה עד 2028. מגמה זו משקפת את המורכבות הגוברת של פריסה, ניהול ותחזוקה של תשתית קצה מבוזרת בהיקפים גדולים. ארגונים יזדקקו יותר ויותר לשירותי תזמור, אבטחת מידע ייעודית ופיתוח יישומים המותאמים לסביבות קצה.

תעשיות מגוונות מאמצות פתרונות מחשוב קצה. לפי IDC, מגזרי הקמעונות והטכנולוגיה העילית, לצד מגזרי המוצרים הרפואיים ומוצרים לתחום המחקר הביולוגי (מדעי החיים), מובילים את ההשקעה. בקמעונות, מחשוב קצה מאפשר ניתוח התנהגות לקוחות בזמן אמת, ניהול חכם של מלאי ושיפור חוויית הלקוח באמצעות קופות עצמאיות ומערכות המלצה מבוססות AI. בתעשייה, הוא מאפשר דור חדש של מערכות בדיקה מבוססות מצלמות. בתחום אבטחת המידע, מחשוב קצה בשילוב AI מאפשר ניתוח תמונה ווידיאו בזמן אמת, ובתחום המכשור הרפואי שימוש במוצרי קצה בעלי האצת AI יאפשר פענוח נתונים רפואיים גולמיים בדיוק ומהירות שלא היו אפשריים בעבר.

לסיכום, דו"ח IDC מדגיש את מחשוב הקצה ככוח טכנולוגי וכלכלי חשוב בעשור הקרוב. הצמיחה המרשימה בתחום מונעת על ידי שילוב של צרכים עסקיים גוברים לעיבוד בזמן אמת, התקדמות ביכולות ה-AI בקצה והתפתחות תשתיות התקשורת. ההשלכות הטכניות כוללות מעבר לארכיטקטורות מבוזרות, צורך בכלים מתקדמים לניהול ותזמור סביבות קצה, אתגרי אבטחה חדשים ודרישה לפיתוח יישומים המותאמים לסביבות עם משאבים מוגבלים. הבנה מעמיקה של מגמות אלו וההשקעה בטכנולוגיות קצה הן קריטיות עבור ארגונים המבקשים להישאר רלוונטיים ותחרותיים בנוף הדיגיטלי המשתנה במהירות.

הכותב הוא CTO בחברת הייפר גלובל.