Kuidas läbipaistvus ja tulemustele suunatud hinnakujundus demokratiseerivad ettevõtte tehisintellekti: varjatud tehisintellekti kulude lõpp

## Kiirem kui Moore'i seadus: tehisintellekti dramaatiline hinnalangus muudab nüüd kõike ### Numbrid tulemuste kaupa: Kuidas uus hinnamudel tehisintellekti maailma revolutsiooniliselt muudab ### Tehisintellekti finantsops: Lõpp kontrollimatutele kuludele – kuidas õigesti optimeerida ### Tehisintellekt kõigile: Miks on tehisintellekt nüüd teie ettevõtte jaoks taskukohane ### Kas teie tehisintellekti kulud on kontrolli alt väljas? Tõde GPU hindade ja pilvearvete taga ###

Milline on GenAI FinOpsi praegune seis?

Generatiivse tehisintellekti plahvatuslik levik on muutnud GenAI finantsopsid ettevõtetes kriitilise tähtsusega distsipliiniks. Kuigi traditsioonilistel pilveteenustel on suhteliselt prognoositavad kulustruktuurid, toovad tehisintellekti rakendused kaasa täiesti uue kulude keerukuse dimensiooni. Tehisintellekti kulude kasvu peamised põhjused peituvad tehnoloogia enda olemuses: generatiivne tehisintellekt on arvutuslikult intensiivne ja kulud kasvavad eksponentsiaalselt koos töödeldavate andmete hulgaga.

Peamine kaalutlus on tehisintellekti mudelite täiendav ressursitarbimine. Andmete käitamine ja päringute tegemine nõuab pilves suuri arvutusressursse, mille tulemuseks on oluliselt kõrgemad pilvekulud. Lisaks on tehisintellekti mudelite treenimine äärmiselt ressursimahukas ja kulukas suurenenud arvutusvõimsuse ja salvestusvajaduse tõttu. Lõpuks teostavad tehisintellekti rakendused sagedast andmeedastust servaseadmete ja pilveteenuse pakkujate vahel, mis toob kaasa täiendavaid andmeedastuskulusid.

Probleemi süvendab tehisintellekti projektide eksperimentaalne iseloom. Ettevõtted katsetavad sageli erinevate kasutusjuhtudega, mis võib viia ressursside ülepakkumiseni ja sellest tulenevalt tarbetute kulutusteni. Kuna tehisintellekti mudelite treenimine ja juurutamine on dünaamiline olemus, on ressursside tarbimist raske ennustada ja kontrollida.

Miks on GPU kulutusi ja tehisintellekti kulusid nii raske mõista?

Läbipaistmatuse puudumine graafikakaartide ja tehisintellekti kulude osas on ettevõtete jaoks üks suurimaid väljakutseid. Suur nõudlus ja kasvavad graafikakaartide kulud sunnivad ettevõtteid sageli ehitama kulukaid mitme pilve arhitektuure. Erinevate tarnijate lahenduste killustik kahjustab läbipaistvust ja takistab innovatsiooni.

Kulude läbipaistvuse puudumine on eriti ilmne erinevat tüüpi GPU-de ja pilveteenuse pakkujate kasutamisel. Ettevõtted seisavad silmitsi väljakutsega valida kohapealsete GPU-investeeringute ja pilvepõhiste GPU-teenuste vahel. GPU-ressursid on kohapeal saadaval jagatud nõudmisel, vältides spetsiaalse, kuid ainult vahelduvalt kasutatava riistvara kulusid. See aga tekitab uusi keerukusi kulude jaotamisel ja kontrollimisel.

Peamine probleem seisneb tehisintellekti rakenduste muutuvkulude ettearvamatuses. Peaaegu iga tehisintellekti rakendus on üles ehitatud alusmudelitele, millega kaasnevad märkimisväärsed muutuvkulud, mis skaleeruvad koos mudeli kasutamisega. Iga API-kõne ja iga töödeldud märk aitab kaasa nendele kuludele, mis kujutab endast olulist muutust aluseks olevas kulustruktuuris.

Kuidas mudeliga seotud kulud tegelikult arenevad?

