الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة شديدة كل ساعة، ومن أفضل ما صدر هو الاستدلال باستخدام  Hardware Inferencing للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وهو حل يغير قواعد اللعبة بالنسبة للمؤسسات التي تعطي الأولوية لسيادة البيانات والاستقلالية التشغيلية، حيث تتيح هذه التقنية للمؤسسات تشغيل نماذج الـ LLM المتقدمة، بما في ذلك إصدار Llama 3.1 الأخير، بالكامل دون اتصال بالإنترنت على أجهزة متخصصة والمسمى بالـ LPUs. ومن خلال القيام بذلك، تستطيع المؤسسات التحرر من الاعتماد على مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي المستندة على الحوسبة السحابية، مما يمنحها السيطرة الكاملة على بياناتها وعمليات الذكاء الاصطناعي مع تحقيق سرعات استدلال مذهلة.
أما بالنسبة للمؤسسات الجادة، وخصوصًا تلك التي تعمل في قطاعات تتعامل مع معلومات حساسة أو تخضع لإشراف تنظيمي صارم، أصبح تبني الاستدلال القائم على Hardware للنماذج اللغوية الكبيرة أمرًا بالغ الأهمية، فالقدرة على تشغيل نماذج مثل Llama 3.1 على الأجهزة المحلية لا تعالج فقط القضايا الحرجة المتعلقة بالخصوصية والامتثال، بل تقدم أيضًا مرونة التشغيل في البيئات ذات الاتصال المحدود أو المقيد بالإنترنت، يضمن هذا النهج أن المؤسسات يمكنها الاستفادة من إمكانيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة دون التنازل عن أمن البيانات أو الاستقلالية التشغيلية.
ويواصل النظام البيئي الداعم لنشر النماذج اللغوية الكبيرة محليًا التوسع، مع أدوات مثل Ollama التي تسهل تقييم تصميم العتاد لتحقيق أداء استدلالي مثالي. ومع دفع نماذج مثل Llama 3.1 حدود الممكن في معالجة اللغة الطبيعية ، فإن الطلب على حلول الاستدلال المحلي الفعالة سيستمر في النمو ـ بالنسبة للمؤسسات التي تقدر سيادة عمليات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، فإن الاستثمار في قدرات الاستدلال المعتمدة على العتاد يتحول بسرعة من ميزة استراتيجية إلى ضرورة تشغيلية (خصوصا لدى الدوائر الحكومية)، مما يضمن بقاءها في طليعة الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على السيطرة الصارمة على بياناتها وعملياتها.