Cognizant и Nvidia: альянс для трансформации ИИ

В быстро меняющемся ландшафте искусственного интеллекта стратегические партнерства становятся фундаментом, на котором строятся будущие возможности предприятий. Значительным событием в этой области стало недавно объявленное сотрудничество между мировым гигантом технологического консалтинга Cognizant и бесспорным лидером в области ускоренных вычислений Nvidia. Этот альянс — не просто рукопожатие; он представляет собой согласованные усилия по глубокому внедрению передовых технологий ИИ от Nvidia в операционную структуру бизнесов в различных секторах с целью резкого сокращения времени на внедрение ИИ и получение от него ценности.

Стратегический императив: Выход за рамки экспериментов с ИИ

Годами компании пробовали себя в искусственном интеллекте, часто ограничивая инициативы пилотными проектами или изолированными доказательствами концепции (proofs of concept). Хотя эти эксперименты были ценны для обучения, они часто наталкивались на стену при столкновении со сложностями масштабирования на все предприятие. Бесшовная интеграция ИИ в существующие рабочие процессы, обеспечение конфиденциальности и безопасности данных, управление сложными моделями и демонстрация ощутимой рентабельности инвестиций оказались серьезными проблемами. Рынок теперь требует четкого пути от экспериментов к крупномасштабному, ориентированному на ценность внедрению.

Именно на этом стыке партнерство Cognizant-Nvidia стремится оставить свой след. Cognizant, обладая глубокой отраслевой экспертизой и обширными клиентскими связями, понимает практические препятствия, с которыми сталкиваются компании. Nvidia, в свою очередь, предоставляет мощный вычислительный движок и сложные программные фреймворки, необходимые для создания и развертывания надежных ИИ-решений. Объединяя интеграционные возможности и отраслевые знания Cognizant с полным стеком ИИ-платформы Nvidia, сотрудничество направлено на создание более упорядоченного, эффективного и масштабируемого пути для предприятий, стремящихся использовать преобразующую силу ИИ. Основная цель ясна: перенести ИИ из лаборатории в ядро бизнеса быстрее и эффективнее, чем когда-либо прежде. Это включает не только предоставление технологий, но и проектирование комплексных решений, адаптированных к конкретным отраслевым потребностям, и их интеграцию в сложные технологические экосистемы современных корпораций.

Распаковка технологического арсенала: Полный стек Nvidia встречает экосистему Cognizant

В основе этого сотрудничества лежит интеграция всеобъемлющего набора ИИ-технологий Nvidia в существующие ИИ-платформы и сервисные предложения Cognizant. Речь идет не просто об использовании знаменитых GPU Nvidia; это охватывает гораздо более широкий спектр программного обеспечения, фреймворков и готовых моделей, предназначенных для ускорения разработки и развертывания. Ключевые компоненты включают:

• Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservices): Представьте NIM как оптимизированные, предварительно упакованные контейнеры, доставляющие ИИ-модели в виде микросервисов. Этот подход упрощает развертывание сложных моделей, облегчая разработчикам интеграцию мощных ИИ-возможностей — таких как понимание языка или распознавание изображений — в свои приложения без необходимости глубоких знаний в оптимизации моделей. Для клиентов Cognizant это означает более быстрые циклы развертывания и упрощенное управление ИИ-функциями в их существующей ИТ-инфраструктуре. Эти микросервисы предназначены для работы на различных платформах с ускорением Nvidia, предлагая гибкость от облака до периферии (edge).
• Nvidia NeMo: Это комплексная платформа, специально разработанная для создания пользовательских генеративных ИИ-моделей.В эпоху, когда общие большие языковые модели (LLM) могут быть недостаточны для специализированных отраслевых задач, NeMo предоставляет инструменты для курирования данных, обучения моделей, кастомизации и оценки. Cognizant может использовать NeMo для создания отраслевых LLM, адаптированных к уникальным словарям, нормативным требованиям и рабочим процессам таких секторов, как финансы, здравоохранение или производство, предлагая клиентам высокорелевантные и точные ИИ-решения.
• Nvidia Omniverse: Мощная платформа для разработки и эксплуатации 3D-симуляций и виртуальных миров, часто называемых промышленными цифровыми двойниками (industrial digital twins). Создавая физически точные виртуальные копии заводов, складов или даже продуктов, компании могут моделировать процессы, оптимизировать операции, тестировать изменения и обучать персонал в безрисковой среде перед их внедрением в реальном мире. Cognizant намерена использовать Omniverse для расширения своих предложений в области умного производства и оптимизации цепочек поставок, позволяя клиентам визуализировать и улучшать сложные физические операции.
• Nvidia RAPIDS: Набор библиотек программного обеспечения с открытым исходным кодом и API, предназначенных для ускорения конвейеров обработки данных и аналитики полностью на GPU. Традиционная обработка данных часто упирается в ограничения CPU. RAPIDS позволяет значительно ускорить загрузку данных, манипулирование ими и обучение моделей, обеспечивая более быстрое получение инсайтов из огромных наборов данных. Эта интеграция укрепит способность Cognizant справляться с огромными требованиями к данным, присущими корпоративным ИИ-приложениям.
• Nvidia Riva: Сосредоточенная на разговорном ИИ, Riva предоставляет инструменты для создания высокопроизводительных приложений, включающих автоматическое распознавание речи (ASR) и преобразование текста в речь (TTS). Это позволяет разрабатывать более сложные и отзывчивые голосовые интерфейсы, чат-ботов и виртуальных ассистентов, что крайне важно для улучшения обслуживания клиентов и внутренних инструментов коммуникации.
• Nvidia Blueprints: Предоставляют референсные архитектуры и лучшие практики для построения сложных ИИ-систем, включая мультиагентные конфигурации. Они предлагают проверенную отправную точку, сокращая время разработки и риски при создании сложных ИИ-решений.

