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

## Kiirem kui Moore'i seadus: tehisintellekti dramaatiline hinnalangus muudab kõike ### Tulemustepõhine maksmine: kuidas uus hinnastamismudel muudab tehisintellekti maailma revolutsiooniliselt ### Tehisintellekti finantsops: kontrollimatuid kulusid enam pole – kuidas õigesti optimeerida ### Tehisintellekt kõigile: miks tehisintellekt on nüüd teie ettevõtte jaoks taskukohane ### Kas teie tehisintellekti kulud on kontrolli alt väljas? Tõde GPU hindade ja pilvearvete taga ###

Mida tähendab GenAI FinOpsi praegune olukord?

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

Üks võtmetegur on tehisintellekti mudelite täiendav ressursitarbimine. Andmete käitamine ja päringute tegemine nõuab pilves märkimisväärsel hulgal arvutusressursse, mis toob kaasa märkimisväärselt kõrgemad pilvekulud. Lisaks on tehisintellekti mudelite treenimine äärmiselt ressursimahukas ja kulukas suurenenud arvutusvõimsuse ja salvestusruumi nõudluse tõttu. Lõpuks edastavad tehisintellekti rakendused sageli andmeid servaseadmete ja pilveteenuse pakkujate vahel, mis tekitab täiendavaid andmeedastuskulusid.

Tehisintellekti projektide eksperimentaalne iseloom süvendab probleemi. Ettevõtted katsetavad sageli erinevate kasutusjuhtudega, mis võib viia ressursside ülejaotamiseni ja sellest tulenevalt tarbetute kulutusteni. Kuna tehisintellekti mudelite treenimise ja juurutamise viis on dünaamiline, on ressursikasutust raske ennustada ja kontrollida.

Miks on GPU kulutusi ja tehisintellekti kulusid nii raske mõista?

Läbipaistmatuse puudumine graafikaprotsessorite kulutuste ja tehisintellekti kulude osas on üks suurimaid väljakutseid, millega ettevõtted silmitsi seisavad. Suur nõudlus ja kasvavad graafikaprotsessorite kulud sunnivad ettevõtteid sageli ehitama kalleid mitme pilve arhitektuure. Erinevate tarnijate lahenduste killustik kahjustab läbipaistvust ja lämmatab 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. Kohapealsed GPU-ressursid on kohapeal saadaval jagatud nõudmisel, vältides spetsiaalse, kuid ainult vahelduvalt kasutatava riistvara kulusid. See aga toob kaasa uusi keerukusi kulude jaotamisel ja kontrollimisel.

Peamine probleem seisneb tehisintellekti rakenduste muutuvkulude ettearvamatuses. Peaaegu iga tehisintellekti rakendus tugineb alusmudelitele, millega kaasnevad märkimisväärsed muutuvkulud, mis skaleeruvad koos mudeli kasutamisega. Iga API-kõne ja iga töödeldud token aitab kaasa nendele kuludele, muutes põhjalikult aluseks olevat kulustruktuuri.

Kuidas mudeliga seotud kulud tegelikult arenevad?

Üks tähelepanuväärsemaid arenguid tehisintellekti valdkonnas on mudelite maksumuse dramaatiline langus. OpenAI tegevjuht Sam Altman teatab, et teatud tasemel tehisintellekti kasutamise maksumus väheneb iga 12 kuuga umbes kümme korda. See trend on oluliselt tugevam kui Moore'i seadus, mis ennustab kahekordistumist iga 18 kuuga.

Kulude vähenemine on OpenAI mudelite hinnaarengus selgelt nähtav. 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 saavutavad nüüd GPT-4 jõudluse, mis süvendab konkurentsi veelgi. Lisaks täiustuvad pidevalt riistvarauuendused, näiteks spetsiaalsed kiibid ja ASIC-id, vähendades seeläbi järelduste kulusid.

Mida tähendab töökoormuse optimeerimine tehisintellekti kontekstis?

Tehisintellekti rakenduste töökoormuse optimeerimine nõuab terviklikku lähenemisviisi, mis ulatub kaugemale traditsioonilisest pilveoptimeerimisest. Tehisintellekti töökoormused võivad arvutusmahu ja mälunõuete poolest dramaatiliselt erineda, mistõttu on teadmatu lähenemine riskantne ja võib viia oluliste prognoosimisvigade ja ressursside raiskamiseni.

Arvutusressursside optimeerimine on tehisintellekti kulude optimeerimise keskmes. Arvutuskulud on GenAI tegevuses tavaliselt suurim kulu. Graafikaprotsessorite, TPJ-de ja protsessorite õige suuruse valimine on ülioluline: eesmärk on valida kõige kergem kiirendi, mis vastab endiselt latentsuse ja täpsuse SLO nõuetele. 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 partitsioonida ja nimeruumi kvoote jõustada, mille tulemuseks on tavaliselt kasutusastme hüpe 25 protsendilt 60 protsendile.

Kuidas tulemuspõhine hinnakujundusmudel praktikas töötab?

Tulemuspõhised hinnamudelid kujutavad endast põhimõttelist muutust selles, kuidas ettevõtted mõtlevad tehisintellekti tehnoloogiate monetiseerimisele. Tarkvarale juurdepääsu või selle kasutamise eest maksmise asemel maksavad kliendid käegakatsutavate tulemuste eest – näiteks edukalt lahendatud müügi- või tugikõnede eest.

Need hinnamudelid loovad otsese finantsseisundi 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, et lubatud tulemused ka tegelikult saavutatakse.

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 rõhutab veelgi tehisintellekti arendamise eksperimentaalne olemus 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 konkreetsete projektide ja meeskondade vahel. Kaasaegsed tööriistad pakuvad visuaalseid juhtpaneele, mis illustreerivad kulude kokkuhoiu võimalusi ja aitavad meeskondadel teha andmepõhiseid otsuseid.

Ki-Gamechanger: kõige paindlikumad AI-platvormi-saba-valmistatud 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 peegeldab maailma olukorda konkreetsel ajahetkel ja seda treenitakse andmete põhjal, mis aja jooksul muutuvad vähem asjakohaseks.

Kuigi traditsiooniline tarkvara saab toimida aeg-ajalt tehtavate värskendustega, vajab tehisintellekt pidevat hooldust. Iga tehisintellekti investeering vajab selget hooldus- ja kontrolliplaani, kus on määratletud ümberõppe intervallid, mõõdetavad tulemuslikkuse näitajad (KPI-d) tulemuslikkuse hindamiseks 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 kaugemale traditsiooniliste IT-investeeringute omadest. Kuigi investeeringutasuvuse põhivalem jääb samaks – (tootlus – investeeringukulud) / investeeringukulud × 100 protsenti –, on tehisintellekti projektide komponente keerulisem määratleda ja mõõta.

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

Ajategur on veel üks väljakutse. Tehisintellekti projektidel on sageli pikaajaline mõju, mis ulatub mitme aastani. Näiteks ettevõte, mis investeerib tehisintellektil põhinevasse klienditeenindussüsteemi 50 000 eurot, võib personalikuludelt aastas kokku hoida 72 000 eurot, mille tulemuseks on 44-protsendiline investeeringutasuvus ja umbes kaheksakuuline tasuvusaeg. Kulude ja tulude suhe võib aga aja jooksul muutuda mudeli nihkumise, arenevate ärivajaduste või tehnoloogia arengu tõttu.

Kuidas areneb ettevõtte tehisintellekti demokratiseerimine?

Ettevõtete tehisintellekti demokratiseerimine toimub mitmel tasandil ja seda soodustab oluliselt tehisintellekti tehnoloogiate kulude dramaatiline vähenemine. Mudelikulude pidev kümnekordne aastane vähenemine muudab täiustatud tehisintellekti võimalused kättesaadavaks laiemale hulgale ettevõtetele. See areng võimaldab väikestel ja keskmise suurusega ettevõtetel (VKEdel) rakendada tehisintellekti lahendusi, mis varem olid reserveeritud suurkorporatsioonidele.

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

Selle demokratiseerimise mõju on märkimisväärne. Uuringud näitavad, et väikesed ja keskmise suurusega ettevõtted (VKEd) 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.

Milline on jätkusuutlike tehisintellekti investeeringute tähtsus?

Jätkusuutlikud investeeringud tehisintellekti on muutumas üha olulisemaks, kuna ettevõtted peavad arvestama nii oma tehisintellekti algatuste keskkonnamõju kui ka pikaajalist majanduslikku elujõulisust. 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 umbes viis protsenti Euroopa elektrienergia kogutarbimisest.

Samal ajal pakub tehisintellekt olulisi võimalusi jätkusuutlike lahenduste jaoks. Tehisintellekt saab drastiliselt vähendada tehaste energiatarbimist, muuta hooned CO₂-tõhusamaks, vähendada toidujäätmeid ja 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 arendamine selliste tehnikate abil 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 dünaamiliste, tulemusele orienteeritud hinnastruktuuride poole. Selles mudelis makstakse teenusepakkujatele ainult siis, kui nad pakuvad väärtust, ühtlustades seeläbi ettevõtete ja klientide stiimuleid.

Muutus on ilmne kolmes põhivaldkonnas. Esiteks on tarkvarast saamas tööjõud: tehisintellekt muudab kunagi puhtalt teenustel põhinevad ettevõtted 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 suudab näiteks hakkama saada suure osa klienditoega, 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 näitajad moodustavad edukate tehisintellekti investeerimisstrateegiate selgroo, võimaldades 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 märkimisväärne kulude vähenemine on positiivse investeeringutasuvuse tugev näitaja.

Automatiseeritud protsesside abil saavutatud ajasäästu saab otse investeeringutasuvusele (ROI) lisada, kuna säästetud aega saab rahaliselt hinnata. Veamäära vähendamine ja kvaliteedi parandamine mõjutavad investeeringutasuvust kaudselt, kuna need suurendavad klientide rahulolu ja tugevdavad klientide lojaalsust pikas perspektiivis. Lisaks tuleks mõõta, kui ulatuslikult töötajad tehisintellekti lahendusi kasutavad ja kuidas see mõjutab nende tootlikkust.

Praktiline näide illustreerib investeeringutasuvuse arvutamist: ettevõte investeerib oma müügikontaktkeskuse tehisintellekti lahendusse 100 000 eurot. Ühe aasta pärast suureneb müügivihjete konversioonimäär müügiks viis protsenti, mille tulemuseks on 150 000 euro suurune lisatulu. Müügijõu 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.

Ki-Gamechanger: kõige paindlikumad AI-platvormi-saba-valmistatud 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 arvestab nii traditsiooniliste pilvepõhiste FinOps-põhimõtete kui ka tehisintellektiga seotud väljakutsetega. Esimene samm on tugeva aluse loomine, moodustades interdistsiplinaarse meeskonna finants-, tehnoloogia-, äri- ja tootevaldkondadest. 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 organisatsioonidel tuvastada kulutegureid ja optimeerimisvõimalusi.

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

Milline on kulude vähendamise mõju uutele ärimudelitele?

Tehisintellekti tehnoloogiate dramaatiline kulude vähenemine – kümme korda aastas – avab uksed 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 läbib peaaegu kõiki majandussektoreid.

Kulude vähendamine võimaldab ettevõtetel integreerida tehisintellekti võimalusi valdkondadesse, kus need varem olid liiga kallid. Madalamad hinnad toovad kaasa märkimisväärse kasutuse suurenemise, luues positiivse tsükli: suurem kasutus õigustab edasisi investeeringuid tehnoloogiasse, mille tulemuseks on veelgi madalamad kulud. 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 seeläbi kulude kokkuhoiustrateegiate ennetavat planeerimist.

Tulevik 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 lihtsustab oluliselt pilvekulutuste 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 ning uusi tegijaid nagu Groq. Kuigi need lahendused on alles arendusjärgus, näitavad nad juba dramaatilisi edusamme nii hinna kui ka kiiruse osas.

Amazon teatab, et selle Inferentia instantsid pakuvad kuni 2,3 korda suuremat läbilaskevõimet ja kuni 70 protsenti madalamat järeldamiskulu kui võrreldavad Amazon EC2 valikud. Paralleelselt paraneb tarkvara efektiivsus pidevalt. Järeldamise töökoormuse suurenedes ja meeskonnaga liitudes üha rohkem tehisintellekti talente, kasutatakse graafikaprotsessoreid tõhusamalt ning tarkvara optimeerimine loob mastaabisäästu ja madalamaid järeldamiskulusid.

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 oli peaaegu kümnendiku võrra väiksem, pakkudes sama jõudlust. 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 hinnalangus 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.

Mõju on juba mõõdetav: väikesed ja keskmise suurusega ettevõtted (VKEd) 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 olnud ebasoodsas olukorras. Tehisintellektil põhinev automatiseerimine võtab üle rutiinsed ülesanded ja vabastab väärtuslikku aega strateegiliste algatuste jaoks.

Demokratiseerumine viib ka tehisintellekti teenuste turu killustumiseni. Kui varem domineerisid turgu mõned suured pakkujad, siis nüüd on tekkimas arvukalt spetsiaalseid lahendusi konkreetsete tööstusharude ja kasutusjuhtude jaoks. See mitmekesistamine loob ettevõtetele rohkem valikuvõimalusi ja edendab innovatsiooni konkurentsi kaudu. Samal ajal tekitab see uusi väljakutseid erinevate tehisintellekti tööriistade integreerimisel ja koostalitlusvõime tagamisel.

Milliseid strateegilisi soovitusi saab ettevõtetele anda?

Ettevõtete jaoks, kes soovivad tehisintellekti kulurevolutsioonist kasu saada, kerkib esile 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 võtavad arvesse tehisintellekti töökoormuste ainulaadseid omadusi.

Teiseks peaksid ettevõtted seadma läbipaistvuse oma tehisintellekti investeeringute põhiprintsiibiks. Ilma selge ülevaateta kuludest, tulemuslikkusest ja äriväärtusest ei saa 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 keskkonnasäästlikkust energiatõhusate mudelite ja roheliste andmekeskuste kaudu kui ka majanduslikku jätkusuutlikkust pideva optimeerimise ja muutuvate kulustruktuuridega kohanemise kaudu.

Viiendaks peaksid ettevõtted tehisintellekti demokratiseerimist strateegilise võimalusena omaks võtma. Väiksemad ettevõtted saavad nüüd rakendada tehisintellekti võimalusi, mis varem olid liiga kallid, samas kui suuremad ettevõtted saavad oma tehisintellekti algatusi laiendada 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

 

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