Üks tähelepanuväärsemaid arenguid tehisintellekti valdkonnas on mudelite väljundkulude dramaatiline langus. OpenAI tegevjuht Sam Altman teatab, et teatud tasemel tehisintellekti kasutamise kulud vähenevad umbes iga 12 kuu järel kümme korda. See trend on oluliselt tugevam kui kuulus Moore'i seadus, mis ennustab kahekordistumist iga 18 kuu järel.

Kulude vähenemine kajastub selgelt OpenAI mudelite hinnaarengus. GPT-4-lt GPT-4o-le langes žetooni hind 2023. aasta alguse ja 2024. aasta keskpaiga vahel ligikaudu 150 korda. See areng muudab tehisintellekti tehnoloogiad üha kättesaadavamaks väiksematele ettevõtetele ja paljudele erinevatele kasutusjuhtudele.

Selle pideva kulude vähenemise taga on mitu tegurit. Mudelite arendajate ja järelduste pakkujate vaheline konkurents tekitab märkimisväärset hinnasurvet. Meta ja teiste avatud lähtekoodiga mudelid lähenevad nüüd GPT-4 jõudlusele, mis õhutab konkurentsi veelgi. Lisaks täiustuvad pidevalt riistvarauuendused, näiteks spetsiaalsed kiibid ja ASIC-id, mis vähendab järelduste kulusid.

Mida tähendab töökoormuse optimeerimine tehisintellekti kontekstis?

Tehisintellekti rakenduste töökoormuse optimeerimine nõuab terviklikku lähenemisviisi, mis läheb kaugemale traditsioonilisest pilveoptimeerimisest. Tehisintellekti töökoormused võivad arvutusmahu ja salvestusvajaduse poolest dramaatiliselt erineda, mistõttu on teadmatu lähenemine riskantne ja võib viia oluliste ennustusvigade ja ressursiraiskamiseni.

Arvutusressursside optimeerimine on tehisintellekti kulude optimeerimise keskmes. Arvutuskulud on GenAI tegevuses tavaliselt suurim kulu. Graafikaprotsessorite, TPJ-de ja protsessorite õige suuruse valimine on ülioluline: kõige kergema kiirendi valimine, mis vastab endiselt latentsuse ja täpsuse SLO-dele, on võtmetähtsusega. Iga samm kõrgema räniklassi poole suurendab tunnikulusid 2–10 korda, garanteerimata paremat kasutajakogemust.

GPU kasutusstrateegiad mängivad kulude optimeerimisel keskset rolli. Kasutamata vatt-tunnid on GenAI eelarvete vaikne tapja. Mitme üüriga ja elastsed klastrid muudavad pargitud võimsuse läbilaskevõimeks. Ühiskasutus ja MIG-viilutamine võimaldavad A100/H100 GPU-sid jaotada ja nimeruumi kvoote jõustada, mille tulemuseks on tavaliselt kasutusastme hüpe 25 protsendilt 60 protsendile.

Kuidas tulemuspõhine hinnakujundus praktikas toimib?

Tulemuspõhised hinnamudelid kujutavad endast põhimõttelist muutust ettevõtete mõtteviisis tehisintellekti tehnoloogiate monetiseerimise osas. Tarkvarale juurdepääsu või selle kasutamise eest maksmise asemel maksavad kliendid käegakatsutavate tulemuste eest – näiteks edukalt lahendatud müügi- või tugivestluste eest.

Need hinnamudelid loovad otsese finantsseotuse tehisintellekti pakkujate ja nende klientide vahel. Kui pakkuja saab kasu ainult siis, kui tema lahendus annab mõõdetavaid tulemusi, jagavad mõlemad pooled sama edu definitsiooni. McKinsey uuringu kohaselt teatavad tulemuspõhiseid tehnoloogia hinnamudeleid kasutavad ettevõtted 27 protsenti suuremast rahulolust pakkujate suhetega ja 31 protsenti paremast investeeringutasuvusest võrreldes traditsiooniliste hinnakokkulepetega.

Tehisintellektil on tulemuspõhiste hinnamudelite võimaldamisel oluline roll. Tehnoloogia pakub ennustavat analüütikat, automatiseerimist ja reaalajas teadmisi, mis on selliste mudelite rakendamiseks vajalikud. Tehisintellekti süsteemid saavad jälgida ja mõõta tulemuslikkust ning tagada lubatud tulemuste tegeliku saavutamise.