Вплетая эти разнообразные технологии Nvidia в свою платформу Neuro AI, Cognizant стремится создать целостную и мощную экосистему для создания, развертывания и управления ИИ-решениями корпоративного уровня.

Платформа Cognizant Neuro AI и рост мультиагентных систем

Центральное место в стратегии Cognizant в рамках этого партнерства занимает ее платформа Neuro AI, задуманная как всеобъемлющий инструментарий для разработки и развертывания корпоративного ИИ. Ключевым усовершенствованием является Neuro AI Multi-Agent Accelerator, значительно усиленный микросервисами Nvidia NIM. Этот акселератор фокусируется на обеспечении быстрого построения и масштабирования мультиагентных ИИ-систем.

Что такое мультиагентные системы? Вместо того чтобы полагаться на одну монолитную ИИ-модель, мультиагентная система использует несколько специализированных ИИ-агентов, которые сотрудничают для достижения сложной цели. Каждый агент может обладать уникальными навыками, иметь доступ к разным источникам данных или выполнять определенные подзадачи. Например, при обработке страхового случая:

1. Один агент может специализироваться на извлечении информации из форм заявлений (используя OCR и NLP).
2. Другой агент может проверять детали полиса по базе данных.
3. Третий агент может оценивать потенциальное мошенничество, анализируя паттерны.
4. Четвертый агент может взаимодействовать с внешними источниками данных (например, сводками погоды для заявлений об ущербе имуществу).
5. Координирующий агент может организовывать рабочий процесс, синтезировать результаты и представлять рекомендацию.

Сила этого подхода заключается в его модульности, масштабируемости и адаптируемости. Системы можно легче обновлять, совершенствуя отдельных агентов, а сложные проблемы можно разбивать на управляемые части. Cognizant подчеркивает, что ее платформа, использующая технологии Nvidia, такие как NIM для эффективного развертывания агентов и потенциально Riva для коммуникации между агентами, позволит бесшовно интегрировать не только собственные агенты, но и сторонние агентские сети и различные LLM. Эта гибкость крайне важна, поскольку предприятия часто имеют существующие инвестиции в ИИ или предпочитают определенные модели.

Кроме того, Cognizant акцентирует внимание на включении защитных механизмов (security guardrails) и механизмов человеческого надзора в эти мультиагентные системы. Это решает критические корпоративные проблемы, связанные с надежностью, подотчетностью и этичным использованием ИИ. Цель состоит в создании систем, которые расширяют человеческие возможности, надежно автоматизируют сложные процессы и обеспечивают принятие решений на основе данных в реальном времени, что в конечном итоге приводит к более адаптивным и отзывчивым бизнес-операциям.

Трансформация отраслей: Пять столпов инноваций

Cognizant четко обозначила пять ключевых областей, на которых сотрудничество с Nvidia первоначально сосредоточит свои усилия, стремясь обеспечить ощутимую ценность и инновации:

1. Корпоративные ИИ-агенты: Выходя за рамки простых чат-ботов, это включает разработку сложных агентов, способных выполнять комплексные внутренние и внешние задачи. Представьте себе ИИ-агентов, автоматизирующих сложные бэк-офисные процессы, предоставляющих высоко персонализированную поддержку клиентов путем доступа и синтеза информации из нескольких систем или проактивно выявляющих операционные проблемы до их эскалации. Оснащенные возможностями инференса Nvidia (NIM) и инструментами разговорного ИИ (Riva), эти агенты обещают значительный прирост эффективности и улучшение пользовательского опыта.
2. Отраслевые большие языковые модели (LLM): Общим LLM часто не хватает нюансированного понимания, необходимого для специализированных областей. Используя Nvidia NeMo, Cognizant планирует разрабатывать LLM, обученные на специфичных для домена данных для таких отраслей, как здравоохранение (понимание медицинской терминологии и протоколов), финансы (понимание сложных финансовых инструментов и регуляций) или юридические услуги (навигация по прецедентному праву и контрактам). Эти специализированные модели будут предоставлять более точные, релевантные и соответствующие нормативным требованиям результаты для критически важных бизнес-функций.
3. Цифровые двойники для умного производства: Используя Nvidia Omniverse, Cognizant стремится помочь производителям создавать высокодетализированные, физически точные виртуальные копии их производственных линий или целых заводов. Эти цифровые двойники могут использоваться для моделирования производственных сценариев, оптимизации планировок, прогнозирования потребностей в обслуживании, обучения робототехники и виртуального тестирования изменений процессов, что приводит к сокращению времени простоя, повышению эффективности и ускорению циклов инноваций в физическом мире.
4. Фундаментальная инфраструктура для ИИ: Создание и масштабирование ИИ требует надежной, оптимизированной инфраструктуры. Cognizant будет использовать полный стек Nvidia — от GPU до сетевых технологий (таких как NVLink и InfiniBand, хотя они явно не упоминаются в источнике, они являются частью типичного стека Nvidia) и программных платформ, таких как RAPIDS — для проектирования и внедрения масштабируемых, высокопроизводительных вычислительных сред, адаптированных для требовательных ИИ-нагрузок, будь то локально (on-premises), в облаке или на периферии (at the edge).
5. Усовершенствование платформы Neuro AI: Сотрудничество будет непрерывно внедрять последние достижения Nvidia во всю платформу Neuro AI. Это включает интеграцию инструментов для упрощения разработки моделей, развертывания (NIM), обработки данных (RAPIDS), симуляции (Omniverse) и разговорного ИИ (Riva), гарантируя, что клиенты Cognizant имеют доступ к передовой, комплексной среде разработки и эксплуатации ИИ.

Навигация по пути от пилота к производству: Решение реальных проблем

Annadurai Elango, президент Cognizant по основным технологиям и инсайтам (Core Technologies and Insights), точно уловил текущее настроение рынка: «Мы продолжаем видеть, как компании проходят переход от доказательств концепции к более крупномасштабным внедрениям корпоративного ИИ». Этот переход сопряжен с трудностями — технической сложностью, проблемами интеграции, нехваткой талантов, проблемами готовности данных и необходимостью демонстрации четкой бизнес-ценности.

Партнерство Cognizant-Nvidia явно разработано для решения этих болевых точек. Предоставляя предварительно интегрированные решения, используя оптимизированные микросервисы (NIM), предлагая платформы для разработки пользовательских моделей (NeMo) и устанавливая референсные архитектуры (Blueprints), сотрудничество направлено на значительное снижение трения, связанного с масштабированием ИИ.

• Ускоренное развертывание: Микросервисы NIM позволяют развертывать функциональность быстрее, чем создавать и оптимизировать модели с нуля.
• Масштабируемость: Аппаратное и программное обеспечение Nvidia разработано для массового масштабирования, удовлетворяя вычислительные потребности ИИ на уровне всего предприятия.
• Кастомизация: Инструменты, такие как NeMo, позволяют создавать индивидуальные решения, которые обеспечивают более высокую ценность, чем общие модели.
• Интеграция: Экспертиза Cognizant заключается во встраивании этих технологий в существующие корпоративные системы, гарантируя, что ИИ не работает изолированно.
• Снижение рисков: Использование проверенных архитектур (Blueprints) и фокус на безопасности и надзоре помогают смягчить риски, связанные с развертыванием мощных ИИ-технологий.

Упомянутые конкретные отраслевые примеры использования — автоматизированная обработка страховых заявлений, обработка апелляций и жалоб, а также управление цепочками поставок — служат первоначальными примерами. В страховании мультиагентные системы могут кардинально сократить время цикла обработки заявлений, одновременно улучшая обнаружение мошенничества. В администрировании здравоохранения автоматизация апелляций и жалоб может значительно сократить отставание и повысить удовлетворенность пациентов. В цепочке поставок сочетание цифровых двойников (Omniverse) с предиктивной аналитикой (RAPIDS) и интеллектуальными агентами может оптимизировать логистику, прогнозировать сбои и улучшать управление запасами в реальном времени. Однако потенциальные применения распространяются практически на каждую отрасль, готовую принять трансформацию на основе данных.

Таким образом, этот стратегический альянс — это больше, чем просто технологическая интеграция; это согласованные усилия по предоставлению бизнесу инструментов, экспертизы и дорожной карты, необходимых для уверенного перемещения ИИ с периферии в ядро их операций, раскрывая ощутимую ценность и конкурентное преимущество во все более интеллектуальном мире. Основное внимание уделяется тому, чтобы позволить клиентам «быстрее масштабировать ценность ИИ», превращая амбициозные концепции в операционные реалии.