'Miljoenen kostende digital twins zijn er straks gewoon met een druk op de knop', stelt Oracle-topman Neil Sholay

Het regende dollars en zettaflops tijdens de Oracle AI World in Las Vegas. Oracle greep het event aan voor de lancering van zijn nieuwe AI Data Platform, waar alle onderdelen die je nodig hebt voor de meest geavanceerde AI-toepassingen vooraf zijn ingebakken. Kroonjuweel van het platform is de Zettascale10, oftewel 's wereld krachtigste AI-supercomputer in de cloud

(zie ook het kader: De duizelingwekkende rekenkracht van de AI native stack).

„Wij spelen hiermee in op de snel groeiende behoefte aan nieuwe, specifiek op AI gerichte IT-infrastructuur", vertelt Neil Sholay, VP AI Business Value van Oracle, tijdens een exclusief interview met BusinessWise. „Die moet beter kunnen omgaan met de hoge eisen die AI-technologie stelt aan zaken als rekenkracht, dataverwerking, energieverbruik, bandbreedte en koeltechnologie."

Opkomst van de AI-native stack

Om dat mogelijk te maken is het zaak om ontwerp en productie van AI-modellen, chips en datacentra vanaf dag 1 zoveel mogelijk op elkaar af te stemmen binnen een zogenaamde AI-native stack. Dat is tevens een belangrijke drijfveer achter de steeds nauwere samenwerking van Oracle met OpenAI en chipproducent Nvidia, en de miljardeninvesteringen die deze bedrijven recent aankondigden.

„Een AI-native stack verwijst naar een technologie-architectuur die specifiek vanaf de basis voor AI-gebruik is ontworpen", aldus Sholay, „dus niet als toevoeging of plug-in bovenop bestaande IT-systemen. In deze benadering zijn alle lagen van de 'stapel', van infrastructuur tot applicatie, geoptimaliseerd om AI-modellen te trainen, in te zetten en continu te verbeteren."

Lees ook - Evan Goldberg bij presentatie Oracle NetSuite Next: 'AI moet werken zoals mensen werken, niet andersom'

Sholay leidt een team van senior data scientists, consultants en andere experts. Samen helpen zij Oracle's strategische klanten in Europa, het Midden-Oosten en Afrika om optimaal gebruik te maken van de laatste mogelijkheden van AI-technologie. Een van zijn belangrijkste focuspunten is de vereiste ontwikkeling van horizontale naar verticale AI-integratie.

Van general purpose naar vertical AI

„Verreweg de meeste AI-toepassingen die we nu tegenkomen liggen als een laagje over bestaande IT-toepassingen heen", vertelt Sholay. „Dat zijn vooral general purpose AI-technologieën, zoals digital assistants en chatbots, die breed worden ingezet voor productiviteit en betere user experience. Niets mis mee, en het is een makkelijke manier om te experimenteren met AI. Maar als je de investering naast de return on investment legt, levert dat regelmatig te weinig op om je CFO te overtuigen."

De gesprekken die Sholay met zijn cliënten voert gaan daarom meestal over Vertical AI. „Daarbij breng je alle belangrijke workflows en bedrijfsprocessen in kaart die door de gehele organisaties lopen", legt hij uit. „Elke organisatie heeft waarschijnlijk 30 tot 80 kernprocessen die de identiteit en output definiëren. Die ga je 'van onder naar boven' volledig opnieuw inrichten, met de nieuwe mogelijkheden van AI-technologie als uitgangspunt. Dat vereist een fundamenteel andere mindset."

Lees ook - Oracle investeert 1 miljard dollar in AI en cloudinfrastructuur in Nederland

Sholay's team helpt met het verkrijgen van die mindset, en het verkennen van de nieuwste mogelijkheden van de nieuwste AI native. Goed voorbeeld is het recente AI-project voor een grote Britse bank. „De CFO van die bank heeft een team van 80 researchanalisten", vertelt Sholay. „Zij analyseren grote aantallen rapporten om bijvoorbeeld over zakelijke risico's te kunnen adviseren. Een LLM verwerkt die data veel sneller, maar komt nog niet tot hetzelfde hoogwaardige advies."

Pasklare reasoning agents en digital twins

De nieuwste Nvidia chips zijn voorzien honderden sectorspecifieke AI-oplossingen. Solay: "Zo konden we veel sneller dan voorheen een zogenaamde reasoning agent inzetten. Die observeert en leert nu hoe de menselijke analisten tot hun beslissingen komen en kan dat proces gaan repliceren. Natuurlijk hebben de analisten zelf het laatste woord, maar de snelheid waarmee de bank zo de allerlaatste AI-toepassingen kan toepassen neemt hierdoor enorm toe."

Andere spannende toepassing van deze zogenaamde NIM's (NVIDIA Inference Microservices) is de snelle uitrol van zogenaamde digital twins. „Die verwerken data uit een groot aantal sensoren, bijvoorbeeld uit een machine of gehele fabriek, om daar een gedetailleerd realtime spiegelbeeld van te produceren", legt Sholay uit. „Die kan het model gebruiken om bijvoorbeeld te voorspellen wanneer er iets kapot kan gaan, of uit te rekenen hoe het beter of efficiënter kan functioneren."

Digital twins op licentie

Sholay geeft het voorbeeld van een groot telecombedrijf, dat zo realtime in beeld brengt waar zijn netwerk over- of onderbelast wordt. Die kennis helpt om het netwerk doorlopend efficiënter te maken. „Tot nu toe zijn digital twins vaak duur maatwerk, en blijft gebruik door de vereiste miljoeneninvestering nog beperkt. Nu de basis voor deze mogelijkheden gewoon al is 'ingebakken' in je IT-infrastructuur, kunnen bedrijven hier massaal mee gaan experimenteren, tegen véél lagere licentiekosten."

Wat betekent dit volgens Sholay voor de verdere evolutie van AI-technologie in de komende jaren? „Op dit moment is de markt voor AI-training groot", antwoordt hij. „Gezien de genoemde ontwikkelingen lijkt het echter logisch dat de markt voor enterprise AI inferencing, oftewel de ontwikkeling van AI-toepassingen voor concrete enterprise use cases, de komende periode veel sneller gaat groeien. Bedrijven kunnen daardoor massaal op zoek gaan naar oplossingen voor hun eigen unieke uitdagingen. Ik verwacht daardoor een explosie aan spannende nieuwe toepassingen."

Ontvang elke week het beste van BusinessWise in je mailbox, ook over AI, ook over technologie. Schrijf je hier nu gratis in: