Дилемма разработчика ИИ: проприетарный ИИ против экосистемы с открытым исходным кодом

Генеративный искусственный интеллект (GenAI) становится все более популярным во многих отраслях, и компании инвестируют в эту технологию для улучшения разработки программного обеспечения, маркетинга и обслуживания клиентов. Разработчики сталкиваются с фундаментальным выбором между использованием крупных проприетарных моделей или принятием открытых исходных моделей, которые можно адаптировать для удовлетворения конкретных бизнес-требований. Крупные проприетарные модели предлагают универсальность и часто используются для широкого спектра задач, в то время как открытые исходные модели обеспечивают прозрачность и гибкость, позволяя легко заменять модели и настраивать их для конкретных конструкций. Открытая платформа для корпоративного искусственного интеллекта (OPEA) упрощает реализацию комплексных решений GenAI для предприятий, включая генерацию с поддержкой поиска (RAG), агентов и системы памяти. Большинство бизнесов отдают предпочтение специализированным моделям, а не универсальным, поскольку они лучше соответствуют меняющимся бизнес-требованиям и отраслевым тенденциям. Выбор между проприетарными и открытыми исходными моделями влияет на капитальные расходы (CapEx) и операционные расходы (OpEx), а открытые исходные модели потенциально могут предложить экономически эффективные решения.