Milline roll on läbipaistvusel tehisintellekti kulude optimeerimisel?

Läbipaistvus on iga tõhusa tehisintellekti kulude optimeerimise strateegia alus. Ilma selge ülevaateta ressursikasutusest ei saa ettevõtted aru oma tehisintellekti projektide tegelikest kuludest ega teha teadlikke optimeerimisotsuseid. Läbipaistvuse vajadust tugevdab tehisintellekti arendamise eksperimentaalne iseloom ja ressursinõuete ettearvamatus.

Läbipaistvuse võtmeelement on detailne kulude jälgimine. Ettevõtted vajavad üksikasjalikku teavet kulude kohta mudeli, kasutusjuhtumi ja äriüksuse kohta. See nõuab spetsiaalseid jälgimisvahendeid, mis lähevad kaugemale traditsioonilisest pilvekulude haldamisest ja suudavad jäädvustada tehisintellektile omaseid näitajaid, nagu tokeni tarbimine, järelduskulud ja koolituskoormus.

Kulude läbipaistvuse rakendamine hõlmab mitut võtmevaldkonda. Nende hulka kuuluvad API kasutamise ja tokenitarbimise jälgimine pilvepõhiste tehisintellekti teenuste jaoks, GPU kasutamise ja energiatarbimise jälgimine kohapealsete lahenduste jaoks ning kulude jaotamine konkreetsetele projektidele ja meeskondadele. Kaasaegsed tööriistad pakuvad visuaalseid juhtpaneele, mis toovad esile kulude kokkuhoiuvõimalusi ja aitavad meeskondadel teha andmepõhiseid otsuseid.

Sõltumatud tehisintellekti platvormid kui strateegiline alternatiiv Euroopa ettevõtetele – pilt: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: kõige paindlikum AI-platvorm – kohandatud lahendused, mis vähendavad kulusid, parandavad nende otsuseid ja suurendavad tõhusust

Sõltumatu AI platvorm: integreerib kõik asjakohased ettevõtte andmeallikad

• Kiire AI integreerimine: kohandatud AI-lahendused ettevõtetele tundidel või päevadel kuude asemel
• Paindlik infrastruktuur: pilvepõhine või hostimine oma andmekeskuses (Saksamaa, Euroopa, vaba asukoha valik)

• Suurim andmeturve: kasutamine advokaadibüroodes on ohutu tõendusmaterjal
• Kasutage paljudes ettevõtte andmeallikates
• Oma või mitmesuguste AI -mudelite valik (DE, EL, USA, CN)

Lisateavet selle kohta siin:

• Sõltumatud tehisintellekti platvormid vs hüperskaleerijad: milline lahendus teile sobib?

Kuidas saavad ettevõtted tuvastada tehisintellekti varjatud kulusid?

Varjatud tehisintellekti kulud on tehisintellekti rakendavate ettevõtete jaoks üks suurimaid väljakutseid. Zachary Hanif Twiliost tuvastab kaks peamist varjatud tehisintellekti kulude kategooriat: tehnilised ja tegevuskulud. Tehnilisest küljest erineb tehisintellekt traditsioonilisest tarkvarast põhimõtteliselt selle poolest, et tehisintellekti mudel esindab maailma olukorda konkreetsel ajahetkel ja seda treenitakse andmetega, mis aja jooksul muutuvad vähem asjakohaseks.

Kuigi traditsiooniline tarkvara saab hakkama aeg-ajalt toimuvate uuendustega, vajab tehisintellekt pidevat hooldust. Iga tehisintellekti investeering nõuab selget hooldus- ja jälgimiskava, kus on määratletud ümberõppe intervallid, mõõdetavad tulemuslikkuse hindamise mõõdikud ja määratletud kohanduste läviväärtused. Operatiivselt puuduvad paljudel ettevõtetel oma tehisintellekti projektide jaoks selged eesmärgid ja mõõdetavad tulemused, samuti määratletud juhtimine ja jagatud infrastruktuur.

Varjatud kulude kindlakstegemine nõuab süstemaatilist lähenemist. Ettevõtted peaksid kõigepealt tuvastama kõik otsesed ja kaudsed kulud, mis on seotud tehisintellekti lahenduste juurutamise ja käitamisega. Nende hulka kuuluvad tarkvaralitsentsid, juurutamiskulud, integratsioonikulud, töötajate koolituskulud, andmete ettevalmistamine ja puhastamine ning pideva hoolduse ja toe kulud.

Millised on tehisintellekti investeeringute investeeringutasuvuse mõõtmise väljakutsed?

Tehisintellekti investeeringute investeeringutasuvuse (ROI) mõõtmine tekitab ainulaadseid väljakutseid, mis ulatuvad traditsioonilistest IT-investeeringutest kaugemale. Kuigi investeeringutasuvuse põhivalem jääb – (tootlus – investeeringukulu) / investeeringukulu × 100 protsenti – on tehisintellekti projektide komponente keerulisem määratleda ja mõõta.

Peamine väljakutse seisneb tehisintellekti eeliste kvantifitseerimises. Kuigi automatiseerimisest tulenevat otsest kulude kokkuhoidu on suhteliselt lihtne mõõta, on tehisintellekti kaudseid eeliseid raskem tabada. Nende hulka kuuluvad parem otsuste kvaliteet, suurem klientide rahulolu, kiirem turule jõudmise aeg ja suurem innovatsioon. Kuigi neil kvalitatiivsetel parandustel on märkimisväärne äriline väärtus, on neid raske rahasse ümber arvutada.

Ajakomponent on veel üks väljakutse. Tehisintellekti projektidel on sageli pikaajaline mõju, mis ulatub mitme aastani. Näiteks investeerib ettevõte tehisintellektil põhinevasse klienditeenindussüsteemi 50 000 eurot, säästes personalikuludelt aastas 72 000 eurot. See annab 44-protsendilise investeeringutasuvuse ja tasub end ära umbes kaheksa kuuga. Kulude ja tulude suhe võib aga aja jooksul muutuda mudeli nihkumise, muutuvate ärivajaduste või tehnoloogia arengu tõttu.

Kuidas areneb ettevõtte tehisintellekti demokratiseerimine?

Ettevõtte tehisintellekti demokratiseerimine toimub mitmel tasandil ja seda soodustab peamiselt tehisintellekti tehnoloogiate maksumuse dramaatiline vähenemine. Mudelikulude pidev kümnekordne vähenemine igal aastal muudab täiustatud tehisintellekti võimalused kättesaadavaks laiemale hulgale ettevõtetele. See areng võimaldab väikestel ja keskmise suurusega ettevõtetel rakendada tehisintellekti lahendusi, mis varem olid reserveeritud ainult suurkorporatsioonidele.

Demokratiseerimise peamiseks edasiviivaks jõuks on kasutajasõbralike tehisintellekti tööriistade ja platvormide kättesaadavus. Väikeettevõtetele mõeldud tehisintellekti tööriistad on muutunud üha taskukohasemaks ja kasutajasõbralikumaks, olles loodud konkreetsete vajaduste rahuldamiseks ilma andmeteadlaste meeskonnata. See areng võimaldab väikestel meeskondadel saavutada ettevõtte tasemel tulemusi, alates klientide päringute menetlemisest kuni turunduskampaaniate optimeerimiseni.

Selle demokratiseerimise mõju on märkimisväärne. Uuringud näitavad, et väikesed ja keskmise suurusega ettevõtted saavad tehisintellekti sihipärase kasutamise abil oma tootlikkust suurendada kuni 133 protsenti, kusjuures keskmine kasv on 27 protsenti. Ettevõtted, kes juba kasutavad tehisintellekti tehnoloogiaid, saavad sellest eriti kasu sellistes valdkondades nagu personalijuhtimine ja ressursside planeerimine.

Kui olulised on jätkusuutlikud tehisintellekti investeeringud?

Jätkusuutlikud investeeringud tehisintellekti on muutumas üha olulisemaks, kuna ettevõtted peavad arvestama nii oma tehisintellekti algatuste keskkonnamõju kui ka pikaajalise majandusliku elujõulisusega. Tehisintellekti rakenduste energiatarve on muutunud tohutuks – GPT-3 treenimine on hinnanguliselt tekitanud üle 550 tonni CO₂, mis on võrreldav enam kui 100 auto aastase CO₂ heitkogusega. 2030. aastaks peaks Euroopa andmekeskuste energiavajadus tõusma 150 teravatt-tunnini, mis moodustab ligikaudu viis protsenti Euroopa elektrienergia kogutarbimisest.

