Maksimér fordelene ved lokale LLM’er og behold kontrollen

Sådan udnyttes fordelene ved lokale LLM’er bedst muligt

Efterhånden som kunstig intelligens bevæger sig fra eksperimenter til en integreret del af forretningen, står nordiske virksomheder ved et vigtigt strategisk vejkryds. Mens de globale overskrifter fokuserer på teoretiske sci-fi-scenarier, handler virkeligheden for nordiske IT-chefer og beslutningstagere om langt mere konkrete udfordringer: streng datastyring, stigende omkostninger til AI-forbrug og en voksende afhængighed af eksterne platforme.

For at sikre robust drift og beskytte følsomme data vælger flere fremadskuende nordiske virksomheder at investere i open source-infrastruktur og lokale sprogmodeller frem for udelukkende at basere sig på offentlige amerikanske AI-platforme.

For at forstå denne udvikling er det nødvendigt at se nærmere på de skjulte udfordringer ved de mest udbredte AI-platforme i dag og forstå, hvorfor kontrol over egen infrastruktur ikke længere blot er en mulighed, men i stigende grad en nødvendighed.

AI-risici for nordiske virksomheder

I takt med at vi går ind i årets sidste kvartal, er samtalen om kunstig intelligens nået et afgørende punkt. Hvis man følger de traditionelle medier, præges AI-debatten ofte af ekstreme scenarier, der spænder fra teknologiske utopier til diskussioner om menneskehedens undergang.

For nordiske virksomhedsledere, IT-direktører og offentlige beslutningstagere er udfordringerne dog langt mere jordnære, men mindst lige så presserende.

Den største trussel er ikke en superintelligens, der overtager verden. Det er tab af datasuverænitet, uforudsigelige driftsomkostninger og den strategiske risiko ved at blive låst til én leverandør.

De skjulte risici ved mainstream-AI

I løbet af de seneste år har virksomhederne haft travlt med at integrere platforme som ChatGPT, Claude, Gemini og Perplexity i deres daglige drift. Men at opbygge en virksomheds centrale infrastruktur på basis af disse tredjepartsapplikationer medfører betydelige sikkerhedsrisici.

Volatilitet på platformen

Der er en reel forretningsmæssig risiko ved at investere betydelige udviklingsressourcer i en platform, som måske ikke eksisterer i sin nuværende form om få år.

AI-landskabet ændrer sig hurtigt. Selvom nogle modeller dominerer markedet i dag, vil flere af dem blive udfaset, konsolideret eller ændret markant i de kommende år. Når virksomheder bygger skræddersyede arbejdsgange oven på proprietære AI-modeller, bliver deres drift i høj grad afhængig af strategiske beslutninger truffet af amerikanske teknologigiganter.

Fælden i tokenbaserede prismodeller

En anden udfordring er de økonomiske modeller bag kommercielle AI-tjenester.

De fleste AI-platforme anvender en betalingsmodel baseret på antal tokens. I takt med at AI tages i brug på tværs af flere afdelinger og til mere komplekse opgaver, vokser omkostningerne ofte eksponentielt.

Det gør det vanskeligt at budgettere og skabe økonomisk forudsigelighed, når omkostningerne afhænger af medarbejdernes daglige brug af AI.

Datasikkerhed og risikoen ved “black box”-modeller

For nordiske virksomheder er datasikkerhed måske den vigtigste problemstilling.

Når man anvender kommercielle AI-platforme som ChatGPT eller Claude, behandles virksomhedens data på servere placeret uden for Norden og ofte uden for Europa. Selv når leverandørerne tilbyder lukkede enterprise-løsninger og lover, at data ikke anvendes til træning, har der været tilfælde, hvor private data utilsigtet er blevet eksponeret eller anvendt.

Samtidig bliver de største AI-modeller stadig mere komplekse og dermed også vanskeligere at kontrollere og auditere. Når en model fungerer som en lukket “black box”, har virksomheden ingen reel mulighed for at inspicere, tilpasse eller sikre den underliggende teknologi.

Præcision frem for rå styrke: Fordelen ved open source

En udbredt myte i AI-branchen er, at større modeller altid er bedre.

For de fleste virksomheder er det imidlertid ikke nødvendigt at benytte de største og mest generelle modeller til daglige arbejdsopgaver. Tværtimod oplever mange organisationer, at mindre og mere specialiserede open source-modeller kan levere mindst lige så gode resultater til specifikke formål.

Modeller som eksempelvis GLM kan downloades, tilpasses og køres lokalt.

Forestil dig et scenarie, hvor en netværksspecialist ønsker hjælp fra AI til at konfigurere firewalls eller udvikle sikker netværksinfrastruktur. Hvis disse sikkerhedskritiske oplysninger deles med en ekstern AI-platform, udgør det en betydelig sikkerhedsrisiko.

Ved at anvende en lokal open source-model forbliver al databehandling inden for virksomhedens egne rammer. Dermed får man fordelene ved AI uden at kompromittere virksomhedens mest følsomme oplysninger.

Fra udfordring til mulighed: NetNordics Cloud AI-løsninger

Fordelene ved lokale open source-modeller er tydelige:

• Fuld datasuverænitet
• Øget sikkerhed
• Ingen afhængighed af tredjepartsplatforme

Men lokale AI-løsninger stiller samtidig store krav til den underliggende infrastruktur. Drift af avancerede sprogmodeller kræver betydelig regnekraft og adgang til kraftige GPU’er (Graphics Processing Units).

For de fleste organisationer er det hverken økonomisk eller praktisk realistisk selv at investere i, drive og vedligeholde den nødvendige hardware.

Her tilbyder NetNordic to forskellige Cloud AI-løsninger.

1. LLM som en tjeneste (LLMaaS)

I stedet for at betale variable tokenomkostninger til en amerikansk AI-leverandør kan virksomheder abonnere på en dedikeret sprogmodel gennem NetNordic.

LLM as a Service giver adgang til en specifik model, der hostes sikkert af NetNordic.

Hvis AI-løsningen leveres af en amerikansk udbyder, behandles data ofte uden for Norden. Med en open source-model hostet hos NetNordic forbliver dataene private, sikre og underlagt lokal lovgivning.

Det giver virksomheder mulighed for at implementere avancerede AI-løsninger uden at kompromittere datasikkerheden.

2. GPU som en tjeneste (GPUaaS)

For virksomheder, der ønsker at drive deres egne modeller, men mangler den nødvendige hardware, tilbyder NetNordic GPU as a Service.

I stedet for store investeringer i eget udstyr kan virksomheder leje den nødvendige GPU-kapacitet gennem en fleksibel abonnementsmodel.

Det giver adgang til præcis den regnekraft, der er behov for, samtidig med at omkostningerne forbliver forudsigelige.

Da infrastrukturen drives lokalt af NetNordic, minimeres afhængigheden af globale teknologileverandører. Samtidig bliver håndteringen af GDPR og internationale dataoverførsler væsentligt enklere, fordi data opbevares og behandles lokalt.

GPUaaS er derfor særligt relevant for den offentlige sektor, kommuner og brancher med høje regulatoriske krav, såsom finans- og sundhedssektoren.

Tag kontrollen over din AI-fremtid

Tiden med eksperimenter på store, uforudsigelige og omkostningstunge offentlige AI-platforme er ved at blive afløst af en ny fase præget af modenhed og fokus på forretningsværdi.

For at opnå operationel excellence bør nordiske virksomheder prioritere:

• Forudsigelige omkostninger
• Høj datasikkerhed
• Teknologisk uafhængighed

Ved at kombinere open source-modeller med NetNordics Cloud AI-infrastruktur kan virksomheder udnytte AI’s innovationskraft uden at give afkald på kontrol over data, sikkerhed eller budgetter.

Vil du styrke din AI-infrastruktur og samtidig bevare kontrollen?

Læs mere om NetNordics skalerbare, sikre og lokalt hostede løsninger på NetNordic Private Cloud.