כיצד שקיפות ותמחור תוצאות הופכים את הבינה המלאכותית הארגונית לדמוקרטיזציה: סוף לעלויות הבינה המלאכותית הנסתרות

## מהר יותר מחוק מור: ירידת המחירים הדרמטית בבינה מלאכותית משנה כעת הכל ### מספרים לפי תוצאות: כיצד מודל תמחור חדש מחולל מהפכה בעולם הבינה המלאכותית ### FinOps עבור בינה מלאכותית: לשים קץ לעלויות בלתי מבוקרות – כיצד לבצע אופטימיזציה נכונה ### בינה מלאכותית לכולם: מדוע בינה מלאכותית כעת משתלמת עבור החברה שלך ### האם עלויות הבינה המלאכותית שלך יצאו משליטה? האמת מאחורי מחירי GPU וחשבונות ענן ###

מהו המצב הנוכחי של FinOps עבור GenAI?

ההתפשטות הנפיצה של בינה מלאכותית גנרטיבית הפכה את FinOps עבור GenAI לתחום קריטי בחברות. בעוד שעומסי עבודה מסורתיים בענן הם בעלי מבני עלויות צפויים יחסית, יישומי בינה מלאכותית מציגים מימד חדש לגמרי של מורכבות עלויות. הסיבות העיקריות לעליית עלויות הבינה המלאכותית טמונות באופי הטכנולוגיה עצמה: בינה מלאכותית גנרטיבית היא עתירת חישוב, והעלויות עולות באופן אקספוננציאלי עם כמות הנתונים המעובדים.

שיקול מרכזי הוא צריכת המשאבים הנוספת של מודלים של בינה מלאכותית. הפעלה ושאילתות של נתונים דורשות כמויות גדולות של משאבי מחשוב בענן, וכתוצאה מכך עלויות ענן גבוהות משמעותית. יתר על כן, אימון מודלים של בינה מלאכותית הוא עתיר משאבים ויקר ביותר עקב דרישות כוח המחשוב והאחסון המוגברות. לבסוף, יישומי בינה מלאכותית מבצעים העברות נתונים תכופות בין התקני קצה לספקי ענן, מה שגורר עלויות העברת נתונים נוספות.

האתגר מחמיר בשל האופי הניסיוני של פרויקטים של בינה מלאכותית. חברות מתנסות לעתים קרובות במקרי שימוש שונים, מה שעלול להוביל להקצאת יתר של משאבים וכתוצאה מכך להוצאות מיותרות. בשל האופי הדינמי של מודלי בינה מלאכותית המאומנים ונפרסים, קשה לחזות ולשלוט בצריכת משאבים.

מדוע הוצאות על GPU ועלויות של בינה מלאכותית כל כך קשות להבנה?

חוסר השקיפות סביב הוצאות על כרטיסי מסך ועלויות בינה מלאכותית מהווה את אחד האתגרים הגדולים ביותר עבור ארגונים. ביקוש גבוה ועלויות כרטיסי מסך עולות מאלצות חברות לבנות ארכיטקטורות ענן מרובות יקרות. טלאים של פתרונות מספקים שונים פוגעים בשקיפות ומעכבים חדשנות.

חוסר השקיפות בעלויות בולט במיוחד בעת שימוש בסוגי GPU שונים ובספקי ענן. חברות מתמודדות עם האתגר של בחירה בין השקעות ב-GPU מקומיים לבין שירותי GPU מבוססי ענן. משאבי GPU זמינים באופן מקומי כמאגר משותף לפי דרישה, ובכך נמנעים מעלויות של חומרה ייעודית, אך בשימוש לסירוגין בלבד. עם זאת, הדבר יוצר מורכבויות חדשות בהקצאת עלויות ובקרתן.

בעיה מרכזית טמונה בחוסר הוודאות של עלויות משתנות ביישומי בינה מלאכותית. כמעט כל יישום בינה מלאכותית בנוי על מודלים בסיסיים, אשר כרוכים בעלויות משתנות משמעותיות אשר משתנות בהתאם לשימוש במודל. כל קריאה ל-API וכל טוקן מעובד תורמים לעלויות אלו, ומייצגים שינוי מהותי במבנה העלויות הבסיסי.

כיצד מתפתחות בפועל עלויות ההוצאות של המודל?

