Paikalliset LLM-ratkaisut ja digitaalinen suvereniteetti

Miksi paikalliset kielimallit kiinnostavat nyt organisaatioita?

Tekoäly siirtyy nopeasti kokeiluista liiketoiminnan ytimeen. Samalla organisaatiot arvioivat datan hallintaa, tekoälyn tietoturvaa ja riippuvuutta globaaleista palveluista. Paikallinen kielimalli tarjoaa vaihtoehdon yrityksen tekoälyn toteuttamiseen ympäristössä, jossa data, kustannukset ja käyttö pysyvät paremmin hallinnassa.

Kun tekoäly siirtyy nopeiden kokeiluvaiheiden jälkeen osaksi liiketoiminnan ydintä, pohjoismaiset organisaatiot ovat kriittisessä strategisessa käännekohdassa. Vaikka maailmanlaajuiset uutisotsikot keskittyvät teoreettisiin scifi-tyyppisiin vaaroihin, pohjoismaisten yritysten IT-johtajien ja liiketoimintajohtajien välitön todellisuus keskittyy konkreettisiin toiminnallisiin haasteisiin: tiukkaan tietohallintoon, kiihtyviin tunnusavainkustannuksiin ja vaaralliseen riippuvuuteen kolmansien osapuolten alustoista.

Toiminnan joustavuuden ylläpitämiseksi ja arkaluontoisten tietojen suojaamiseksi tulevaisuuteen suuntautuneet pohjoismaiset yritykset ovat siirtymässä avoimen lähdekoodin infrastruktuuriin, jotta ne voivat hyödyntää paikallisten suurten kielimallien eli LLM-mallien keskeisiä etuja sen sijaan, että luottaisivat amerikkalaisiin julkisiin teknologia-alustoihin. Suomessa paikalliset kielimallit liittyvät myös datan hallintaan, digitaaliseen suvereniteettiin ja suomen kielen asemaan tekoälyn kehityksessä.

Jotta voimme ymmärtää, miksi tämä muutos on käynnissä, meidän on ensin tarkasteltava nykyisten valtavirran tekoälyalustojen piileviä sudenkuoppia ja sitä, miksi oman infrastruktuurin hallinta ei ole enää pelkkä vaihtoehto, vaan välttämättömyys.

Mitkä tekoälyn riskit koskettavat pohjoismaisia organisaatioita?

Vuoden 2026 viimeiselle neljännekselle siirryttäessä tekoälyä koskeva keskustelu yritysmaailmassa on saavuttanut kriittisen käännekohdan. Jos seuraa valtamediaa, tekoälykeskustelua hallitsevat äärimmäiset skenaariot – utopistisista teknologisista singulariteeteista vakaviin keskusteluihin ihmiskunnan sukupuutosta. Pohjoismaisten yritysjohtajien, IT-johtajien ja julkisen sektorin päätöksentekijöiden kannalta tekoälyyn liittyvät välittömät huolenaiheet ovat kuitenkin paljon konkreettisempia, mutta yhtä kiireellisiä.

Nykypäivän yrityksille todellinen uhka ei ole maailmanvallan kaappaava hallitsematon superäly. Se on tietosuvereniteetin menettäminen, kiihtyvät toimintakustannukset sekä toimittajariippuvuuden aiheuttama vakava strateginen riski.

Suomessa kokonaisuuteen liittyy myös kieli. Suomenkielistä laadukasta koulutusaineistoa on saatavilla vähemmän kuin englanninkielistä aineistoa. Siksi paikallisessa kehityksessä on pyritty parantamaan suomen ja muiden pohjoismaisten kielten käsittelyä avoimissa kielimalleissa.

Mitä riskejä julkisiin tekoälypalveluihin liittyy?

Viime vuosina yritykset ovat kiirehtineet ottamaan ChatGPT:n, Clauden, Geminin ja Perplexityn kaltaiset alustat osaksi päivittäistä toimintaansa. Yrityksen ydininfrastruktuurin rakentaminen näiden kolmannen osapuolen sovellusten varaan aiheuttaa kuitenkin vakavia haavoittuvuuksia.

Alustariippuvuus ja teknologian hallinta

Merkittävä liiketoimintariski liittyy siihen, että suuria kehitysresursseja sijoitetaan alustaan, joka ei välttämättä säily nykyisessä muodossaan. Tekoälyala on erittäin epävakaa. Nykyisestä hallitsevasta asemastaan huolimatta jotkut nykyisistä suurimmista kaupallisista malleista tullaan väistämättä poistamaan käytöstä, yhdistämään tai muuttamaan radikaalisti tulevina vuosina. Räätälöityjen yritystyönkulkujen rakentaminen omistusoikeudellisen mallin päälle tarkoittaa, että yrityksesi toiminnan vakaus on täysin amerikkalaisen teknologiajätin liiketoimintasuunnitelman armoilla.

Kun tekoälystä tulee osa keskeisiä prosesseja, organisaation on huomioitava myös palvelun jatkuvuus, hinnoittelu, tietojen sijainti ja teknisten rajapintojen muutokset. Avoimiin malleihin perustuva ratkaisu voi tarjota enemmän vaihtoehtoja, mutta siirrettävyyteen vaikuttavat edelleen infrastruktuuri, integraatiot, osaaminen ja lisenssiehdot.

Tekoälyn kustannukset kasvavat käytön mukana

Toinen kiireellinen kysymys on kaupallisen tekoälyn rahoitusmalli. Yleisimmät mallit toimivat ”pay-per-token” -periaatteella. Kun yritys laajentaa tekoälyn käyttöä – ottamalla sen käyttöön useammissa osastoissa entistä monimutkaisempiin tehtäviin – nämä token-kustannukset nousevat eksponentiaalisesti ja voivat nopeasti karata käsistä. IT-budjetin ennustaminen muuttuu lähes mahdottomaksi, kun ydinohjelmiston kustannukset vaihtelevat työntekijöiden päivittäisen kehoteiden määrän mukaan.

Tokenit ovat tekstiyksiköitä, joiden määrään monien tekoälypalvelujen hinnoittelu perustuu. Kustannusten ennustettavuus korostuu, kun tekoälyä siirretään kokeiluista tuotantokäyttöön. Paikallinen ratkaisu ei kuitenkaan ole automaattisesti edullisempi, sillä kokonaiskustannuksiin vaikuttavat myös käyttöaste, mallin koko, laskentakapasiteetti, ylläpito ja osaaminen.

Tietoturva, tietosuoja ja sääntely

Ehkäpä pohjoismaisten yritysten kannalta kriittisin kysymys on tietoturva. Kun käytät kaupallisia malleja, kuten ChatGPT:tä tai Claudea, yrityksesi tiedot kulkevat Yhdysvalloissa sijaitsevien palvelimien kautta. Vaikka maksaisitkin premium-tason, ”suljetuista” yrityspaketeista, joissa nimenomaisesti luvataan, ettei tietojasi käytetä mallien koulutukseen, on dokumentoitu tapauksia, joissa mallit ovat silti keränneet ja hyödyntäneet yksityisiä tietoja, joihin niillä ei olisi pitänyt olla pääsyä.

Käytännössä tietojen käsittelypaikka ja käyttötarkoitus riippuvat palvelusta, sopimuksesta ja käyttöönottotavasta. Osa kansainvälisistä palveluntarjoajista tarjoaa ehdot täyttäville yritysasiakkaille eurooppalaisia tiedon sijainti- ja käsittelyvaihtoehtoja. Siksi organisaation on tarkistettava palvelukohtaiset ehdot ja tietovirrat ennen käyttöönottoa.

Lisäksi näiden omistusoikeudellisten mallien kasvaessa yhä suuremmiksi ja monimutkaisemmiksi ne voivat muuttua arvaamattomiksi. Olemme nähneet esimerkkejä esimerkiksi Hugging Face -yhteisössä, jossa suuret ja erittäin tehokkaat mallit alkavat käyttäytyä odottamattomasti tai niin sanotusti ”karkaavat käsistä”. Kun malli on kolmannen osapuolen hallitsema valtava musta laatikko, sinulla ei ole mahdollisuutta tarkastaa, säätää tai suojata sen taustalla olevaa arkkitehtuuria.

EU:n tekoälysäädös perustuu riskiperusteiseen lähestymistapaan. Organisaation velvollisuudet riippuvat käyttötarkoituksesta sekä siitä, toimiiko organisaatio järjestelmän tarjoajana vai käyttöönottajana. Arvioinnin kohteena ei siksi ole vain kielimalli, vaan koko käyttötapaus ja sitä ympäröivä ratkaisu.

Tarvitaanko aina markkinoiden suurinta kielimallia?

Tekoälyalalla vallitseva myytti on, että ”isompi on parempi”. Todellisuudessa useimmat yritykset eivät tarvitse Googlen tai OpenAI:n uusimpien lippulaivamallien valtavaa, yleistä laskentatehoa päivittäisissä, erityisissä toimintatehtävissään.

Sen sijaan yritykset ovat huomanneet, että ne voivat saavuttaa parempia tuloksia yksinkertaisemmilla, tarkasti kohdennetuilla avoimen lähdekoodin malleilla, kuten GLM:llä ja muilla vastaavilla. Nämä mallit voidaan ladata, mukauttaa ja käyttää kokonaan paikallisesti.

Avoin malli voidaan ottaa käyttöön organisaation hallitsemassa ympäristössä ja mukauttaa rajattuun käyttötarkoitukseen. Avoimuus ei kuitenkaan yksin tee ratkaisusta turvallista. Turvallisuus muodostuu mallista, infrastruktuurista, datasta, käyttöoikeuksista ja valvonnasta.

Tarkastellaan erittäin arkaluonteista käyttötapausta: koodaamista ja turvallista IT-infrastruktuuria. Jos verkkoinsinööri haluaa tekoälyn apua yrityksen palomuurien sääntöjen laatimisessa tai turvallisten verkkoympäristöjen määrittämisessä, kyseisen yrityskohtaisen ja turvallisuuden kannalta herkän koodin syöttäminen ulkoiseen malliin on katastrofaalinen turvallisuusriski. Käyttämällä paikallista avoimen lähdekoodin mallia kaikki tietojenkäsittely tapahtuu kokonaan yrityksen omien suljettujen ovien takana. Saat tekoälyn tuoman tehokkuuden ilman, että digitaaliset suunnitelmasi paljastuvat ulkomaailmalle.

Sama periaate koskee esimerkiksi sisäisten asiakirjojen käsittelyä, teknisen dokumentaation analysointia ja organisaation omaan tietoon perustuvaa hakua. Jokaisen organisaation ei silti tarvitse kouluttaa omaa perustamalliaan. Usein tarkoituksenmukaisempi ratkaisu on valita olemassa oleva malli ja sovittaa se hallitussa ympäristössä rajattuun käyttötarkoitukseen.

Paikallisen tekoälyn infrastruktuuri käytännössä

Paikallisesti käytettävän avoimen lähdekoodin tekoälyn edut ovat selvät: täydellinen tietojen hallintaoikeus, turvallinen koodaus ja kolmannen osapuolen alustoihin liittyvien riskien poistuminen. Tämä tuo kuitenkin mukanaan uuden ongelman yritysjohtajille. Paikallisten mallien käyttö vaatii valtavaa laskentatehoa, erityisesti erittäin kehittyneitä GPU-prosessoreita (Graphics Processing Units). Valtaosalle yrityksistä omien GPU-palvelinparkkien hankkiminen, sijoittaminen, jäähdyttäminen ja ylläpito on taloudellisesti ja logistisesti mahdotonta.

Tässä NetNordic täyttää aukon tarjoamalla kaksi erillistä pilvi- ja tekoälyratkaisua, jotka tarjoavat paikallisten suurten kielimallien tärkeimmät edut ilman mittavia pääomainvestointeja.

LLM palveluna: hallittu reitti tuotantokäyttöön

Sen sijaan, että yritykset maksaisivat vaihtelevia token-kustannuksia yhdysvaltalaiselle palveluntarjoajalle, NetNordic tarjoaa yrityksille mahdollisuuden tilata tietyn Large Language Model as a Service (LLMaaS) -palvelun. Tässä mallissa yritys vuokraa omistettua kapasiteettia tietylle kielimallille, jota NetNordic ylläpitää turvallisesti.

Jos vuokraat palvelun OpenAI:lta, tietosi siirtyvät Atlantin yli. Jos vuokraat vakiintuneen avoimen lähdekoodin mallin (kuten GLM) NetNordicin kautta, tietosi pysyvät turvassa, yksityisinä ja paikallisen lainsäädännön alaisina. Tämä antaa yrityksille mahdollisuuden ottaa käyttöön erittäin tehokkaita, räätälöityjä tekoälytyökaluja henkilöstönsä käyttöön vaarantamatta milloinkaan omistamiaan tietoja.

Kansainvälisiin tiedonsiirtoihin ja tietojen sijaintiin liittyvät kysymykset riippuvat aina valitusta palvelusta ja sopimuksesta. Paikallisen palvelun keskeinen hyöty on, että käsittely-ympäristö, vastuut ja tietovirrat voidaan määritellä organisaation vaatimusten mukaisesti.

LLMaaS tarjoaa etenemistavan organisaatiolle, joka haluaa käyttää avointa kielimallia hallitussa ympäristössä mutta ei halua rakentaa koko alustaa itse.

GPU palveluna: laskentatehoa ilman raskaita investointeja

Yrityksille, joilla on sisäistä osaamista omien mallien käyttämiseen ja hallintaan, mutta joilta puuttuu tarvittava laitteisto, NetNordic tarjoaa räätälöidyn GPU as a Service (GPUaaS) -palvelun. Sen sijaan, että joudut ostamaan kalliita laitteita etukäteen, GPU-kapasiteetin vuokraaminen – joko erillisten fyysisten laitteiden tai skaalautuvien virtuaalisten GPU-instanssien avulla – tarjoaa juuri sen laskentatehon, jota tarvitset, kiinteällä ja ennustettavalla kuukausibudjetilla.

Koska NetNordic hallinnoi fyysisiä palvelimia paikallisesti, organisaatiosi on täysin riippumaton suurista amerikkalaisista teknologiayrityksistä. Mikä tärkeintä, sinun ei tarvitse huolehtia kansainvälisiä tiedonsiirtoja koskevien GDPR-vaatimusten noudattamisen monimutkaisuudesta. Tiedot tallennetaan ja käsitellään paikallisesti. Tämä tekee GPUaaS-palvelusta poikkeuksellisen arvokkaan ja turvallisen palvelun julkiselle sektorille, kunnille sekä tiukasti säännellyille toimialoille, kuten rahoitus- tai terveydenhuoltoalalle.

Tietojen paikallinen käsittely voi yksinkertaistaa kansainvälisiin tiedonsiirtoihin liittyvien riskien hallintaa. Se ei kuitenkaan yksin takaa tietosuojavaatimusten täyttymistä, vaan henkilötietojen käsittely on arvioitava kokonaisuutena.

GPUaaS antaa organisaatiolle mahdollisuuden hyödyntää valitsemaansa mallia ilman omaa GPU-laiteinvestointia ja sovittaa kapasiteetin todelliseen käyttötarpeeseen.

Kuinka edetä paikallisten kielimallien käyttöönotossa?

Aika, jolloin kokeiltiin massiivisia, arvaamattomia ja kalliita julkisia tekoälymalleja, on väistymässä ja tilalle on tulossa uusi, yrityskäytössä kypsä aikakausi. Saavuttaakseen operatiivisen huippuosaamisen pohjoismaisten yritysten on asetettava etusijalle ennustettavat kustannukset, tinkimätön tietoturva ja alustariippumattomuus.

Hyödyntämällä avoimen lähdekoodin malleja ja NetNordicin pilvipohjaista tekoälyinfrastruktuuria yritysjohtajat voivat turvallisesti antaa tiimeilleen tekoälyn tuoman potentiaalin käyttöön. Saat tekoälyn tuoman innovaation hyödyt samalla, kun pidät tietosi – ja budjettisi – tiukasti omassa hallinnassasi.

Suomalaisessa keskustelussa paikallisiin kielimalleihin yhdistyvät erityisesti pohjoismaisten kielten tuki, digitaalinen suvereniteetti ja tekoälyn hallittu käyttöönotto. Jokaisen organisaation ei tarvitse rakentaa omaa kielimallia tai GPU-infrastruktuuria. Olennaista on valita käyttötarkoitukseen sopiva malli ja toteuttaa ratkaisu ympäristössä, joka vastaa organisaation turvallisuus-, jatkuvuus- ja sääntelyvaatimuksia.

Oletko valmis turvaamaan yrityksesi tekoälyinfrastruktuurin? Ja pitämään tilanteen hallinnassasi? Lue lisää skaalautuvista, turvallisista ja paikallisesti ylläpidettävistä ratkaisuistamme: NetNordic Private Cloud.