Jak transparentnost a cenotvorba výsledků demokratizují podnikovou umělou inteligenci: Konec skrytých nákladů na umělou inteligenci

## Rychlejší než Moorův zákon: Dramatický pokles cen v oblasti umělé inteligence mění všechno ### Platba podle výsledků: Jak nový cenový model způsobuje revoluci ve světě umělé inteligence ### FinOps pro umělou inteligenci: Konec nekontrolovaným nákladům – jak správně optimalizovat ### Umělá inteligence pro každého: Proč se umělá inteligence nyní stává cenově dostupnou pro vaši společnost ### Jsou vaše náklady na umělou inteligenci mimo kontrolu? Pravda o cenách GPU a účtech za cloud ###

Co znamená současný stav FinOps pro GenAI?

Explozivní růst generativní umělé inteligence učinil z FinOps pro GenAI klíčovou disciplínu pro firmy. Zatímco tradiční cloudové úlohy mají relativně předvídatelné struktury nákladů, aplikace umělé inteligence zavádějí zcela nový rozměr volatility nákladů. Hlavní důvody rostoucích nákladů na umělou inteligenci spočívají v samotné povaze technologie: Generativní umělá inteligence je výpočetně náročná a náklady exponenciálně rostou s množstvím zpracovávaných dat.

Klíčovým aspektem je dodatečná spotřeba zdrojů u modelů umělé inteligence. Spouštění a dotazování dat vyžaduje značné množství výpočetních zdrojů v cloudu, což vede k podstatně vyšším nákladům na cloud. Trénování modelů umělé inteligence je navíc extrémně náročné na zdroje a drahé kvůli zvýšeným nárokům na výpočetní výkon a úložný prostor. Aplikace umělé inteligence navíc často přenášejí data mezi edge zařízeními a poskytovateli cloudových služeb, což způsobuje dodatečné náklady na přenos dat.

Experimentální povaha projektů umělé inteligence tuto výzvu zhoršuje. Společnosti často experimentují s různými případy užití, což může vést k nadměrné alokaci zdrojů a v důsledku toho ke zbytečným výdajům. Vzhledem k dynamické povaze způsobu trénování a nasazování modelů umělé inteligence je obtížné předvídat a kontrolovat spotřebu zdrojů.

Proč je tak těžké pochopit výdaje na GPU a náklady na umělou inteligenci?

Nedostatek transparentnosti ohledně výdajů na grafické karty (GPU) a nákladů na umělou inteligenci je jednou z největších výzev, kterým podniky čelí. Vysoká poptávka a rostoucí náklady na GPU často nutí společnosti budovat drahé multicloudové architektury. Mozaika řešení od různých dodavatelů snižuje transparentnost a brzdí inovace.

Nedostatečná transparentnost nákladů je obzvláště patrná při používání různých typů GPU a cloudových poskytovatelů. Společnosti čelí výzvě, která spočívá v výběru mezi investicemi do GPU v místních podmínkách a cloudovými službami GPU. Místní zdroje GPU jsou k dispozici lokálně jako sdílený fond na vyžádání, čímž se eliminují náklady na vyhrazený, ale pouze občasně používaný specializovaný hardware. To však přináší nové složitosti v alokaci a kontrole nákladů.

Klíčovým problémem je nepředvídatelnost variabilních nákladů v aplikacích umělé inteligence. Téměř každá aplikace umělé inteligence se spoléhá na základní modely, které s sebou nesou značné variabilní náklady, jež se s používáním modelu zvyšují. Každé volání API a každý zpracovaný token přispívá k těmto nákladům a zásadně mění základní strukturu nákladů.

Jak se ve skutečnosti vyvíjejí modelové výdaje?

Jedním z nejpozoruhodnějších vývojů v odvětví umělé inteligence je dramatický pokles nákladů na modely. Generální ředitel OpenAI Sam Altman uvádí, že náklady na používání dané úrovně umělé inteligence klesají zhruba desetinásobně každých 12 měsíců. Tento trend je výrazně silnější než Moorův zákon, který předpovídá zdvojnásobení každých 18 měsíců.

Snížení nákladů je jasně patrné ve vývoji cen modelů OpenAI. Od GPT-4 po GPT-4o se cena za token mezi začátkem roku 2023 a polovinou roku 2024 snížila přibližně 150krát. Tento vývoj činí technologie umělé inteligence stále dostupnějšími pro menší společnosti a širokou škálu případů použití.

Toto neustálé snižování nákladů je způsobeno několika faktory. Konkurence mezi vývojáři modelů a poskytovateli inference vytváří značný cenový tlak. Modely s otevřeným zdrojovým kódem od společností Meta a dalších nyní dosahují výkonu GPT-4, což konkurenci dále zintenzivňuje. Kromě toho se neustále zlepšují hardwarové inovace, jako jsou specializované čipy a ASIC, čímž se snižují náklady na inferenci.

Co znamená optimalizace pracovní zátěže v kontextu umělé inteligence?

Optimalizace pracovní zátěže pro aplikace umělé inteligence vyžaduje holistický přístup, který jde nad rámec tradiční cloudové optimalizace. Pracovní zátěže umělé inteligence se mohou dramaticky lišit ve výpočetní náročnosti a paměťových požadavcích, což činí neinformovaný přístup riskantním a potenciálně vede k významným chybám v prognóze a plýtvání zdroji.

Optimalizace výpočetních zdrojů je klíčová pro optimalizaci nákladů na umělou inteligenci. Výpočetní náklady jsou obvykle největšími výdaji v provozu generace umělé inteligence. Správné dimenzování GPU, TPU a CPU je klíčové: cílem je vybrat nejlehčí akcelerátor, který stále splňuje požadavky na latenci a přesnost SLO. Každý krok na vyšší třídu křemíku zvyšuje hodinové náklady 2–10krát, aniž by zaručoval lepší uživatelský zážitek.

Strategie využití GPU hrají klíčovou roli v optimalizaci nákladů. Nevyužité watthodiny jsou tichým zabijákem rozpočtů GenAI. Multitenancy a elastické clustery transformují zaparkovanou kapacitu na propustnost. Pooling a MIG slicing umožňují rozdělení GPU A100/H100 a vynucení kvót jmenného prostoru, což obvykle vede k nárůstu využití z 25 na 60 procent.

Jak funguje model tvorby cen založený na výsledcích v praxi?

Modely cen založené na výsledcích představují zásadní posun v tom, jak firmy uvažují o monetizaci technologií umělé inteligence. Místo placení za přístup k softwaru nebo jeho používání platí zákazníci za hmatatelné výsledky – například za úspěšně vyřešené prodeje nebo hovory s podporou.

Tyto cenové modely vytvářejí přímou finanční provázanost mezi poskytovateli umělé inteligence a jejich zákazníky. Pokud poskytovatel těží pouze z toho, že jeho řešení přináší měřitelné výsledky, obě strany sdílejí stejnou definici úspěchu. Podle výzkumu společnosti McKinsey vykazují společnosti používající modely tvorby cen založené na výsledcích technologií o 27 procent vyšší spokojenost se vztahy s poskytovateli a o 31 procent lepší návratnost investic ve srovnání s tradičními cenovými dohodami.

Umělá inteligence hraje klíčovou roli při umožňování modelů tvorby cen založených na výsledcích. Tato technologie poskytuje prediktivní analýzu, automatizaci a informace v reálném čase nezbytné pro implementaci takových modelů. Systémy umělé inteligence mohou sledovat a měřit výkon a zajistit, aby slíbených výsledků bylo skutečně dosaženo.

Jakou roli hraje transparentnost v optimalizaci nákladů na umělou inteligenci?

Transparentnost je základem každé efektivní strategie optimalizace nákladů na umělou inteligenci. Bez jasného přehledu o využití zdrojů nemohou společnosti ani pochopit skutečné náklady svých projektů s umělou inteligencí, ani činit informovaná optimalizační rozhodnutí. Potřebu transparentnosti dále zdůrazňuje experimentální povaha vývoje umělé inteligence a nepředvídatelnost požadavků na zdroje.

Klíčovým prvkem transparentnosti je podrobné sledování nákladů. Společnosti potřebují detailní přehled o nákladech na jednotlivé modely, případy užití a obchodní jednotky. To vyžaduje specializované monitorovací nástroje, které jdou nad rámec tradiční správy cloudových nákladů a dokáží zachytit metriky specifické pro umělou inteligenci, jako je spotřeba tokenů, náklady na inferenci a úsilí vynaložené na školení.