אחת ההתפתחויות הבולטות ביותר בתעשיית הבינה המלאכותית היא הירידה הדרמטית בעלויות הפלט של המודלים. מנכ"ל OpenAI, סם אלטמן, מדווח כי עלות השימוש ברמה נתונה של בינה מלאכותית יורדת פי עשרה בערך כל 12 חודשים. מגמה זו חזקה משמעותית מחוק מור המפורסם, החוזה הכפלה כל 18 חודשים.

הפחתת העלויות משתקפת בבירור בהתפתחות המחירים של מודלי OpenAI. מ-GPT-4 ל-GPT-4o, המחיר לטוקן ירד פי 150 בקירוב בין תחילת 2023 לאמצע 2024. התפתחות זו הופכת את טכנולוגיות הבינה המלאכותית לנגישות יותר ויותר לחברות קטנות יותר ולמגוון רחב של מקרי שימוש.

מספר גורמים מניעים את הפחתת העלויות המתמשכת הזו. התחרות בין מפתחי מודלים וספקי הסקות יוצרת לחץ תמחור משמעותי. מודלים בקוד פתוח של Meta ואחרים מתקרבים כעת לביצועי GPT-4, מה שמגביר עוד יותר את התחרות. יתר על כן, חידושים בחומרה כמו שבבים ייעודיים ו-ASICs משתפרים ללא הרף, מה שמפחית את עלות ההסקה.

מה המשמעות של אופטימיזציה של עומסי עבודה בהקשר של בינה מלאכותית?

אופטימיזציה של עומסי עבודה עבור יישומי בינה מלאכותית דורשת גישה הוליסטית החורגת מעבר לאופטימיזציה מסורתית של ענן. עומסי עבודה של בינה מלאכותית יכולים להשתנות באופן דרמטי בעוצמת החישוב ובדרישות האחסון שלהם, מה שהופך גישה לא מושכלת למסוכנת ועלולה להוביל לשגיאות ניבוי משמעותיות ובזבוז משאבים.

אופטימיזציה של משאבי מחשוב היא בלב אופטימיזציית עלויות הבינה המלאכותית. עלויות חישוב הן בדרך כלל ההוצאה הגדולה ביותר בפעילות GenAI. גודל נכון של GPU, TPU ו-CPU הוא קריטי: בחירת המאיץ הקל ביותר שעדיין עומד בדרישות SLO של השהייה ודיוק היא המפתח. כל צעד לדרגת סיליקון גבוהה יותר מגדיל את העלויות השעתיות פי 2-10, מבלי להבטיח חוויית משתמש טובה יותר.

אסטרטגיות ניצול GPU ממלאות תפקיד מרכזי באופטימיזציה של עלויות. וואט-שעה שאינן בשימוש הן הרוצח השקט של תקציבי GenAI. אשכולות מרובי-תוקפים ואשכולות אלסטיים הופכים קיבולת חונה לתפוקה. איחוד וחילוק MIG מאפשרים חלוקה של GPU A100/H100 ולאכוף מכסות מרחב שמות, מה שמביא בדרך כלל לקפיצה בניצול מ-25 ל-60 אחוז.

כיצד פועל תמחור מבוסס תוצאות בפועל?

מודלים של תמחור מבוססי תוצאות מייצגים שינוי מהותי באופן שבו חברות חושבות על מונטיזציה של טכנולוגיות בינה מלאכותית. במקום לשלם עבור גישה לתוכנה או השימוש בה, לקוחות משלמים עבור תוצאות מוחשיות – כגון שיחות מכירה או תמיכה שהסתיימו בהצלחה.

מודלים אלה של תמחור יוצרים יישור פיננסי ישיר בין ספקי בינה מלאכותית ללקוחותיהם. כאשר ספק מרוויח רק כאשר הפתרון שלו מספק תוצאות מדידות, שני הצדדים חולקים את אותה הגדרה של הצלחה. על פי מחקר של מקינזי, חברות המשתמשות במודלים של תמחור טכנולוגי מבוססי תוצאות מדווחות על שביעות רצון גבוהה יותר ב-27 אחוזים מיחסי הספקים ותשואה טובה יותר ב-31 אחוזים על ההשקעה בהשוואה להסדרי תמחור מסורתיים.

לבינה מלאכותית תפקיד מכריע ביישום מודלים של תמחור מבוססי תוצאות. הטכנולוגיה מספקת את הניתוחים החיזויים, האוטומציה והתובנות בזמן אמת הנחוצים ליישום מודלים כאלה. מערכות בינה מלאכותית יכולות לעקוב ולמדוד ביצועים ולהבטיח שהתוצאות המובטחות מושגות בפועל.

איזה תפקיד ממלאת שקיפות באופטימיזציה של עלויות בינה מלאכותית?

שקיפות היא הבסיס לכל אסטרטגיית אופטימיזציה יעילה של עלויות בתחום הבינה המלאכותית. ללא נראות ברורה של ניצול המשאבים, חברות אינן יכולות להבין את העלויות האמיתיות של פרויקטי הבינה המלאכותית שלהן וגם לא לקבל החלטות אופטימיזציה מושכלות. הצורך בשקיפות מתחזק בשל האופי הניסיוני של פיתוח בינה מלאכותית וחוסר היכולת לחזות את דרישות המשאבים.

אלמנט מרכזי בשקיפות הוא מעקב אחר עלויות באופן מפורט. חברות זקוקות לתובנות מפורטות לגבי עלויות לפי מודל, לפי מקרה שימוש ולפי יחידה עסקית. זה דורש כלי ניטור ייעודיים החורגים מניהול עלויות ענן מסורתי ויכולים ללכוד מדדים ספציפיים לבינה מלאכותית כגון צריכת אסימונים, עלויות הסקה ומאמץ הדרכה.

יישום שקיפות עלויות מקיף מספר תחומים מרכזיים. אלה כוללים מעקב אחר שימוש ב-API וצריכת אסימונים עבור שירותי בינה מלאכותית מבוססי ענן, ניטור ניצול GPU וצריכת אנרגיה עבור פתרונות מקומיים, והקצאת עלויות לפרויקטים וצוותים ספציפיים. כלים מודרניים מציעים לוחות מחוונים חזותיים המדגישים הזדמנויות לחיסכון בעלויות ועוזרים לצוותים לקבל החלטות מבוססות נתונים.

Ki-GameChanger: פלטפורמת ה- AI הגמישה ביותר – פתרונות בהתאמה אישית המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

• שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
• תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

• אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
• השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
• בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

עוד על זה כאן:

• פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות לעומת פלטפורמות היפר-סקיילר: איזה פתרון מתאים לך?

כיצד חברות יכולות לזהות עלויות נסתרות של בינה מלאכותית?

עלויות נסתרות של בינה מלאכותית הן אחד האתגרים הגדולים ביותר עבור חברות המיישמות בינה מלאכותית. זכרי חניף מטוויליו מזהה שתי קטגוריות עיקריות של עלויות נסתרות של בינה מלאכותית: טכניות ותפעוליות. מבחינה טכנית, בינה מלאכותית שונה באופן מהותי מתוכנה מסורתית מכיוון שמודל בינה מלאכותית מייצג את מצב העולם בנקודת זמן מסוימת ומאומן עם נתונים שהופכים פחות רלוונטיים עם הזמן.

בעוד שתוכנות מסורתיות יכולות להסתדר עם עדכונים מזדמנים, בינה מלאכותית דורשת תחזוקה מתמשכת. כל השקעה בבינה מלאכותית דורשת תוכנית תחזוקה וניטור ברורה עם מרווחי הכשרה מחדש מוגדרים, מדדים מדידים להערכת ביצועים וספים מוגדרים להתאמות. מבחינה תפעולית, לחברות רבות חסרים מטרות ברורות ותוצאות מדידות עבור פרויקטי הבינה המלאכותית שלהן, כמו גם ממשל מוגדר ותשתית משותפת.

זיהוי עלויות נסתרות דורש גישה שיטתית. חברות צריכות תחילה לזהות את כל העלויות הישירות והעקיפות הכרוכות ביישום ותפעול של פתרונות בינה מלאכותית. אלה כוללות רישיונות תוכנה, עלויות הטמעה, עלויות אינטגרציה, עלויות הכשרת עובדים, הכנת וניקוי נתונים, ועלויות תחזוקה ותמיכה שוטפות.

מהם האתגרים במדידת החזר ההשקעה (ROI) של השקעות בבינה מלאכותית?

מדידת התשואה על ההשקעה (ROI) של השקעות בבינה מלאכותית מציבה אתגרים ייחודיים החורגים מהשקעות מסורתיות בתחום ה-IT. בעוד שנוסחת ה-ROI הבסיסית נשארת – - (תשואה – עלות השקעה) / עלות השקעה × 100 אחוז – מרכיבי פרויקטים של בינה מלאכותית מורכבים יותר להגדרה ולמדידה.

אתגר מרכזי טמון בכימות היתרונות של בינה מלאכותית. בעוד שחיסכון ישיר בעלויות כתוצאה מאוטומציה קל יחסית למדידה, היתרונות העקיפים של בינה מלאכותית קשים יותר לזיהוי. אלה כוללים שיפור באיכות קבלת החלטות, עלייה בשביעות רצון הלקוחות, זמן יציאה מהיר יותר לשוק וחדשנות מוגברת. בעוד שלשיפורים איכותיים אלה יש ערך עסקי משמעותי, קשה לתרגם אותם למונחים כספיים.

מרכיב הזמן מציב אתגר נוסף. לפרויקטים של בינה מלאכותית יש לעיתים קרובות השפעות ארוכות טווח המשתרעות על פני מספר שנים. לדוגמה, חברה משקיעה 50,000 אירו במערכת שירות לקוחות המופעלת על ידי בינה מלאכותית, וחוסכת 72,000 אירו בשנה בעלויות כוח אדם. התוצאה היא החזר השקעה של 44 אחוזים ומחזירה את ההשקעה תוך כשמונה חודשים. עם זאת, יחס העלות-תועלת יכול להשתנות עם הזמן עקב סטיית מודל, דרישות עסקיות משתנות או התפתחויות טכנולוגיות.

כיצד מתפתחת הדמוקרטיזציה של בינה מלאכותית ארגונית?

הדמוקרטיזציה של בינה מלאכותית ארגונית מתרחשת בכמה רמות ומונעת בעיקר על ידי הירידה הדרמטית בעלותן של טכנולוגיות בינה מלאכותית. ההפחתה המתמשכת פי עשרה בעלויות המודל מדי שנה הופכת יכולות בינה מלאכותית מתקדמות לנגישות למגוון רחב יותר של חברות. פיתוח זה מאפשר לעסקים קטנים ובינוניים ליישם פתרונות בינה מלאכותית שהיו שמורים בעבר רק לתאגידים גדולים.

גורם מרכזי בדמוקרטיזציה הוא הזמינות של כלי ופלטפורמות בינה מלאכותית ידידותיים למשתמש. כלי בינה מלאכותית לעסקים קטנים הפכו לנגישים וידידותיים יותר ויותר למשתמש, ונועדו לענות על צרכים ספציפיים מבלי להזדקק לצוות של מדעני נתונים. פיתוח זה מאפשר לצוותים קטנים להשיג תוצאות ברמת הארגון, החל מטיפול בפניות לקוחות ועד אופטימיזציה של קמפיינים שיווקיים.

להשפעת הדמוקרטיזציה הזו יש השפעה משמעותית. מחקרים מראים כי עסקים קטנים ובינוניים יכולים להגדיל את הפרודוקטיביות שלהם עד 133 אחוזים באמצעות שימוש ממוקד בבינה מלאכותית, עם עלייה ממוצעת של 27 אחוזים. חברות שכבר משתמשות בטכנולוגיות בינה מלאכותית מרוויחות במיוחד בתחומים כמו ניהול משאבי אנוש ותכנון משאבים.

מהי החשיבות של השקעות בנות-קיימא בבינה מלאכותית?

השקעות בנות-קיימא בבינה מלאכותית הופכות לחשובות יותר ויותר, שכן חברות חייבות לשקול הן את ההשפעה הסביבתית והן את הכדאיות הכלכלית ארוכת הטווח של יוזמות הבינה המלאכותית שלהן. צריכת האנרגיה של יישומי בינה מלאכותית הפכה עצומה – ההכשרה של GPT-3 מוערכת כייצאה מעל 550 טון של CO₂, כמות השווה לפליטות CO₂ השנתיות של מעל 100 מכוניות. עד שנת 2030, צריכת האנרגיה של מרכזי נתונים באירופה צפויה לעלות ל-150 טרה-וואט שעה, כחמישה אחוזים מכלל צריכת החשמל האירופית.

במקביל, בינה מלאכותית מציעה הזדמנויות משמעותיות לפתרונות בני-קיימא. בינה מלאכותית יכולה להפחית משמעותית את צריכת האנרגיה במפעלים, להעלות מבנים למסלול של חיסכון בפחמן, להפחית בזבוז מזון או למזער את השימוש בדשנים בחקלאות. אופייה הכפול של בינה מלאכותית – היותה גם חלק מהבעיה וגם חלק מהפתרון – דורש גישה מתחשבת להשקעות בבינה מלאכותית.

אסטרטגיות השקעה בת קיימא בבינה מלאכותית כוללות מספר היבטים. ראשית, פיתוח מודלים של בינה מלאכותית חסכוניים באנרגיה באמצעות טכניקות כגון דחיסת מודלים, כימות וזיקוק. שנית, שימוש במקורות אנרגיה מתחדשים לאימון ותפעול מערכות בינה מלאכותית. שלישית, יישום עקרונות בינה מלאכותית ירוקה, המשמשים כהנחיה לכל פיתוח ויישום של בינה מלאכותית.

כיצד תמחור תוצאות משפיע על מודלים עסקיים?

תמחור מבוסס תוצאות מחולל מהפכה במודלים עסקיים מסורתיים על ידי הגדרה מחדש של חלוקת הסיכון-תגמול בין ספקים ללקוחות. בינה מלאכותית מובילה למעבר ממודלים סטטיים מבוססי-מושבים למבני תמחור דינמיים מבוססי-תוצאות. במודל זה, ספקים מקבלים תשלום רק כאשר הם מספקים ערך, תוך התאמת תמריצים לחברות וללקוחות.

השינוי ניכר בשלושה תחומים מרכזיים. ראשית, תוכנה הופכת לעבודה: בינה מלאכותית הופכת את מה שהיו בעבר עסקי שירותים בלבד להיצע תוכנה הניתן להרחבה. שירותים מסורתיים הדורשים עבודה אנושית – כגון תמיכת לקוחות, מכירות, שיווק או ניהול פיננסי של המשרד האחורי – ניתנים כעת לאוטומציה ולאריזתם כמוצרי תוכנה.

שנית, מספר מושבי המשתמשים כבר אינו היחידה האטומית של תוכנה. אם בינה מלאכותית תוכל להשתלט על חלק גדול מתמיכת הלקוחות, לדוגמה, חברות יזדקקו למספר נמוך משמעותית של סוכני תמיכה אנושיים, וכתוצאה מכך לפחות רישיונות תוכנה. זה מאלץ חברות תוכנה לחשוב מחדש באופן מהותי על מודלי התמחור שלהן ולהתאים אותם לתוצאות שהן מספקות במקום למספר האנשים שניגשים לתוכנה שלהן.

איזה תפקיד ממלאים מדדי ROI מדידים?

מדדי ROI מדידים מהווים את עמוד השדרה של אסטרטגיות השקעה מוצלחות בבינה מלאכותית ומאפשרים לחברות לכמת את הערך האמיתי של יוזמות הבינה המלאכותית שלהן. הגדרת מדדי ביצועים מרכזיים (KPI) ספציפיים היא קריטית לחישוב ROI מדויק. מדדי KPI חשובים כוללים את העלות ליחידה לפני ואחרי יישום בינה מלאכותית, כאשר הפחתה משמעותית בעלויות היא אינדיקטור חזק ל-ROI חיובי.

חיסכון בזמן באמצעות תהליכים אוטומטיים יכול להילקח בחשבון ישירות בתשואה על ההשקעה (ROI), שכן ניתן להפיק ממנו תועלת כספית. להפחתת שיעורי השגיאות ולשיפור האיכות יש גם השפעה עקיפה על ההשקעה, שכן הם מגבירים את שביעות רצון הלקוחות ומחזקים את נאמנות הלקוחות לטווח ארוך. בנוסף, יש למדוד את המידה שבה עובדים משתמשים בפתרונות בינה מלאכותית ואת ההשפעה שיש לכך על הפרודוקטיביות שלהם.

דוגמה מעשית ממחישה את חישוב ה-ROI: חברה משקיעה 100,000 אירו בפתרון בינה מלאכותית עבור מרכז הקשר של המכירות שלה. לאחר שנה, שיעור ההמרה מלידים למכירות עולה בחמישה אחוזים, וכתוצאה מכך הכנסות נוספות של 150,000 אירו. יעילות צוות המכירות עולה בעשרה אחוזים, מה שתואם לחיסכון בעלויות כוח אדם של 30,000 אירו. העלות לליד מוסמך יורדת ב-20 אחוזים, וכתוצאה מכך לחיסכון בשיווק של 20,000 אירו. התועלת הכוללת היא 200,000 אירו, וכתוצאה מכך החזר השקעה של 100 אחוזים.

Ki-GameChanger: פלטפורמת ה- AI הגמישה ביותר – פתרונות בהתאמה אישית המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

• פלטפורמת AI זו מקיימת אינטראקציה עם כל מקורות הנתונים הספציפיים
  • מ- SAP, Microsoft, JIRA, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ומערכות ניהול נתונים רבות אחרות
• שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
• תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

• אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
• השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
• בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

אתגרים שפלטפורמת ה- AI שלנו פותרת

• חוסר דיוק של פתרונות AI קונבנציונליים
• הגנה על נתונים וניהול מאובטח של נתונים רגישים
• עלויות ומורכבות גבוהה של פיתוח AI פרטני
• היעדר AI מוסמך
• שילוב AI במערכות IT קיימות

עוד על זה כאן:

• שילוב AI של פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים לרוחב מקור לכל ענייני החברה

כיצד חברות יכולות לפתח אסטרטגיית FinOps עבור בינה מלאכותית?

פיתוח אסטרטגיית FinOps יעילה עבור בינה מלאכותית דורש גישה מובנית בת שמונה שלבים המשלבת הן עקרונות FinOps מסורתיים בענן והן אתגרים ספציפיים לבינה מלאכותית. הצעד הראשון הוא ליצור בסיס חזק על ידי הקמת צוות רב-תחומי הכולל פונקציות פיננסיות, טכנולוגיה, עסקים ומוצרים. צוות זה חייב לעבוד בשיתוף פעולה הדוק כדי להבין ולנהל את ההיבטים הייחודיים של עומסי עבודה של בינה מלאכותית.

השלב השני מתמקד ביישום מערכות נראות וניטור מקיפות. עומסי עבודה של בינה מלאכותית דורשים ניטור ייעודי החורג מעבר למדדי ענן מסורתיים וכולל מדדים ספציפיים לבינה מלאכותית כגון צריכת אסימונים, ביצועי מודל ועלויות הסקה. נראות מפורטת זו מאפשרת לחברות לזהות מניעי עלות ולזהות הזדמנויות אופטימיזציה.

השלב השלישי הוא יישום הקצאת עלויות ואחריותיות. פרויקטים של בינה מלאכותית חייבים להיות מוקצים ליחידות עסקיות וצוותים מוגדרים בבירור כדי להבטיח אחריותיות פיננסית. השלב הרביעי כרוך בקביעת תקציבים ובקרות הוצאות, כולל יישום מגבלות הוצאות, מכסות וזיהוי אנומליות כדי למנוע עליות בלתי צפויות בעלויות.

איזו השפעה יש להפחתת עלויות על מודלים עסקיים חדשים?

ההפחתה הדרמטית בעלותן של טכנולוגיות בינה מלאכותית – פי עשרה בשנה – פותחת את הדלת למודלים עסקיים חדשים לחלוטין ולמקרי שימוש שלא היו בעבר כדאיים מבחינה כלכלית. סם אלטמן מ-OpenAI רואה בפיתוח זה פוטנציאל לשינוי כלכלי בדומה להכנסת הטרנזיסטור – תגלית מדעית משמעותית שמתפתחת היטב וחודרת כמעט לכל מגזר במשק.

הפחתת עלויות מאפשרת לחברות לשלב יכולות בינה מלאכותית בתחומים שבהם הן היו בעבר יקרות מדי. מחירים נמוכים יותר מובילים לעלייה משמעותית בשימוש, ויוצרים מעגל חיובי: שימוש גבוה יותר מצדיק השקעה נוספת בטכנולוגיה, מה שמוביל לעלויות נמוכות עוד יותר. דינמיקה זו מאפשרת דמוקרטיזציה של הגישה ליכולות בינה מלאכותית מתקדמות ומאפשרת לחברות קטנות יותר להתחרות עם יריבות גדולות יותר.

אלטמן צופה שמחירי סחורות רבות ירדו באופן דרמטי ככל שהבינה המלאכותית תפחית את עלות הבינה המלאכותית והעבודה. במקביל, מחירם של מוצרי יוקרה ומשאבים מוגבלים מסוימים, כמו קרקע, עלולים לעלות באופן דרמטי אף יותר. קיטוב זה יוצר דינמיקות שוק חדשות והזדמנויות עסקיות שחברות יכולות לנצל באופן אסטרטגי.

איך נראה עתיד אופטימיזציית עלויות באמצעות בינה מלאכותית?

עתיד אופטימיזציית העלויות באמצעות בינה מלאכותית מעוצב על ידי מספר מגמות מתכנסות. ניהול עלויות בענן המונע על ידי בינה מלאכותית יכול כבר עכשיו להפחית הוצאות בעד 30 אחוזים ומאפשר תובנות בזמן אמת והקצאת משאבים יעילה. פיתוח זה יואץ עוד יותר עם שילוב למידת מכונה בכלי אופטימיזציית עלויות.

מגמה מרכזית היא פיתוח של המלצות רכישה חכמות יותר וכלים לשקיפות עלויות. AWS וספקי ענן אחרים משפרים ללא הרף את כלי ניהול העלויות שלהם כדי לספק תובנות והמלצות טובות יותר. לדוגמה, כלי ההמלצות של AWS מזהה אפשרויות רכישה אופטימליות על סמך צריכה היסטורית, ומקל על תכנון פרואקטיבי של אסטרטגיות חיסכון בעלויות.

העתיד צופה גם סטנדרטיזציה רבה יותר של מדדי עלויות של בינה מלאכותית. פיתוח FOCUS (FinOps Open Cost and Usage Specification) 1.0 מאפשר לחברות לייצא נתוני עלויות ושימוש בפורמט אחיד. זה מקל משמעותית על ניתוח הוצאות ענן וזיהוי הזדמנויות אופטימיזציה.

איזה תפקיד ממלאת האבולוציה הטכנולוגית בהפחתת עלויות?

ההתפתחות המתמשכת של הטכנולוגיות הבסיסיות ממלאת תפקיד מרכזי בהפחתת העלויות הדרמטית בתעשיית הבינה המלאכותית. חדשנות משמעותית בחומרה מורידה את העלויות, עם שבבים ו-ASICs ייעודיים כמו Inferentia של אמזון ושחקנים חדשים כמו Groq. בעוד פתרונות אלה עדיין נמצאים בפיתוח, הם כבר מפגינים שיפורים דרמטיים הן במחיר והן במהירות.

אמזון מדווחת כי מערכות ה-Inferentia שלה מספקות תפוקה גבוהה עד פי 2.3 ועלות נמוכה עד 70 אחוזים להסקה בהשוואה לאפשרויות דומות של Amazon EC2. במקביל, היעילות בצד התוכנה משתפרת בהתמדה. ככל שעומסי עבודה של הסקה גדלים ויותר כישרונות מועסקים בבינה מלאכותית, מעבדי גרפיקה (GPU) מנוצלים בצורה יעילה יותר, וכתוצאה מכך יתרונות גודל ועלויות הסקה נמוכות יותר באמצעות אופטימיזציות תוכנה.

היבט חשוב במיוחד הוא עלייתם של דגמים קטנים יותר אך חכמים יותר. דגם ה-Llama 3 8B של מטא מציג ביצועים דומים למעשה לדגם ה-Llama 2 70B, שיצא שנה קודם לכן. תוך שנה נוצר דגם עם כמעט עשירית מגודל הפרמטרים וביצועים דומים. טכניקות כמו זיקוק וכימות מאפשרות ליצור מודלים קומפקטיים ויכולות גבוהות יותר ויותר.

כיצד משפיעה דמוקרטיזציה על התחרותיות?

הדמוקרטיזציה של טכנולוגיות בינה מלאכותית משנה באופן מהותי את הנוף התחרותי ויוצרת הזדמנויות חדשות עבור חברות מכל הגדלים. הפחתת העלויות המתמשכת של מודלים של בינה מלאכותית מאפשרת לחברות קטנות יותר להשתמש בטכנולוגיות שהיו זמינות בעבר רק לתאגידים גדולים עם תקציבי IT משמעותיים. התפתחות זו משווה את תנאי המשחק, שבהם רעיונות חדשניים ויישום הופכים לחשובים יותר ממשאבים פיננסיים גרידא.

ההשפעות כבר ניתנות למדידה: עסקים קטנים ובינוניים יכולים להגדיל את הפרודוקטיביות שלהם עד 133 אחוזים באמצעות שימוש ממוקד בבינה מלאכותית. שיפורי פרודוקטיביות אלה מאפשרים לחברות קטנות יותר להתחרות במתחרים גדולים יותר בתחומים שבהם באופן מסורתי היו בעמדת נחיתות. אוטומציה המונעת על ידי בינה מלאכותית משתלטת על משימות שגרתיות ומפנה זמן יקר ליוזמות אסטרטגיות.

דמוקרטיזציה מובילה גם לפירוק שוק שירותי הבינה המלאכותית. בעוד שבעבר שלטו בשוק מספר ספקים גדולים, כיום צצים פתרונות ייעודיים רבים עבור תעשיות ומקרי שימוש ספציפיים. גיוון זה יוצר יותר אפשרויות לחברות ומניע חדשנות באמצעות תחרות. במקביל, צצים אתגרים חדשים בשילוב כלי בינה מלאכותית שונים ובהבטחת יכולת פעולה הדדית.

אילו המלצות אסטרטגיות עולות עבור חברות?

מספר צרכים אסטרטגיים עולים בפני חברות המעוניינות להפיק תועלת ממהפכת העלויות של הבינה המלאכותית. ראשית, על חברות לפתח אסטרטגיית FinOps מקיפה עבור בינה מלאכותית, אשר חורגת מניהול עלויות ענן מסורתי. זה דורש צוותים, כלים ותהליכים ייעודיים המטפלים במאפיינים הייחודיים של עומסי עבודה של בינה מלאכותית.

שנית, חברות צריכות לבסס שקיפות כעיקרון מרכזי בהשקעותיהן בבינה מלאכותית. ללא נראות ברורה של עלויות, ביצועים וערך עסקי, לא ניתן לקבל החלטות מושכלות. זה דורש השקעות בכלי ניטור, לוחות מחוונים ומערכות דיווח שיכולות ללכוד ולהציג מדדים ספציפיים לבינה מלאכותית.

שלישית, חברות צריכות להעדיף גישות מבוססות תוצאות בעת הערכה ורכישה של פתרונות בינה מלאכותית. במקום לשלם עבור תכונות טכנולוגיות, עליהן להעריך ולפצות ספקים על סמך תוצאות עסקיות מדידות. זה יוצר תמריצים טובים יותר ומפחית את הסיכון הכרוכים בהשקעות בבינה מלאכותית.

רביעית, חברות צריכות לשקול את הקיימות ארוכת הטווח של השקעותיהן בבינה מלאכותית. זה כולל הן קיימות אקולוגית באמצעות מודלים חסכוניים באנרגיה ומרכזי נתונים ירוקים, והן קיימות כלכלית באמצעות אופטימיזציה מתמשכת והתאמה למבני עלויות משתנים.

חמישית, חברות צריכות לראות בדמוקרטיזציה של בינה מלאכותית הזדמנות אסטרטגית. חברות קטנות יותר יכולות כעת ליישם יכולות בינה מלאכותית שהיו בעבר יקרות באופן בלתי אפשרי, בעוד שחברות גדולות יותר יכולות להרחיב את יוזמות הבינה המלאכותית שלהן לתחומים חדשים ומקרי שימוש חדשים. התפתחות זו דורשת הערכה מחודשת של אסטרטגיות תחרותיות וזיהוי הזדמנויות חדשות לבידול ויצירת ערך.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

 

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

 

 

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus