۶ نکته کلیدی که استارتاپ‌ ها در عصر هوش مصنوعی باید بدانند

۱. تمرکز، عاملی حیاتی است

برای استارتاپ ها، هر تصمیمی اهمیت دارد، بهویژه هنگام ارزیابی گزینه‌های هوش مصنوعی. مهم است که مطمئن شوید این سرمایه‌گذاری‌ها مستقیماً با اهداف تجاری مرتبط هستند. با پرسیدن سه سوال بالا شروع کنید و از پاسخها برای انتخاب ابزارهای زیرساختی مورد نیاز جهت پشتیبانی از مسیر خود استفاده نمایید. در دنیایی پر از عوامل حواسپرتی، تمرکز به شما مزیت میدهد. ابزارهایی را انتخاب کنید که زمان شما را برای حل مهمترین مشکلات کسب‌وکارتان آزاد میگذارند.

یکی از بزرگترین مزیتهای استارتاپها امروز، توانایی شکست سریع و تکرار سریع است. اکنون شاهد تغییراتی هستیم که در آن آزمایشهای سریع فقط مختص شرکتهای نوپا نیست. اخیراً با چند مشتری در حوزه اصلی هوش مصنوعی کار کردیم که در کمتر از سه ماه از مرحله اثبات مفهوم به استقرار کامل هوش مصنوعی رسیدند. یک سال پیش، این فرآیند ممکن بود ۱۲ ماه طول بکشد. یک شریک زیرساخت ابری انتخاب کنید که به شما امکان میدهد سریع آزمایش کنید، تکرار نمایید و در زمان نیاز مقیاس‌پذیری داشته باشید. تمرکز به معنای انجام کار کمتر نیست—بلکه به معنای پاسخگویی سریعتر به نیازهای مشتری است.

۲. تغییر، همیشگی است

منظره هوش مصنوعی نه تنها در حال تحول است، بلکه ممکن است سریعتر از هر موج تکنولوژیکی دیگر در تاریخ بشریت در حال پیشرفت باشد. اکنون مرحله جدیدی از کاربردهای عاملی (Agentic) آغاز شده است. این موج بعدی از بارهای کاری هوش مصنوعی با هزاران عامل تعریف میشود که برای انجام وظایف، بهصورت کوتاه با یکدیگر ارتباط برقرار میکنند. تصور کنید عاملهای هوش مصنوعی ثبت‌نام اداره راهنمایی و رانندگی شما را مدیریت کنند: یکی احراز هویت میکند، دیگری پرداخت را انجام میدهد و عامل سوم زمان تحویل را تنظیم میکند—همه اینها بدون نیاز به کلیک کردن شما در ۱۰ صفحه مختلف.

این تغییر به یک بنیان جدید نیاز دارد. برای تحقق این امر، عامل‌ها به یک روش استاندارد برای ارتباط با یکدیگر و دسترسی سریع به منابع داده نیاز دارند. پروتکل زمینه مدل (Model Context Protocol) در راه‌اندازی موجی از کاربردهای عاملی هوشمند نقش کلیدی دارد که با حداقل کمک انسانی پاسخ سوالات را بازیابی و ارائه میکنند. بسیاری از این کاربردها در حال ظهور هستند و احتمالاً در ۱۲ تا ۱۸ ماه آینده گسترش بیشتری خواهند یافت.

استارتاپ هایی که میخواهند از این تغییر بهره‌برداری کنند، باید زیرساختی را در اولویت قرار دهند که دسترسی به داده‌های بلادرنگ، شبکه های کم تأخیر و انعطاف پذیری لازم برای پشتیبانی از اکوسیستم‌هایی عامل محور را فراهم میکند.

۳. نوآوری در هر لایه

رشد سریع هوش مصنوعی توسط نوآوری در تمام سطوح پیش میرود، نه فقط در آخرین تراشه ها، بلکه در تکنیکهای علوم کامپیوتر که نحوه عملکرد مدلهای زبانی بزرگ (LLM) را کنترل میکنند. درک این طیف کامل از نوآوری برای پیشتازی ضروری است.

به کشینگ KV توجه کنید که امکان استفاده مجدد از محاسبات قبلی برای استنتاج را فراهم میکند، بدون اینکه هر بار همه‌چیز از نو محاسبه شود. این روش میتواند زمان، قدرت پردازش و هزینه را ذخیره کند—عواملی حیاتی برای استارتاپ ها. همچنین تکنیک ترکیب متخصصان (Mixture of Experts) وجود دارد که به مدلهای زبانی بزرگ اجازه میدهد مشکلات پیچیده را تجزیه و هر بخش را به مدل—و زیرساخت مرتبط—که بهترین عملکرد را دارد، واگذار کنند. مثلاً برخی وظایف اگر روی CPUها اجرا شوند، نسبت به GPUهای گران قیمت، هزینه کمتری خواهند داشت. این امر برای کارهایی که به داده های ساختار یافته از پایگاه های داده رابط های و نرم‌افزار‌های مانند Oracle Fusion Cloud Applications متکی هستند، صدق میکند.

وقتی پشته هوش مصنوعی یک کسب‌وکار از داده تا مدل و پردازش بهینه شود، هم کارایی و هم انعطاف پذیری به دست می‌آید. این نوع نوآوری به مرور شکل میگیرد و با انتخاب زیرساخت طراحی شده برای پشتیبانی از آن آغاز میشود.

۴. داده همچنان محور است

کاربردها همیشه در حال تغییر هستند، اما یک چیز ثابت میماند: وابستگی آنها به حجم عظیمی از داده ها، اغلب در قالب های مختلف بسته به مورد استفاده. با تکامل هوش مصنوعی به سمت سیستم های عاملی و خودمختار، میزان داده های تولید و مصرف شده به صورت نمایی در حال رشد است. هرچه این سیستم ها بیشتر تعامل کنند، اهمیت قراردادن داده ها در نزدیکی محل پردازش بیشتر میشود.

در بسیاری موارد، این به معنای قراردادن داده ها در نزدیکی مدلهای زبانی بزرگ است تا تبادلات غیرضروری که عملکرد شبکه را کاهش میدهند، به حداقل برسند. در Oracle Cloud Infrastructure (OCI)، ذخیره‌سازی، پردازش و مدل‌ها در کنار هم قرار دارند که به حذف گلوگاه‌های عملکرد و حداکثر کردن توان عملیاتی کمک میکند.

پشتیبانی مؤثر از بارهای کاری هوش مصنوعی در عین حفظ صرفه اقتصادی، مستلزم استفاده از انواع ذخیره‌سازی متناسب با مراحل مختلف چرخه عمر داده است. OCI سیستمهای فایل پرسرعت مانند File Storage with Lustre برای آموزش مدلهای بزرگ، ذخیره سازی شیء (Object Storage) برای مدیریت داده‌های بدون ساختار و ذخیرهسازی آرشیوی (Archive Storage) برای نگهداری بلندمدت ارائه میدهد که همگی برای پاسخگویی به نیازهای قیمت-عملکرد معماری های هوش مصنوعی محور طراحی شده‌اند.

اوراکل دهه‌ها تجربه در مدیریت داده‌های حیاتی را در پلتفرم داده خودمختار خود گنجانده است. با OCI، استارتاپ ها میتوانند:

• مدلهای زبانی بزرگ پیشرفته را از ارائه‌دهندگان مختلف یکپارچه کنند یا مدلهای خود را بسازند.
• بینشهای Oracle Cloud Fusion Applications را برای تغذیه مدلهای خود استفاده نمایند.
• مستقیماً به داده‌های Oracle Database بدون هزینه‌های اضافی یکپارچه سازی دسترسی داشته باشند.

دسترسی سریعتر و مستقیم به دادهها نه‌تنها عملکرد سیستم را بهبود می‌بخشد، بلکه پایه‌گذار تصمیم‌گیری های سریعتر و آگاهانه تر است.

۵. کالایی شدن ادامه دارد

مسیر تکامل تکنولوژی روشن است: قدرت سخت‌افزاری افزایش مییابد، درحالیکه قیمت آن در حال تثبیت است. این روند ادامه خواهد یافت و همانطور که قبلاً اشاره شد، نوآوری حول فناوری بهبودیافته نیز ادامه مییابد.

به‌عنوان یک استارتاپ، از این کالایی شدن و انعطاف پذیری آن بهره ببرید، بدون اینکه از حل مشکل اصلی خود غافل شوید. پروپوزیت ارزش شما چیست و چگونه هوش مصنوعی مبتنی بر ابر میتواند به شما در تقویت آن کمک کند؟

زیرساخت مناسب باید از این سرعت پشتیبانی کند، بدون اینکه شما را مجبور به انتخاب بین هزینه، عملکرد و سادگی کند.

۶. مراقب فرصت های کاملاً جدید باشید

تمرکز روی هدف اصلی حیاتی است، اما به معنای ندیدن فرصتهای جدید نیست. هوش مصنوعی فقط یک ابزار برای بهینه‌سازی نیست—میتواند عاملی برای کشف ایده‌های کاملاً نو باشد.

درحالی که اهداف تجاری و نقشه راه محصول شما پیش میرود، مهم است که نسبت به فرصت های جدیدی که هوش مصنوعی ممکن است آشکار کند، هوشیار باشید. این فرصتها ممکن است در حوزه‌های مرتبط باشند یا به‌طور غیرمنتظره‌ای در جهتی کاملاً جدید ظاهر شوند.

مثلاً یک استارتاپ را در نظر بگیرید که به رستورانها در بهینه‌سازی برنامه‌ریزی نیروی انسانی کمک میکند. محصول اولیه ساده است: از داده‌های گذشته و پیش‌بینی‌ها برای کاهش اضافه‌کاری و فرسودگی نیروها استفاده میکند. اما به مرور، مدلهای هوش مصنوعی آن نشان دادند که افزایش تقاضا با آمار تاریخی مراجعه مشتریان همخوانی ندارد. با بررسی بیشتر، استارتاپ متوجه شد که این افزایشها با رویدادهای محلی، تغییرات آب‌وهوا و حتی ترندهای شبکه های اجتماعی درباره منوی خاصی مرتبط است. این بینش به یک محصول کاملاً جدید تبدیل شد: یک API پیشبینی تقاضای هایپرلوکال، نه فقط برای رستوران ها، بلکه برای برندها، پلتفرم های تحویل غذا یا هرکسی که میخواهد ترافیک مشتری و رفتار خرید را پیشبینی کند. این یک تکرار نیست—این خلق یک دسته کاملاً جدید است. و این با مشاهده سیگنالی اتفاق افتاد که کسی به دنبال آن نبود.

اینها فرصت‌هایی هستند که هوش مصنوعی میتواند آزاد کند و به حرکت از صرفه‌جویی در هزینه به درآمد کاملاً جدید و ارزش بلندمدت تجاری کمک نماید. این پتانسیل واقعی به کارگیری هوش مصنوعی با هدف است: نه فقط اتوماسیون، بلکه رشد معنادار.

سرعت به تنهایی کافی نیست

با این حجم از نوآوری در زیرساخت، مدلها و کاربردها، به راحتی ممکن است درگیر جدیدترین فناوریها شوید. استارتاپ ها تمایل دارند سریع حرکت کنند و مرزها را آزمایش نمایند، اما تاثیر پایدار از دانستن جایی که باید تمرکز کنید ناشی میشود.

سوال این نیست که آیا هوش مصنوعی را بپذیریم، بلکه این است که آن را کجا به کار بگیریم. هر ابتکاری باید به یک هدف مشخص مرتبط باشد، خواه بهبود کارایی، تسریع رشد مشتری یا ایجاد درآمد جدید. استارتاپ‌هایی که بر نتایج عملی متمرکز میمانند و با شرکای مناسب همسو میشوند، بیشترین شانس را برای رهبری موج بعدی نوآوری دارند.

موفقیت در هوش مصنوعی به این نیست که چه کسی اول حرکت کند، بلکه به این است که چه کسی با هدف حرکت کند، روی مشکل درست تمرکز نماید و مطمئن شود که زیرساخت، داده ها و مدل‌ها برای حل آن همسو هستند.

هوش مصنوعی را در مقیاس با زیرساخت قدرتمند و مقرون به صرفه OCI بسازید، آموزش دهید و مستقر کنید.
به عملکرد، انعطاف پذیری و کنترل مورد نیاز استارتاپ خود دست یابید، با پشتیبانی همان زیرساختی که مورد اعتماد شرکت های پیشرو است.