Zavedení transparentnosti nákladů zahrnuje několik klíčových oblastí. Patří mezi ně sledování využití API a spotřeby tokenů pro cloudové služby umělé inteligence, monitorování využití GPU a spotřeby energie pro lokální řešení a alokace nákladů mezi konkrétní projekty a týmy. Moderní nástroje nabízejí vizuální dashboardy, které ilustrují příležitosti k úsporám nákladů a pomáhají týmům činit rozhodnutí založená na datech.

Ki-Gamechanger: Nejflexibilnější řešení platformy AI na platformě AI, která snižují náklady, zlepšují jejich rozhodnutí a zvyšují efektivitu

Nezávislá platforma AI: Integruje všechny relevantní zdroje dat společnosti

• Rychlá integrace AI: Řešení AI na míru na míru na míru nebo dny místo měsíců
• Flexibilní infrastruktura: cloudové nebo hostování ve vašem vlastním datovém centru (Německo, Evropa, svobodný výběr umístění)

• Nejvyšší zabezpečení dat: Používání v právnických firmách je bezpečný důkaz
• Používejte napříč širokou škálou zdrojů firemních dat
• Výběr vašich vlastních nebo různých modelů AI (DE, EU, USA, CN)

Více o tom zde:

• Nezávislé platformy umělé inteligence vs. hyperscalery: Které řešení je pro vás to pravé?

Jak mohou firmy identifikovat skryté náklady na umělou inteligenci?

Skryté náklady na umělou inteligenci jsou jednou z největších výzev pro společnosti implementující umělou inteligenci. Zachary Hanif ze společnosti Twilio identifikuje dvě hlavní kategorie skrytých nákladů na umělou inteligenci: technické a provozní. Technicky se umělá inteligence zásadně liší od tradičního softwaru, protože model umělé inteligence odráží stav světa v určitém časovém okamžiku a je trénován na datech, která se časem stávají méně relevantní.

Zatímco tradiční software může fungovat s občasnými aktualizacemi, umělá inteligence vyžaduje průběžnou údržbu. Každá investice do umělé inteligence potřebuje jasný plán údržby a kontroly s definovanými intervaly přeškolování, měřitelnými klíčovými ukazateli výkonnosti (KPI) pro hodnocení výkonnosti a definovanými prahovými hodnotami pro úpravy. Z provozního hlediska mnoha společnostem chybí jasné cíle a měřitelné výsledky pro jejich projekty umělé inteligence, stejně jako definovaná správa a sdílená infrastruktura.

Identifikace skrytých nákladů vyžaduje systematický přístup. Společnosti by měly nejprve identifikovat všechny přímé a nepřímé náklady spojené s implementací a provozem řešení umělé inteligence. Patří sem softwarové licence, náklady na implementaci, náklady na integraci, náklady na školení zaměstnanců, přípravu a čištění dat a náklady na průběžnou údržbu a podporu.

Jaké jsou problémy s měřením návratnosti investic do umělé inteligence?

Měření návratnosti investic (ROI) do umělé inteligence představuje jedinečné výzvy, které přesahují rámec tradičních investic do IT. Zatímco základní vzorec pro výpočet návratnosti investic zůstává stejný – (Návratnost – Investiční náklady) / Investiční náklady × 100 procent – ​​složky projektů umělé inteligence je složitější definovat a měřit.

Klíčovou výzvou je kvantifikace přínosů umělé inteligence. Zatímco přímé úspory nákladů díky automatizaci lze relativně snadno měřit, nepřímé přínosy umělé inteligence jsou obtížněji pochopitelné. Patří mezi ně zlepšená kvalita rozhodování, vyšší spokojenost zákazníků, rychlejší uvedení na trh a posílené inovace. Tato kvalitativní vylepšení, ačkoli mají značnou obchodní hodnotu, je obtížné je převést do finančních jednotek.

Další výzvu představuje časový faktor. Projekty umělé inteligence mají často dlouhodobé účinky, které trvají několik let. Například společnost investující 50 000 EUR do systému zákaznických služeb založeného na umělé inteligenci by mohla ročně ušetřit 72 000 EUR na osobních nákladech, což by vedlo k návratnosti investic 44 % a době návratnosti přibližně osm měsíců. Poměr nákladů a přínosů se však může v průběhu času měnit v důsledku odchylek modelu, vyvíjejících se obchodních požadavků nebo technologického pokroku.

Jak se vyvíjí demokratizace podnikové umělé inteligence?

Demokratizace podnikové umělé inteligence probíhá na několika úrovních a je významně poháněna dramatickým snižováním nákladů na technologie umělé inteligence. Neustálé desetinásobné roční snižování nákladů na modely zpřístupňuje pokročilé funkce umělé inteligence širšímu spektru podniků. Tento vývoj umožňuje malým a středním podnikům (MSP) implementovat řešení umělé inteligence, která byla dříve vyhrazena pro velké korporace.

Klíčovým faktorem demokratizace je dostupnost uživatelsky přívětivých nástrojů a platforem umělé inteligence. Nástroje umělé inteligence pro malé podniky se staly stále dostupnějšími a dostupnějšími a jsou navrženy tak, aby řešily specifické potřeby bez nutnosti týmu datových vědců. Tento vývoj umožňuje malým týmům dosahovat výsledků na podnikové úrovni, od vyřizování zákaznických dotazů až po optimalizaci marketingových kampaní.

Dopad této demokratizace je značný. Studie ukazují, že malé a střední podniky (MSP) mohou díky cílenému využívání umělé inteligence zvýšit svou produktivitu až o 133 procent, s průměrným nárůstem o 27 procent. Společnosti, které již technologie umělé inteligence využívají, z nich těží zejména v oblastech, jako je řízení lidských zdrojů a plánování zdrojů.

Jaký je význam udržitelných investic do umělé inteligence?

Udržitelné investice do umělé inteligence nabývají na významu, protože společnosti musí zvažovat jak dopad na životní prostředí, tak dlouhodobou ekonomickou životaschopnost svých iniciativ v oblasti umělé inteligence. Spotřeba energie aplikací umělé inteligence se stala enormní – odhaduje se, že školení GPT-3 vygenerovalo přes 550 tun CO₂, což je srovnatelné s ročními emisemi CO₂ více než 100 automobilů. Do roku 2030 se očekává, že energetická poptávka datových center v Evropě vzroste na 150 terawatthodin, což je zhruba pět procent celkové evropské spotřeby elektřiny.

Zároveň umělá inteligence nabízí významné příležitosti pro udržitelná řešení. Umělá inteligence může drasticky snížit spotřebu energie v továrnách, zvýšit emise CO₂ v budovách, snížit plýtvání potravinami a minimalizovat používání hnojiv v zemědělství. Tato dvojí povaha umělé inteligence – být součástí problému i řešení – vyžaduje promyšlený přístup k investicím do umělé inteligence.

Investiční strategie udržitelné umělé inteligence zahrnují několik dimenzí. Zaprvé, vývoj energeticky úsporných modelů umělé inteligence pomocí technik, jako je komprese modelů, kvantizace a destilace. Zadruhé, využití obnovitelných zdrojů energie pro školení a provoz systémů umělé inteligence. Zatřetí, implementaci principů zelené umělé inteligence, které slouží jako vodítko pro veškerý vývoj a implementaci umělé inteligence.

Jak ovlivňuje stanovení ceny za výsledky obchodní modely?

Stanovení cen na základě výsledků revolucionizuje tradiční obchodní modely tím, že nově definuje rozdělení rizika a odměny mezi poskytovatele a zákazníky. Umělá inteligence vede k posunu od statických cenových modelů založených na počtu míst k zákazníkům směrem k dynamickým cenovým strukturám orientovaným na výsledky. V tomto modelu jsou poskytovatelé placeni pouze tehdy, když poskytují hodnotu, čímž se sladí pobídky pro společnosti a zákazníky.

Transformace je patrná ve třech klíčových oblastech. Zaprvé, software se stává pracovní silou: Umělá inteligence transformuje to, co kdysi bývalo čistě poskytováním služeb, na škálovatelné softwarové nabídky. Tradiční služby, které vyžadují lidskou práci – jako je zákaznická podpora, prodej, marketing nebo finanční administrativa v zázemí – lze nyní automatizovat a zabalit do softwarových produktů.

Za druhé, počet uživatelských míst již není atomovou jednotkou softwaru. Pokud například umělá inteligence zvládne velkou část zákaznické podpory, firmy budou potřebovat výrazně méně lidských podpůrných pracovníků a v důsledku toho i méně softwarových licencí. To nutí softwarové společnosti zásadně přehodnotit své cenové modely a sladit je s výsledky, které dosahují, spíše než s počtem lidí, kteří k jejich softwaru přistupují.

Jakou roli hrají měřitelné metriky návratnosti investic (ROI)?

Měřitelné metriky návratnosti investic tvoří páteř úspěšných investičních strategií v oblasti umělé inteligence a umožňují společnostem kvantifikovat skutečnou hodnotu jejich iniciativ v oblasti umělé inteligence. Definování specifických klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI) je klíčové pro přesný výpočet návratnosti investic. Mezi důležité KPI patří náklady na jednotku před a po implementaci umělé inteligence, přičemž výrazné snížení nákladů je silným ukazatelem pozitivní návratnosti investic.

Úspora času díky automatizovaným procesům se může přímo promítnout do návratnosti investic, protože ušetřený čas lze finančně ocenit. Snížení míry chyb a zlepšení kvality mají také nepřímý dopad na návratnost investic, protože dlouhodobě zvyšují spokojenost zákazníků a posilují jejich loajalitu. Dále by se mělo měřit, jak intenzivně zaměstnanci využívají řešení umělé inteligence a jak to ovlivňuje jejich produktivitu.

Praktický příklad ilustruje výpočet návratnosti investic: Společnost investuje 100 000 EUR do řešení umělé inteligence pro své prodejní kontaktní centrum. Po jednom roce se konverzní poměr z leadů na prodeje zvýší o pět procent, což vede k dodatečným tržbám ve výši 150 000 EUR. Efektivita obchodního týmu se zvýší o deset procent, což odpovídá úspoře 30 000 EUR na osobních nákladech. Náklady na kvalifikovaného leada se sníží o 20 procent, což vede k marketingovým úsporám ve výši 20 000 EUR. Celkový přínos činí 200 000 EUR, což vede ke 100% návratnosti investic.

Ki-Gamechanger: Nejflexibilnější řešení platformy AI na platformě AI, která snižují náklady, zlepšují jejich rozhodnutí a zvyšují efektivitu

Nezávislá platforma AI: Integruje všechny relevantní zdroje dat společnosti

• Tato platforma AI interaguje se všemi specifickými zdroji dat
  • Z SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox a mnoho dalších systémů správy dat
• Rychlá integrace AI: Řešení AI na míru na míru na míru nebo dny místo měsíců
• Flexibilní infrastruktura: cloudové nebo hostování ve vašem vlastním datovém centru (Německo, Evropa, svobodný výběr umístění)

• Nejvyšší zabezpečení dat: Používání v právnických firmách je bezpečný důkaz
• Používejte napříč širokou škálou zdrojů firemních dat
• Výběr vašich vlastních nebo různých modelů AI (DE, EU, USA, CN)

Výzvy, které naše platforma AI řeší

• Nedostatek přesnosti konvenčních řešení AI
• Ochrana dat a zabezpečení správy citlivých dat
• Vysoké náklady a složitost individuálního vývoje AI
• Nedostatek kvalifikované AI
• Integrace AI do stávajících IT systémů

Více o tom zde:

• AI integrace nezávislé platformy AI pro všechny společnosti pro všechny společnosti pro všechny společnosti

Jak mohou firmy vyvinout strategii FinOps pro umělou inteligenci?

Vývoj efektivní strategie FinOps pro umělou inteligenci vyžaduje strukturovaný osmikrokový přístup, který zohledňuje jak tradiční principy cloudových FinOps, tak i specifické výzvy umělé inteligence. Prvním krokem je vytvoření silného základu vybudováním interdisciplinárního týmu z oblasti financí, technologií, obchodu a produktů. Tento tým musí úzce spolupracovat, aby pochopil a řídil jedinečné aspekty pracovních zátěží umělé inteligence.

Druhý krok se zaměřuje na implementaci komplexních systémů pro viditelnost a monitorování. Pracovní zátěž umělé inteligence vyžaduje specializované monitorování, které jde nad rámec tradičních cloudových metrik a zahrnuje metriky specifické pro umělou inteligenci, jako je spotřeba tokenů, výkon modelu a inferenční náklady. Tato podrobná viditelnost umožňuje organizacím identifikovat faktory ovlivňující náklady a rozpoznat příležitosti k optimalizaci.

Třetí krok zahrnuje implementaci alokace nákladů a odpovědnosti. Projekty umělé inteligence musí být přiděleny jasně definovaným obchodním jednotkám a týmům, aby se zavedla finanční odpovědnost. Čtvrtý krok zahrnuje stanovení rozpočtů a kontrol výdajů, včetně zavedení limitů výdajů, kvót a detekce anomálií, aby se zabránilo neočekávanému nárůstu nákladů.

Jaký dopad bude mít snížení nákladů na nové obchodní modely?

Dramatické snížení nákladů na technologie umělé inteligence – desetinásobné ročně – otevírá dveře zcela novým obchodním modelům a případům užití, které dříve nebyly ekonomicky životaschopné. Sam Altman z OpenAI vidí v tomto vývoji potenciál pro ekonomickou transformaci podobnou zavedení tranzistoru – významného vědeckého objevu, který se dobře škáluje a proniká téměř do každého sektoru ekonomiky.

Snížení nákladů umožňuje společnostem integrovat technologie umělé inteligence do oblastí, kde byly dříve příliš drahé. Nižší ceny vedou k výrazně vyššímu využití, což vytváří pozitivní cyklus: vyšší využití ospravedlňuje další investice do technologie, což vede k ještě nižším nákladům. Tato dynamika demokratizuje přístup k pokročilým technologiím umělé inteligence a umožňuje menším společnostem konkurovat větším konkurentům.

Altman předpovídá, že ceny mnoha druhů zboží dramaticky klesnou, protože umělá inteligence snižuje náklady na inteligenci a pracovní sílu. Zároveň by však mohly ceny luxusního zboží a některých omezených zdrojů, jako je půda, ještě dramatičtěji vzrůst. Tato polarizace vytváří novou tržní dynamiku a obchodní příležitosti, které mohou společnosti strategicky využít.

Jak vypadá budoucnost optimalizace nákladů s využitím umělé inteligence?

Budoucnost optimalizace nákladů řízené umělou inteligencí je formována několika sbíhajícími se trendy. Cloudové řízení nákladů s využitím umělé inteligence již nyní může snížit výdaje až o 30 procent a umožňuje získávání informací v reálném čase a efektivní alokaci zdrojů. Tento vývoj se dále urychlí s integrací strojového učení do nástrojů pro optimalizaci nákladů.

Klíčovým trendem je vývoj chytřejších doporučení pro nákupy a nástrojů pro transparentnost nákladů. AWS a další poskytovatelé cloudových služeb neustále vylepšují své nástroje pro správu nákladů, aby nabízeli lepší přehledy a doporučení. Například nástroj pro doporučení od AWS identifikuje optimální možnosti nákupu na základě historické spotřeby, a tím usnadňuje proaktivní plánování strategií úspor nákladů.

Budoucnost také předpokládá větší standardizaci metrik nákladů na umělou inteligenci. Vývoj FOCUS (FinOps Open Cost and Usage Specification) 1.0 umožňuje společnostem exportovat data o nákladech a využití v jednotném formátu. To výrazně zjednodušuje analýzu výdajů na cloud a identifikaci optimalizačních příležitostí.

Jakou roli hraje technologický vývoj ve snižování nákladů?

Neustálý vývoj základních technologií hraje klíčovou roli v dramatickém snižování nákladů v odvětví umělé inteligence. Významné hardwarové inovace snižují náklady, a to díky specializovaným čipům a ASIC, jako je Amazon Inferentia, a novým hráčům, jako je Groq. I když jsou tato řešení stále ve vývoji, již vykazují dramatické zlepšení jak v ceně, tak v rychlosti.

Společnost Amazon uvádí, že její instance Inferentia poskytují až 2,3krát vyšší propustnost a až o 70 procent nižší náklady na inferenci než srovnatelné možnosti Amazon EC2. Současně se neustále zlepšuje efektivita softwaru. S tím, jak se úlohy inference škálují a do týmu se připojuje více talentů v oblasti umělé inteligence, jsou grafické procesory využívány efektivněji a optimalizace softwaru generuje úspory z rozsahu a nižší náklady na inferenci.

Obzvláště důležitým aspektem je vzestup menších, ale inteligentnějších modelů. Model Llama 3 8B od společnosti Meta má v podstatě stejné výkony jako jejich model Llama 2 70B, který byl uveden na trh o rok dříve. Během jednoho roku byl vytvořen model s téměř desetinovou velikostí parametrů a zároveň se stejným výkonem. Techniky, jako je destilace a kvantizace, umožňují vytvářet stále výkonnější a kompaktnější modely.

Jak demokratizace ovlivňuje konkurenční prostředí?

Demokratizace technologií umělé inteligence zásadně mění konkurenční prostředí a vytváří nové příležitosti pro společnosti všech velikostí. Neustálé snižování nákladů na modely umělé inteligence umožňuje menším společnostem využívat technologie, které byly dříve dostupné pouze velkým korporacím se značnými rozpočty na IT. Tento vývoj vyrovnává podmínky, kde se inovativní nápady a jejich implementace stávají důležitějšími než pouhé finanční zdroje.

Dopad je již měřitelný: Malé a střední podniky (MSP) mohou díky cílenému využívání umělé inteligence zvýšit svou produktivitu až o 133 procent. Toto zvýšení produktivity umožňuje menším společnostem konkurovat větším konkurentům v oblastech, kde byly tradičně v nevýhodě. Automatizace s využitím umělé inteligence přebírá rutinní úkoly a uvolňuje drahocenný čas pro strategické iniciativy.

Demokratizace vede také k fragmentaci trhu se službami umělé inteligence. Zatímco dříve trhu dominovalo několik velkých poskytovatelů, nyní se objevuje řada specializovaných řešení pro specifická odvětví a případy užití. Tato diverzifikace vytváří pro společnosti více možností a podporuje inovace prostřednictvím konkurence. Zároveň představuje nové výzvy v oblasti integrace různých nástrojů umělé inteligence a zajištění interoperability.

Jaká strategická doporučení lze pro firmy učinit?

Pro společnosti, které chtějí těžit z revoluce v oblasti nákladů na umělou inteligenci, vyvstává několik strategických imperativů. Zaprvé, společnosti by měly vyvinout komplexní strategii FinOps pro umělou inteligenci, která jde nad rámec tradičního řízení nákladů na cloud. To vyžaduje specializované týmy, nástroje a procesy, které zohledňují jedinečné charakteristiky úloh umělé inteligence.

Za druhé, společnosti by měly stanovit transparentnost jako základní princip svých investic do umělé inteligence. Bez jasného přehledu o nákladech, výkonnosti a obchodní hodnotě nelze činit informovaná rozhodnutí. To vyžaduje investice do monitorovacích nástrojů, dashboardů a systémů pro podávání zpráv, které dokáží zachytit a zobrazit metriky specifické pro umělou inteligenci.

Za třetí, společnosti by měly při hodnocení a pořizování řešení umělé inteligence upřednostňovat přístupy založené na výsledcích. Místo placení za technologické funkce by měly poskytovatele hodnotit a odměňovat na základě měřitelných obchodních výsledků. To vytváří lepší sladění pobídek a snižuje riziko investic do umělé inteligence.

Za čtvrté, společnosti by měly zvážit dlouhodobou udržitelnost svých investic do umělé inteligence. To zahrnuje jak environmentální udržitelnost prostřednictvím energeticky úsporných modelů a zelených datových center, tak i ekonomickou udržitelnost prostřednictvím neustálé optimalizace a adaptace na měnící se struktury nákladů.

Za páté, firmy by měly přijmout demokratizaci umělé inteligence jako strategickou příležitost. Menší firmy nyní mohou implementovat funkce umělé inteligence, které byly dříve neúnosně drahé, zatímco větší firmy mohou rozšířit své iniciativy v oblasti umělé inteligence do nových oblastí a případů užití. Tento vývoj vyžaduje přehodnocení konkurenčních strategií a identifikaci nových příležitostí k diferenciaci a tvorbě hodnoty.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑ Vytváření nebo přepracování strategie AI

☑️ Pioneer Business Development

 

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

 

 

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus