AI tržište u ovoj fazi više ne počiva samo na velikim modelima, nego na podacima, orkestraciji, trošku inferencije i mogućnosti da se sustavi uvedu u stvarne poslovne procese. Poduzeća zato sve češće procjenjuju gdje model treba raditi, tko ima pristup podacima, koliko košta svaki automatizirani zadatak i može li se učinak mjeriti kroz produktivnost, brzinu razvoja, smanjenje pogrešaka ili bolju korisničku uslugu
Kawasaki surađuje s Nvidijom i Microsoftom na AI i robotici u San Joseu. Kawasaki navodno surađuje s Nvidijom i Microsoftom na integraciji AI-ja i robotike u novom centru u San Joseu. Tema spaja fizičku umjetnu inteligenciju, industrijsku automatizaciju i cloud-to-edge arhitekture.
Robotika traži drukčiji AI od uredskih agenata: modeli moraju razumjeti prostor, sigurnosna ograničenja, senzorske podatke i rad u stvarnom vremenu. Partnerstva s Nvidijom i Microsoftom upućuju na potrebu za kombinacijom akceleratora, simulacije, clouda i industrijskog softvera. Fizički AI sve više ulazi u logistiku, proizvodnju i servisne robote. Vrijednost nastaje kada se modeli povežu sa strojevima, digitalnim blizancima i podacima iz operacija, a ne samo kada generiraju tekst ili slike.
Kawasakijev centar u San Joseu pokazuje kako industrijska robotika ulazi u novu fazu povezivanja s AI platformama i cloud ekosustavima. Robotski sustavi više nisu samo programirani strojevi za ponavljajuće zadatke, nego sve češće postaju dio podatkovnog i softverskog lanca. Nvidijin AI sloj i Microsoftova platforma daju takvim projektima računalnu i razvojnu osnovu.
Za proizvodne tvrtke najveća vrijednost leži u povezivanju robota, senzora, digitalnih blizanaca i sustava planiranja. AI može pomoći u prilagodbi zadataka, nadzoru kvalitete i optimizaciji procesa, ali mora raditi u okruženju gdje su sigurnost i pouzdanost važniji od brzine eksperimenta. Industrijski AI zato traži drukčiji standard provjere od potrošačkih aplikacija.
San Jose kao lokacija nije slučajan jer povezuje robotičku industriju s ekosustavom silicijske doline, dobavljačima čipova i cloud partnerima. Takav spoj može ubrzati razvoj prototipova i komercijalnih rješenja. Međutim, prijenos u tvornice diljem svijeta zahtijevat će lokalnu integraciju, obuku radnika i prilagodbu sigurnosnim normama.
Za europsku industriju ovo je signal da se konkurencija u automatizaciji sve više seli prema platformama. Dobavljač koji može spojiti mehaniku, AI modele, podatke i integraciju u proizvodni sustav imat će prednost. Kawasaki time pokazuje da robotika postaje dio šire AI infrastrukture, a ne izdvojena industrijska niša.
Umjetna inteligencija razvija se brže od infrastrukture, regulatornih okvira i organizacijskih procesa koji je trebaju pratiti. Europa intenzivno govori o podatkovnoj suverenosti, regulativi i potrebi za vlastitim kapacitetima, ali između rasprave i realizacije još postoji velik jaz. „Puno pričamo, ali ne radimo toliko; to je trenutačno jedna od osnovnih premisa“, ističe za ICTbusiness Media - ICTbusiness.info Marko Dagelić, CEO Datum. Za njega je upravo kontrola nad procesima i podacima jedan od temelja ozbiljne primjene umjetne inteligencije.
Promjena cijene često znači uređivanje više tablica i slanje novih verzija kupcima ili kolegama. Cjenici okuplja unos, objavu i povijest cijena u jednoj web aplikaciji. Korisnik uvozi pripremljenu Excel datoteku ili ručno uređuje stavke, dok kupci pristupaju objavljenim podacima bez prijave.
Rast umjetne inteligencije više nije samo pitanje novih modela, aplikacija i računalnih čipova. U pozadini se ubrzano mijenja fizička infrastruktura potrebna za njihov rad, a podatkovni centri postaju veći, energetski intenzivniji i tehnički složeniji. Upravo se taj val potražnje sada snažno prelijeva i na Europu, nakon što je prethodnih godina bio najvidljiviji u Sjedinjenim Američkim Državama. Vertiv zbog toga povećava proizvodne i inženjerske kapacitete u Hrvatskoj, koja za kompaniju ima važnu ulogu u projektiranju i isporuci infrastrukturnih sustava za EMEA regiju.