Samal ajal pakub tehisintellekt olulisi võimalusi jätkusuutlike lahenduste jaoks. Tehisintellekt saab tehastes märkimisväärselt vähendada energiatarbimist, suunata hooned süsinikuheitmeid säästvale teele, vähendada toidujäätmeid või minimeerida väetiste kasutamist põllumajanduses. See tehisintellekti kahetine olemus – olles nii osa probleemist kui ka osa lahendusest – nõuab tehisintellekti investeeringutele läbimõeldud lähenemist.

Jätkusuutlikud tehisintellekti investeerimisstrateegiad hõlmavad mitut mõõdet. Esiteks energiatõhusate tehisintellekti mudelite väljatöötamine, kasutades selliseid tehnikaid nagu mudeli tihendamine, kvantiseerimine ja destilleerimine. Teiseks taastuvate energiaallikate kasutamine tehisintellekti süsteemide koolitamiseks ja käitamiseks. Kolmandaks rohelise tehisintellekti põhimõtete rakendamine, mis on juhiseks kogu tehisintellekti arendamisel ja rakendamisel.

Kuidas tulemuspõhine hinnakujundus mõjutab ärimudeleid?

Tulemuspõhine hinnakujundus muudab traditsioonilisi ärimudeleid, määratledes uuesti riski ja tasu jaotuse teenusepakkujate ja klientide vahel. Tehisintellekt soodustab nihet staatilistelt, istekohtadel põhinevatelt hinnamudelitelt dünaamilistele, tulemuspõhistele hinnastruktuuridele. Selles mudelis makstakse teenusepakkujatele ainult siis, kui nad pakuvad väärtust, viies ettevõtete ja klientide stiimulid vastavusse.

Muutus on ilmne kolmes põhivaldkonnas. Esiteks, tarkvarast on saamas tööjõud: tehisintellekt muudab kunagi puhtalt teenindusettevõtted skaleeritavateks tarkvarapakkumisteks. Traditsioonilisi teenuseid, mis nõuavad inimtööjõudu – näiteks klienditugi, müük, turundus või kontoritöö finantshaldus – saab nüüd automatiseerida ja tarkvaratoodetena pakendada.

Teiseks, kasutajakohtade arv ei ole enam tarkvara aatomühik. Kui tehisintellekt saab näiteks üle võtta suure osa klienditoest, vajavad ettevõtted oluliselt vähem inimtuge ja sellest tulenevalt ka vähem tarkvaralitsentse. See sunnib tarkvarafirmasid oma hinnakujundusmudeleid põhjalikult ümber mõtlema ja neid vastavusse viima pakutavate tulemustega, mitte aga tarkvarale juurde pääsevate inimeste arvuga.

Millist rolli mängivad mõõdetavad investeeringutasuvuse näitajad?

Mõõdetavad investeeringutasuvuse (ROI) näitajad moodustavad edukate tehisintellekti investeerimisstrateegiate selgroo ja võimaldavad ettevõtetel kvantifitseerida oma tehisintellekti algatuste tegelikku väärtust. Konkreetsete tulemusnäitajate (KPI-de) määratlemine on täpse investeeringutasuvuse arvutamise seisukohalt ülioluline. Oluliste KPI-de hulka kuulub ühikuhind enne ja pärast tehisintellekti juurutamist, kusjuures kulude märkimisväärne vähenemine on positiivse investeeringutasuvuse tugev näitaja.

Automatiseeritud protsesside abil saavutatavat ajasäästu saab otse investeeringutasuvusele (ROI) lisada, kuna säästetud aega saab rahaks teha. Veamäära vähendamine ja kvaliteedi parandamine mõjutavad investeeringutasuvust kaudselt, kuna need suurendavad klientide rahulolu ja tugevdavad pikaajalist klientide lojaalsust. Lisaks tuleks mõõta, mil määral töötajad tehisintellekti lahendusi kasutavad ja millist mõju see avaldab nende tootlikkusele.

Praktiline näide illustreerib investeeringutasuvuse arvutamist: ettevõte investeerib oma müügikontaktikeskuse tehisintellekti lahendusse 100 000 eurot. Ühe aasta pärast suureneb müügivihjete konversioonimäär viis protsenti, mille tulemuseks on 150 000 euro suurune lisatulu. Müügipersonali efektiivsus suureneb kümme protsenti, mis vastab 30 000 euro suurusele personalikulude kokkuhoiule. Kvalifitseeritud müügivihje maksumus väheneb 20 protsenti, mille tulemuseks on 20 000 euro suurune turundussääst. Kogukasu on 200 000 eurot, mille tulemuseks on 100-protsendiline investeeringutasuvus.

Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi integreerimine kogu ettevõtte jaoks – pilt: xpert.digital

Ki-Gamechanger: kõige paindlikum AI-platvorm – kohandatud lahendused, mis vähendavad kulusid, parandavad nende otsuseid ja suurendavad tõhusust

Sõltumatu AI platvorm: integreerib kõik asjakohased ettevõtte andmeallikad

• See AI platvorm suhtleb kõigi konkreetsete andmeallikatega
  • SAP, Microsofti, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ja paljude muude andmehaldussüsteemidelt
• Kiire AI integreerimine: kohandatud AI-lahendused ettevõtetele tundidel või päevadel kuude asemel
• Paindlik infrastruktuur: pilvepõhine või hostimine oma andmekeskuses (Saksamaa, Euroopa, vaba asukoha valik)

• Suurim andmeturve: kasutamine advokaadibüroodes on ohutu tõendusmaterjal
• Kasutage paljudes ettevõtte andmeallikates
• Oma või mitmesuguste AI -mudelite valik (DE, EL, USA, CN)

Väljakutsed, mille meie AI platvorm lahendab

• Tavapäraste AI -lahenduste täpsuse puudumine
• Andmekaitse ja tundlike andmete turvaline haldamine
• AI individuaalse arengu kõrged kulud ja keerukus
• Kvalifitseeritud AI puudumine
• AI integreerimine olemasolevatesse IT -süsteemidesse

Lisateavet selle kohta siin:

• Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi AI integreerimine kogu ettevõtte jaoks

Kuidas saavad ettevõtted tehisintellekti jaoks FinOps-strateegiat välja töötada?

Tehisintellekti jaoks tõhusa FinOps-strateegia väljatöötamine nõuab struktureeritud kaheksaastmelist lähenemisviisi, mis hõlmab nii traditsioonilisi pilvepõhiseid FinOps-põhimõtteid kui ka tehisintellektiga seotud väljakutseid. Esimene samm on luua tugev alus, moodustades interdistsiplinaarse meeskonna, mis hõlmab finants-, tehnoloogia-, äri- ja tootefunktsioone. See meeskond peab tegema tihedat koostööd, et mõista ja hallata tehisintellekti töökoormuste ainulaadseid aspekte.

Teine samm keskendub terviklike nähtavus- ja jälgimissüsteemide rakendamisele. Tehisintellekti töökoormused vajavad spetsiaalset jälgimist, mis ulatub kaugemale traditsioonilistest pilvemõõdikutest ja hõlmab tehisintellektile omaseid mõõdikuid, nagu tokeni tarbimine, mudeli jõudlus ja järelduskulud. See detailne nähtavus võimaldab ettevõtetel tuvastada kulutegureid ja optimeerimisvõimalusi.

Kolmas samm on kulude jaotamise ja vastutuse rakendamine. Tehisintellekti projektid tuleb määrata selgelt määratletud äriüksustele ja meeskondadele, et tagada finantsvastutus. Neljas samm hõlmab eelarvete ja kulukontrolli kehtestamist, sealhulgas kululimiitide, kvootide ja anomaaliate tuvastamise rakendamist, et vältida ootamatuid kulude suurenemisi.

Milline on kulude vähendamise mõju uutele ärimudelitele?

Tehisintellekti tehnoloogiate hinna dramaatiline vähenemine – kümme korda aastas – avab ukse täiesti uutele ärimudelitele ja kasutusjuhtudele, mis varem polnud majanduslikult tasuvad. Sam Altman OpenAI-st näeb selles arengus potentsiaali majanduslikuks ümberkujundamiseks, mis sarnaneb transistori kasutuselevõtuga – see on suur teaduslik avastus, mis skaleerub hästi ja tungib peaaegu igasse majandussektorisse.

Kulude vähendamine võimaldab ettevõtetel integreerida tehisintellekti võimalusi valdkondadesse, kus need varem olid liiga kallid. Madalamad hinnad toovad kaasa märkimisväärse kasutuse suurenemise, luues positiivse ringi: suurem kasutus õigustab edasisi investeeringuid tehnoloogiasse, mis viib veelgi madalamate kuludeni. See dünaamika demokratiseerib juurdepääsu täiustatud tehisintellekti võimalustele ja võimaldab väiksematel ettevõtetel konkureerida suuremate konkurentidega.

Altman ennustab, et paljude kaupade hinnad langevad dramaatiliselt, kuna tehisintellekt vähendab intellekti ja tööjõu kulusid. Samal ajal võivad aga luksuskaupade ja mõnede piiratud ressursside, näiteks maa, hinnad veelgi dramaatilisemalt tõusta. See polariseerumine loob uusi turudünaamikaid ja ärivõimalusi, mida ettevõtted saavad strateegiliselt ära kasutada.

Milline näeb välja tehisintellekti kulude optimeerimise tulevik?

Tehisintellektil põhineva kulude optimeerimise tulevikku kujundavad mitmed omavahel seotud trendid. Tehisintellektil põhinev pilvepõhine kulude haldamine võib juba praegu kulusid vähendada kuni 30 protsenti ning võimaldab reaalajas teadmisi ja ressursside tõhusat jaotamist. See areng kiireneb veelgi masinõppe integreerimisega kulude optimeerimise tööriistadesse.

Põhitrend on nutikamate ostusoovituste ja kulude läbipaistvuse tööriistade väljatöötamine. AWS ja teised pilveteenuse pakkujad täiustavad pidevalt oma kulude haldamise tööriistu, et pakkuda paremaid ülevaateid ja soovitusi. Näiteks AWS-i soovitustööriist tuvastab ajaloolise tarbimise põhjal optimaalsed ostuvõimalused, hõlbustades kulude kokkuhoiustrateegiate ennetavat planeerimist.

Tulevikus näeb ette ka tehisintellekti kulumõõdikute suuremat standardiseerimist. FOCUS (FinOps Open Cost and Usage Specification) 1.0 väljatöötamine võimaldab ettevõtetel eksportida kulu- ja kasutusandmeid ühtses vormingus. See hõlbustab oluliselt pilveteenuste kulutuste analüüsi ja optimeerimisvõimaluste tuvastamist.

Milline roll on tehnoloogilisel arengul kulude vähendamisel?

Alustehnoloogiate pidev areng mängib tehisintellekti tööstuse dramaatilises kulude vähenemises keskset rolli. Märkimisväärne riistvarainnovatsioon vähendab kulusid, kasutades spetsiaalseid kiipe ja ASIC-e nagu Amazoni Inferentia ja uusi tegijaid nagu Groq. Kuigi need lahendused on alles arendusjärgus, näitavad nad juba dramaatilisi edusamme nii hinna kui ka kiiruse osas.

Amazon teatab, et tema Inferentia instantsid pakuvad kuni 2,3 korda suuremat läbilaskevõimet ja kuni 70 protsenti madalamat järelduse hinda kui võrreldavad Amazon EC2 valikud. Samal ajal paraneb tarkvarapoolne efektiivsus pidevalt. Kuna järelduste töökoormus suureneb ja tehisintellektis rakendatakse rohkem andekaid töötajaid, kasutatakse graafikaprotsessoreid tõhusamalt, mille tulemuseks on mastaabisääst ja madalamad järelduskulud tarkvara optimeerimise kaudu.

Eriti oluline aspekt on väiksemate, kuid intelligentsemate mudelite esiletõus. Meta Llama 3 8B mudel toimib sisuliselt samamoodi nagu aasta varem välja antud Llama 2 70B mudel. Aasta jooksul loodi mudel, mille parameetri suurus on peaaegu kümnendiku võrra väiksem ja jõudlus sama. Sellised tehnikad nagu destilleerimine ja kvantiseerimine võimaldavad luua üha võimekamaid ja kompaktsemaid mudeleid.

Kuidas mõjutab demokratiseerimine konkurentsimaastikku?

Tehisintellekti tehnoloogiate demokratiseerimine muudab põhjalikult konkurentsimaastikku ja loob uusi võimalusi igas suuruses ettevõtetele. Tehisintellekti mudelite pidev kulude vähendamine võimaldab väiksematel ettevõtetel kasutada tehnoloogiaid, mis varem olid kättesaadavad ainult suurtele korporatsioonidele, kellel oli märkimisväärne IT-eelarve. See areng loob võrdseid võimalusi, kus uuenduslikud ideed ja nende rakendamine muutuvad olulisemaks kui pelgalt rahalised ressursid.

Mõjud on juba mõõdetavad: väikesed ja keskmise suurusega ettevõtted saavad tehisintellekti sihipärase kasutamise abil oma tootlikkust suurendada kuni 133 protsenti. See tootlikkuse kasv võimaldab väiksematel ettevõtetel konkureerida suuremate konkurentidega valdkondades, kus nad on traditsiooniliselt ebasoodsas olukorras olnud. Tehisintellektil põhinev automatiseerimine võtab üle rutiinsed ülesanded ja vabastab väärtuslikku aega strateegiliste algatuste jaoks.

Demokratiseerumine viib ka tehisintellekti teenuste turu killustumiseni. Kui varem domineerisid turul mõned suured pakkujad, siis nüüd on tekkimas arvukalt spetsiaalseid lahendusi konkreetsetele tööstusharudele ja kasutusjuhtudele. See mitmekesistamine loob ettevõtetele rohkem valikuvõimalusi ja edendab innovatsiooni konkurentsi kaudu. Samal ajal tekivad uued väljakutsed erinevate tehisintellekti tööriistade integreerimisel ja koostalitlusvõime tagamisel.

Millised strateegilised soovitused ettevõtetele tekivad?

Ettevõtetel, kes soovivad tehisintellekti kulude revolutsioonist kasu saada, tekib mitu strateegilist imperatiivi. Esiteks peaksid ettevõtted välja töötama tehisintellekti jaoks tervikliku FinOps-strateegia, mis läheb kaugemale traditsioonilisest pilvekulude haldamisest. See nõuab spetsiaalseid meeskondi, tööriistu ja protsesse, mis käsitlevad tehisintellekti töökoormuste ainulaadseid iseärasusi.

Teiseks peaksid ettevõtted seadma läbipaistvuse oma tehisintellekti investeeringute põhiprintsiibiks. Ilma selge ülevaateta kuludest, tulemuslikkusest ja äriväärtusest ei ole võimalik teha teadlikke otsuseid. See nõuab investeeringuid jälgimisvahenditesse, armatuurlaudadesse ja aruandlussüsteemidesse, mis suudavad jäädvustada ja kuvada tehisintellektile omaseid näitajaid.

Kolmandaks peaksid ettevõtted tehisintellekti lahenduste hindamisel ja hankimisel eelistama tulemuspõhiseid lähenemisviise. Tehnoloogiliste funktsioonide eest maksmise asemel peaksid nad pakkujaid hindama ja hüvitama mõõdetavate äritulemuste alusel. See loob parema stiimulite ühtlustamise ja vähendab tehisintellekti investeeringute riski.

Neljandaks peaksid ettevõtted kaaluma oma tehisintellekti investeeringute pikaajalist jätkusuutlikkust. See hõlmab nii ökoloogilist jätkusuutlikkust energiatõhusate mudelite ja roheliste andmekeskuste kaudu kui ka majanduslikku jätkusuutlikkust pideva optimeerimise ja muutuvate kulustruktuuridega kohanemise kaudu.

Viiendaks peaksid ettevõtted nägema tehisintellekti demokratiseerimist strateegilise võimalusena. Väiksemad ettevõtted saavad nüüd rakendada tehisintellekti võimalusi, mis olid kunagi liiga kallid, samas kui suuremad ettevõtted saavad laiendada oma tehisintellekti algatusi uutele valdkondadele ja kasutusjuhtudele. See areng nõuab konkurentsistrateegiate ümberhindamist ja uute võimaluste leidmist eristumiseks ja väärtuse loomiseks.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ AI strateegia loomine või ümberpaigutamine

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus