Hogyan demokratizálja az átláthatóság és az eredményalapú árképzés a vállalati mesterséges intelligenciát: Vége a rejtett MI-költségeknek

## Gyorsabb, mint Moore törvénye: A mesterséges intelligencia drámai árcsökkenése most mindent megváltoztat ### Számokban kifejezve: Hogyan forradalmasítja egy új árképzési modell a mesterséges intelligencia világát ### FinOps a mesterséges intelligenciához: Vessünk véget az ellenőrizetlen költségeknek – hogyan optimalizáljunk helyesen ### MI mindenkinek: Miért megfizethető most a mesterséges intelligencia a vállalata számára ### Elcsúsztak az irányítás alól a mesterséges intelligencia költségei? Az igazság a GPU-árak és a felhőszámlák mögött ###

Mi a jelenlegi állapota a GenAI FinOps-ának?

A generatív mesterséges intelligencia robbanásszerű elterjedése a GenAI FinOps-ot kritikus fontosságú tudományággá tette a vállalatoknál. Míg a hagyományos felhőalapú munkaterhelések viszonylag kiszámítható költségszerkezettel rendelkeznek, a mesterséges intelligencia alkalmazásai a költségek komplexitásának egy teljesen új dimenzióját vezetik be. A mesterséges intelligencia költségeinek növekedésének fő okai magának a technológiának a természetében rejlenek: a generatív mesterséges intelligencia számításigényes, és a költségek exponenciálisan nőnek a feldolgozott adatok mennyiségével.

Kulcsfontosságú szempont a mesterséges intelligencia modellek további erőforrás-fogyasztása. Az adatok futtatása és lekérdezése nagy mennyiségű számítási erőforrást igényel a felhőben, ami jelentősen magasabb felhőköltségeket eredményez. Továbbá a mesterséges intelligencia modellek betanítása rendkívül erőforrás-igényes és költséges a megnövekedett számítási teljesítmény és tárhelyigény miatt. Végül, a mesterséges intelligencia alkalmazások gyakori adatátvitelt hajtanak végre a peremhálózati eszközök és a felhőszolgáltatók között, ami további adatátviteli költségeket okoz.

A kihívást súlyosbítja a mesterséges intelligencia projektek kísérleti jellege. A vállalatok gyakran kísérleteznek különböző felhasználási esetekkel, ami az erőforrások túlzott kiépítéséhez és következésképpen szükségtelen kiadásokhoz vezethet. A betanított és telepített MI-modellek dinamikus természete miatt az erőforrás-fogyasztást nehéz előre jelezni és ellenőrizni.

Miért olyan nehéz megérteni a GPU-költségeket és a mesterséges intelligencia költségeit?

A GPU-költések és a mesterséges intelligencia költségeinek átláthatatlansága az egyik legnagyobb kihívást jelenti a vállalatok számára. A nagy kereslet és a növekvő GPU-költségek gyakran arra kényszerítik a vállalatokat, hogy költséges többfelhős architektúrákat építsenek. A különböző szállítók megoldásainak egyvelege rontja az átláthatóságot és akadályozza az innovációt.

A költségek átláthatóságának hiánya különösen szembetűnő különböző GPU-típusok és felhőszolgáltatók használata esetén. A vállalatoknak azzal a kihívással kell szembenézniük, hogy választaniuk kell a helyszíni GPU-befektetések és a felhőalapú GPU-szolgáltatások között. A GPU-erőforrások helyben, megosztott készletként, igény szerint érhetők el, elkerülve a dedikált, de csak időszakosan használt, speciális hardver költségeit. Ez azonban új bonyolultságokat teremt a költségfelosztásban és -ellenőrzésben.

Az egyik fő probléma a mesterséges intelligencia alkalmazások változó költségeinek kiszámíthatatlansága. Szinte minden mesterséges intelligencia alkalmazás alapmodellekre épül, amelyek jelentős változó költségekkel járnak, és a modellhasználattal együtt skálázódnak. Minden API-hívás és minden feldolgozott token hozzájárul ezekhez a költségekhez, ami alapvető változást jelent az alapul szolgáló költségstruktúrában.

Hogyan alakulnak a modellköltségek a valóságban?

Az egyik legfigyelemreméltóbb fejlemény a mesterséges intelligencia iparágban a modellek előállításának költségeinek drámai csökkenése. Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója arról számol be, hogy egy adott szintű mesterséges intelligencia használatának költsége körülbelül 12 havonta tízszeresére csökken. Ez a tendencia lényegesen erősebb, mint a híres Moore-törvény, amely 18 havonta megduplázódást jósol.

A költségcsökkenés egyértelműen tükröződik az OpenAI modellek árának alakulásában. A GPT-4-ről a GPT-4o-ra a tokenenkénti ár körülbelül 150-szeresére csökkent 2023 eleje és 2024 közepe között. Ez a fejlemény egyre inkább elérhetővé teszi a mesterséges intelligencia technológiáit a kisebb vállalatok és a felhasználási esetek széles skálája számára.

Számos tényező játszik szerepet ebben a folyamatos költségcsökkentésben. A modellfejlesztők és a következtetési szolgáltatók közötti verseny jelentős árképzési nyomást gyakorol. A Meta és mások nyílt forráskódú modelljei mostanra megközelítették a GPT-4 teljesítményét, ami tovább fokozza a versenyt. Ezenkívül a hardverinnovációk, mint például a speciális chipek és az ASIC-ek, folyamatosan fejlődnek, csökkentve a következtetés költségeit.

Mit jelent a munkaterhelés-optimalizálás a mesterséges intelligencia kontextusában?

A mesterséges intelligencia által nyújtott alkalmazások munkaterhelés-optimalizálása holisztikus megközelítést igényel, amely túlmutat a hagyományos felhőoptimalizáláson. A mesterséges intelligencia által generált munkaterhelések számítási intenzitása és tárhelyigénye drámaian eltérhet, ami kockázatossá teszi a nem megfelelő megközelítést, és jelentős előrejelzési hibákhoz és erőforrás-pazarláshoz vezethet.

A számítási erőforrások optimalizálása az AI költségoptimalizálásának középpontjában áll. A számítási költségek jellemzően a GenAI működésének legnagyobb kiadási tételei. A GPU-k, TPU-k és CPU-k megfelelő méretezése kulcsfontosságú: a legkönnyebb gyorsító kiválasztása, amely továbbra is megfelel a késleltetési és pontossági SLO-knak. Minden egyes lépés a magasabb szilíciumosztály felé 2-10-szeresére növeli az óránkénti költségeket anélkül, hogy garantálná a jobb felhasználói élményt.

A GPU-kihasználási stratégiák központi szerepet játszanak a költségoptimalizálásban. A fel nem használt wattórák a GenAI-költségvetések csendes gyilkosai. A többfelhasználós és rugalmas klaszterek a leparkolt kapacitást átviteli sebességgé alakítják. A pooling és a MIG szeletelés lehetővé teszi az A100/H100 GPU-k particionálását és a névtér-kvóták érvényesítését, ami jellemzően a kihasználtság 25 százalékról 60 százalékra való ugrását eredményezi.

Hogyan működik a gyakorlatban az eredményalapú árképzés?

Az eredményalapú árképzési modellek alapvető változást jelentenek a vállalatok gondolkodásmódjában az AI-technológiák monetizálásáról. Ahelyett, hogy a szoftverhez való hozzáférésért vagy annak használatáért fizetnének, az ügyfelek a kézzelfogható eredményekért fizetnek – például a sikeresen lezárt értékesítési vagy támogatási beszélgetésekért.

Ezek az árképzési modellek közvetlen pénzügyi összhangot teremtenek a mesterséges intelligencia szolgáltatói és ügyfeleik között. Amikor egy szolgáltató csak akkor profitál, ha megoldása mérhető eredményeket hoz, mindkét fél ugyanazt a sikerdefiníciót osztja. A McKinsey kutatása szerint az eredményalapú technológiai árképzési modelleket alkalmazó vállalatok 27 százalékkal magasabb elégedettségről számolnak be a szolgáltatói kapcsolatokkal, és 31 százalékkal jobb megtérülésről a hagyományos árképzési megállapodásokhoz képest.

A mesterséges intelligencia kulcsszerepet játszik az eredményalapú árképzési modellek lehetővé tételében. A technológia biztosítja az ilyen modellek megvalósításához szükséges prediktív elemzést, automatizálást és valós idejű elemzéseket. A mesterséges intelligencia rendszerek nyomon követhetik és mérhetik a teljesítményt, és biztosíthatják, hogy a megígért eredményeket valóban elérjék.

Milyen szerepet játszik az átláthatóság az AI költségoptimalizálásában?

Az átláthatóság minden hatékony MI-költségoptimalizálási stratégia alapja. Az erőforrás-kihasználás egyértelmű áttekintése nélkül a vállalatok nem érthetik meg MI-projektjeik valódi költségeit, és nem hozhatnak megalapozott optimalizálási döntéseket. Az átláthatóság szükségességét fokozza a MI-fejlesztés kísérleti jellege és az erőforrás-igények kiszámíthatatlansága.

Az átláthatóság egyik kulcsfontosságú eleme a részletes költségkövetés. A vállalatoknak részletes betekintést kell kapniuk a modellek, felhasználási esetek és üzleti egységek költségébe. Ehhez speciális monitorozó eszközökre van szükség, amelyek túlmutatnak a hagyományos felhőalapú költséggazdálkodáson, és képesek rögzíteni a mesterséges intelligenciára jellemző mutatókat, például a tokenek fogyasztását, a következtetési költségeket és a betanítási erőfeszítéseket.

A költségtranszparencia megvalósítása számos kulcsfontosságú területet ölel fel. Ezek közé tartozik az API-használat és a tokenfogyasztás nyomon követése a felhőalapú MI-szolgáltatásoknál, a GPU-kihasználtság és az energiafogyasztás monitorozása a helyszíni megoldásoknál, valamint a költségek hozzárendelése az adott projektekhez és csapatokhoz. A modern eszközök vizuális irányítópultokat kínálnak, amelyek kiemelik a költségmegtakarítási lehetőségeket, és segítik a csapatokat az adatvezérelt döntések meghozatalában.

Független mesterséges intelligencia platformok, mint stratégiai alternatíva az európai vállalatok számára – Kép: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: A legrugalmasabb AI platform – testreszabott megoldások, amelyek csökkentik a költségeket, javítják döntéseiket és növelik a hatékonyságot

Független AI platform: integrálja az összes releváns vállalati adatforrást

• Gyors AI-integráció: Testreszabott AI-megoldások a társaságok számára órákban vagy napokban hónapok helyett
• Rugalmas infrastruktúra: felhőalapú vagy tárhely a saját adatközpontjában (Németország, Európa, ingyenes helymeghatározás)

• A legmagasabb adatbiztonság: Az ügyvédi irodákban történő felhasználás a biztonságos bizonyíték
• Használja a vállalati adatforrások széles skáláját
• Saját vagy különféle AI modellek választása (DE, EU, USA, CN)

Bővebben itt:

• Független MI platformok kontra hiperskálázók: Melyik megoldás a megfelelő az Ön számára?

Hogyan azonosíthatják a vállalatok a rejtett mesterséges intelligencia költségeket?

A rejtett MI-költségek jelentik az egyik legnagyobb kihívást a mesterséges intelligenciát alkalmazó vállalatok számára. Zachary Hanif, a Twilio munkatársa a rejtett MI-költségek két fő kategóriáját azonosítja: a technikai és az üzemeltetési költségeket. Technikailag a MI alapvetően különbözik a hagyományos szoftverektől, mivel egy MI-modell a világ állapotát egy adott időpontban ábrázolja, és olyan adatokkal van betanítva, amelyek idővel kevésbé relevánsak.

Míg a hagyományos szoftverek alkalmankénti frissítésekkel is boldogulnak, a mesterséges intelligencia folyamatos karbantartást igényel. Minden mesterséges intelligencia beruházáshoz egyértelmű karbantartási és monitorozási tervre van szükség, meghatározott átképzési intervallumokkal, mérhető teljesítményértékelési mutatókkal és meghatározott küszöbértékekkel a kiigazításokhoz. Működési szempontból sok vállalatnak hiányoznak a világos céljai és mérhető eredményei a mesterséges intelligencia projektjeihez, valamint a meghatározott irányítás és a megosztott infrastruktúra.

A rejtett költségek azonosítása szisztematikus megközelítést igényel. A vállalatoknak először azonosítaniuk kell az AI-megoldások bevezetésével és üzemeltetésével kapcsolatos összes közvetlen és közvetett költséget. Ezek magukban foglalják a szoftverlicenceket, a bevezetési költségeket, az integrációs költségeket, az alkalmazottak képzési költségeit, az adatelőkészítés és -tisztítás költségeit, valamint a folyamatos karbantartási és támogatási költségeket.

Milyen kihívásokkal jár a mesterséges intelligencia befektetések megtérülésének mérése?

A mesterséges intelligencia általi beruházások megtérülésének (ROI) mérése egyedi kihívásokat jelent, amelyek túlmutatnak a hagyományos IT-beruházásokon. Míg az alapvető ROI-képlet – marad – (megtérülés – beruházási költség) / beruházási költség × 100 százalék – a mesterséges intelligencia projektek összetevőinek meghatározása és mérése összetettebb.

A fő kihívás a mesterséges intelligencia előnyeinek számszerűsítése. Míg az automatizálásból származó közvetlen költségmegtakarítás viszonylag könnyen mérhető, a mesterséges intelligencia közvetett előnyeit nehezebb megragadni. Ezek közé tartozik a jobb döntésminőség, a megnövekedett ügyfél-elégedettség, a gyorsabb piacra jutási idő és a fokozott innováció. Bár ezek a minőségi fejlesztések jelentős üzleti értékkel bírnak, nehéz pénzben kifejezni őket.

Az időkomponens egy másik kihívást jelent. A mesterséges intelligencia által támogatott projektek gyakran hosszú távú, több éven átívelő hatásokkal járnak. Például egy vállalat 50 000 eurót fektet be egy mesterséges intelligenciával működő ügyfélszolgálati rendszerbe, amivel évente 72 000 eurót takarít meg a személyzeti költségeken. Ez 44 százalékos megtérülést eredményez, és körülbelül nyolc hónap alatt megtérül. A költség-haszon arány azonban idővel változhat a modell eltolódása, a változó üzleti követelmények vagy a technológiai fejlesztések miatt.

Hogyan fejlődik a vállalati mesterséges intelligencia demokratizálódása?

A vállalati mesterséges intelligencia demokratizálódása több szinten zajlik, és elsősorban a mesterséges intelligencia technológiák költségeinek drámai csökkenése vezérli. A modellezési költségek folyamatos, évi tízszeresére csökkenő csökkenése a fejlett mesterséges intelligencia képességeket a vállalatok szélesebb köre számára teszi elérhetővé. Ez a fejlesztés lehetővé teszi a kis- és középvállalkozások számára, hogy olyan mesterséges intelligencia megoldásokat alkalmazzanak, amelyek korábban csak a nagyvállalatok számára voltak fenntartva.

A demokratizálódás egyik fő mozgatórugója a felhasználóbarát mesterséges intelligencia eszközök és platformok elérhetősége. A kisvállalkozások számára készült mesterséges intelligencia eszközök egyre megfizethetőbbé és felhasználóbarátabbá váltak, és úgy tervezték, hogy speciális igényeket elégítsenek ki anélkül, hogy adatkutatókból álló csapatra lenne szükségük. Ez a fejlesztés lehetővé teszi a kis csapatok számára, hogy vállalati szintű eredményeket érjenek el, az ügyfél-megkeresések kezelésétől a marketingkampányok optimalizálásáig.

Ennek a demokratizálódásnak a hatása jelentős. Tanulmányok kimutatták, hogy a kis- és középvállalkozások akár 133 százalékkal is növelhetik termelékenységüket a mesterséges intelligencia célzott használatával, átlagosan 27 százalékos növekedéssel. Azok a vállalatok, amelyek már alkalmazzák a mesterséges intelligencia technológiáit, különösen olyan területeken profitálnak ebből, mint a humánerőforrás-gazdálkodás és az erőforrás-tervezés.

Mi a fenntartható mesterséges intelligencia befektetések fontossága?

A fenntartható mesterséges intelligencia beruházások egyre fontosabbá válnak, mivel a vállalatoknak figyelembe kell venniük mind a környezeti hatásokat, mind a mesterséges intelligencia kezdeményezéseik hosszú távú gazdasági életképességét. A mesterséges intelligencia alkalmazások energiafogyasztása óriásivá vált – a GPT-3 betanítása a becslések szerint több mint 550 tonna CO₂-t termelt, ami több mint 100 autó éves CO₂-kibocsátásának felel meg. 2030-ra az európai adatközpontok energiaigénye várhatóan 150 terawattórára emelkedik, ami az európai teljes villamosenergia-fogyasztás körülbelül öt százaléka.

Ugyanakkor a mesterséges intelligencia jelentős lehetőségeket kínál a fenntartható megoldásokra. A mesterséges intelligencia jelentősen csökkentheti a gyárak energiafogyasztását, szén-dioxid-megtakarítási pályára állíthatja az épületeket, csökkentheti az élelmiszer-pazarlást, vagy minimalizálhatja a műtrágyák használatát a mezőgazdaságban. A mesterséges intelligencia kettős természete – hogy egyszerre a probléma és a megoldás része – átgondolt megközelítést igényel a mesterséges intelligenciába történő beruházások terén.

A fenntartható MI-befektetési stratégiák több dimenziót ölelnek fel. Először is, az energiahatékony MI-modellek fejlesztése olyan technikák alkalmazásával, mint a modelltömörítés, a kvantálás és a desztilláció. Másodszor, a megújuló energiaforrások használata MI-rendszerek betanításához és üzemeltetéséhez. Harmadszor, a Zöld MI-alapelvek megvalósítása, amelyek iránymutatásul szolgálnak minden MI-fejlesztéshez és -megvalósításhoz.

Hogyan befolyásolja az eredményárazás az üzleti modelleket?

Az eredményalapú árképzés forradalmasítja a hagyományos üzleti modelleket azáltal, hogy újraértelmezi a kockázat-jutalom eloszlását a szolgáltatók és az ügyfelek között. A mesterséges intelligencia a statikus, ülőhely-alapú árképzési modellekről a dinamikus, eredményalapú árképzési struktúrák felé való elmozdulást ösztönzi. Ebben a modellben a szolgáltatók csak akkor kapnak fizetést, ha értéket nyújtanak, összehangolva az ösztönzőket a vállalatok és az ügyfelek számára.

Az átalakulás három kulcsfontosságú területen figyelhető meg. Először is, a szoftverek munkaerővé válnak: a mesterséges intelligencia a korábban tisztán szolgáltató vállalkozásokat skálázható szoftverajánlatokká alakítja. Az emberi munkaerőt igénylő hagyományos szolgáltatások – mint például az ügyfélszolgálat, az értékesítés, a marketing vagy a back-office pénzügyi adminisztráció – most automatizálhatók és szoftvertermékekké csomagolhatók.

Másodszor, a felhasználói helyek száma már nem a szoftver atomi mértékegysége. Ha például a mesterséges intelligencia átveheti az ügyfélszolgálat nagy részét, a vállalatoknak lényegesen kevesebb emberi támogató ügynökre, és következésképpen kevesebb szoftverlicencre lesz szükségük. Ez arra kényszeríti a szoftvercégeket, hogy alapvetően újragondolják árképzési modelljeiket, és azokat az általuk nyújtott eredményekhez igazítsák, ne pedig a szoftverükhöz hozzáférő emberek számához.

Milyen szerepet játszanak a mérhető ROI-mutatók?

A mérhető megtérülési mutatók alkotják a sikeres mesterséges intelligencia befektetési stratégiák gerincét, és lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy számszerűsítsék mesterséges intelligencia kezdeményezéseik valódi értékét. A pontos megtérülési számításhoz elengedhetetlen a konkrét teljesítménymutatók (KPI-k) meghatározása. A fontos KPI-k közé tartozik az egységenkénti költség a mesterséges intelligencia bevezetése előtt és után, ahol a költségek jelentős csökkenése a pozitív megtérülés erős mutatója.

Az automatizált folyamatok révén megtakarított idő közvetlenül beszámítható a befektetés megtérülésébe, mivel a megtakarított idő pénzzé tehető. A hibaszázalék csökkentése és a minőség javítása szintén közvetett hatással van a befektetés megtérülésére, mivel növeli az ügyfelek elégedettségét és erősíti a hosszú távú ügyfél-hűséget. Ezenkívül mérni kell, hogy az alkalmazottak milyen mértékben használják a mesterséges intelligencia megoldásait, és milyen hatással van ez a termelékenységükre.

Egy gyakorlati példa szemlélteti a megtérülés kiszámítását: Egy vállalat 100 000 eurót fektet be egy mesterséges intelligencia megoldásba az értékesítési kapcsolattartó központja számára. Egy év elteltével az érdeklődőkből értékesítéssé konverziós arány öt százalékkal nő, ami 150 000 eurós többletbevételt eredményez. Az értékesítési személyzet hatékonysága tíz százalékkal nő, ami 30 000 eurós személyzeti költségmegtakarítást jelent. Az egy minősített érdeklődőre jutó költség 20 százalékkal csökken, ami 20 000 eurós marketingmegtakarítást eredményez. A teljes haszon 200 000 euró, ami 100 százalékos megtérülést eredményez.

Egy független és az adatkerekű forrás-szintű AI platform integrálása minden vállalati ügyben – Kép: Xpert.digital

Ki-GameChanger: A legrugalmasabb AI platform – testreszabott megoldások, amelyek csökkentik a költségeket, javítják döntéseiket és növelik a hatékonyságot

Független AI platform: integrálja az összes releváns vállalati adatforrást

• Ez az AI platform kölcsönhatásba lép az összes konkrét adatforrással
  • Az SAP, a Microsoft, a Jira, a Confluence, a Salesforce, a Zoom, a Dropbox és sok más adatkezelő rendszertől
• Gyors AI-integráció: Testreszabott AI-megoldások a társaságok számára órákban vagy napokban hónapok helyett
• Rugalmas infrastruktúra: felhőalapú vagy tárhely a saját adatközpontjában (Németország, Európa, ingyenes helymeghatározás)

• A legmagasabb adatbiztonság: Az ügyvédi irodákban történő felhasználás a biztonságos bizonyíték
• Használja a vállalati adatforrások széles skáláját
• Saját vagy különféle AI modellek választása (DE, EU, USA, CN)

Kihívások, amelyeket az AI platformunk megold

• A hagyományos AI -megoldások pontosságának hiánya
• Adatvédelem és érzékeny adatok biztonságos kezelése
• Az egyéni AI fejlesztés magas költségei és összetettsége
• Képzett AI hiánya
• Az AI integrálása a meglévő IT rendszerekbe

Bővebben itt:

• AI független és átmeneti adatokat átfogó AI platform AI-integrációja minden vállalati ügy számára

Hogyan dolgozhatnak ki a vállalatok FinOps stratégiát a mesterséges intelligenciára vonatkozóan?

Egy hatékony mesterséges intelligencia FinOps stratégiájának kidolgozása strukturált, nyolclépéses megközelítést igényel, amely magában foglalja mind a hagyományos felhőalapú FinOps alapelveket, mind a mesterséges intelligenciára jellemző kihívásokat. Az első lépés egy erős alap megteremtése egy interdiszciplináris csapat létrehozásával, amely a pénzügyi, technológiai, üzleti és termékfunkciókat foglalja magában. Ennek a csapatnak szorosan együtt kell működnie a mesterséges intelligencia által generált munkaterhelések egyedi aspektusainak megértése és kezelése érdekében.

A második lépés az átfogó láthatósági és monitorozási rendszerek bevezetésére összpontosít. A mesterséges intelligencia által végzett munkaterhelések speciális monitorozást igényelnek, amely túlmutat a hagyományos felhőmetrikákon, és olyan mesterséges intelligencia-specifikus mérőszámokat is tartalmaz, mint a tokenfogyasztás, a modell teljesítménye és a következtetési költségek. Ez a részletes láthatóság lehetővé teszi a vállalatok számára a költségtényezők azonosítását és az optimalizálási lehetőségek azonosítását.

A harmadik lépés a költségallokáció és az elszámoltathatóság megvalósítása. A mesterséges intelligencia projekteket egyértelműen meghatározott üzleti egységekhez és csapatokhoz kell rendelni a pénzügyi elszámoltathatóság biztosítása érdekében. A negyedik lépés a költségvetések és a kiadások ellenőrzésének meghatározása, beleértve a költségkeretek, kvóták és anomáliadetektálás bevezetését a váratlan költségnövekedések elkerülése érdekében.

Milyen hatással van a költségcsökkentés az új üzleti modellekre?

A mesterséges intelligencia technológiáinak költségeinek drámai – évi tízszeres – csökkenése teljesen új üzleti modellek és felhasználási esetek előtt nyitja meg az utat, amelyek korábban gazdaságilag nem voltak életképesek. Sam Altman, az OpenAI munkatársa úgy látja, hogy ez a fejlemény a tranzisztor bevezetéséhez hasonló gazdasági átalakulás lehetőségét rejti magában – egy jelentős tudományos felfedezést, amely jól skálázódik és a gazdaság szinte minden szektorába behatol.

A költségcsökkentés lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy mesterséges intelligencia (MI) képességeket integráljanak olyan területekre, ahol korábban túl drágák voltak. Az alacsonyabb árak jelentősen megnövekedett használatot eredményeznek, ami egyfajta pozitív körforgást hoz létre: a nagyobb használat indokolttá teszi a technológiába való további beruházásokat, ami még alacsonyabb költségekhez vezet. Ez a dinamika demokratikusabbá teszi a fejlett MI-képességekhez való hozzáférést, és lehetővé teszi a kisebb vállalatok számára, hogy versenyezzenek a nagyobb versenytársakkal.

Altman azt jósolja, hogy számos árucikk ára drámaian csökkenni fog, mivel a mesterséges intelligencia és a munkaerő költségeit csökkenti. Ugyanakkor a luxuscikkek és néhány korlátozott erőforrás, például a földterület ára még drámaibb mértékben emelkedhet. Ez a polarizáció új piaci dinamikákat és üzleti lehetőségeket teremt, amelyeket a vállalatok stratégiailag kiaknázhatnak.

Hogyan néz ki a mesterséges intelligencia költségoptimalizálásának jövője?

A mesterséges intelligencia alapú költségoptimalizálás jövőjét számos, egymással összefonódó trend alakítja. A mesterséges intelligencia által vezérelt felhőalapú költséggazdálkodás már most is akár 30 százalékkal csökkentheti a költségeket, és valós idejű elemzéseket és hatékony erőforrás-elosztást tesz lehetővé. Ez a fejlődés tovább gyorsul majd a gépi tanulás költségoptimalizáló eszközökbe való integrálásával.

Kulcsfontosságú trend az intelligensebb vásárlási ajánlások és költségátláthatósági eszközök fejlesztése. Az AWS és más felhőszolgáltatók folyamatosan fejlesztik költséggazdálkodási eszközeiket, hogy jobb betekintést és ajánlásokat nyújtsanak. Például az AWS ajánlóeszköze a korábbi fogyasztás alapján azonosítja az optimális vásárlási lehetőségeket, megkönnyítve a költségmegtakarítási stratégiák proaktív tervezését.

A jövőben a mesterséges intelligencia költségmutatóinak nagyobb szabványosítása is várható. A FOCUS (FinOps Open Cost and Usage Specification) 1.0 fejlesztése lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy egységes formátumban exportálják a költség- és használati adatokat. Ez jelentősen megkönnyíti a felhőalapú kiadások elemzését és az optimalizálási lehetőségek azonosítását.

Milyen szerepet játszik a technológiai fejlődés a költségek csökkentésében?

Az alapul szolgáló technológiák folyamatos fejlődése központi szerepet játszik a mesterséges intelligencia iparág drámai költségcsökkenésében. A jelentős hardverinnováció a költségeket csökkenti, olyan speciális chipekkel és ASIC-ekkel, mint az Amazon Inferentiája, valamint olyan új szereplőkkel, mint a Groq. Bár ezek a megoldások még fejlesztés alatt állnak, már most drámai javulást mutatnak mind az ár, mind a sebesség tekintetében.

Az Amazon jelentése szerint az Inferentia példányai akár 2,3-szor nagyobb átviteli sebességet és akár 70 százalékkal alacsonyabb következtetési költséget biztosítanak a hasonló Amazon EC2 opciókhoz képest. Ugyanakkor a szoftveroldal hatékonysága folyamatosan javul. Ahogy a következtetési munkaterhelések méreteződnek és egyre több tehetséget alkalmaznak a mesterséges intelligenciában, a GPU-k hatékonyabban kihasználhatók, ami méretgazdaságosságot és a szoftveroptimalizálás révén alacsonyabb következtetési költségeket eredményez.

Különösen fontos szempont a kisebb, de intelligensebb modellek térnyerése. A Meta Llama 3 8B modellje lényegében ugyanazt a teljesítményt nyújtja, mint az egy évvel korábban megjelent Llama 2 70B modellje. Egy éven belül elkészült egy közel tizedakkora paraméterméretű és azonos teljesítményű modell. Az olyan technikák, mint a desztilláció és a kvantálás, lehetővé teszik egyre nagyobb képességű, kompakt modellek létrehozását.

Hogyan befolyásolja a demokratizálódás a versenyhelyzetet?

A mesterséges intelligencia technológiáinak demokratizálódása alapvetően megváltoztatja a versenyhelyzetet, és új lehetőségeket teremt minden méretű vállalat számára. A mesterséges intelligencia modellek folyamatos költségcsökkentése lehetővé teszi a kisebb vállalatok számára, hogy olyan technológiákat használjanak ki, amelyek korábban csak a jelentős informatikai költségvetéssel rendelkező nagyvállalatok számára voltak elérhetők. Ez a fejlemény egyenlő versenyfeltételeket teremt, ahol az innovatív ötletek és a megvalósítás fontosabbá válik, mint a puszta pénzügyi erőforrások.

A hatások már mérhetők: a kis- és középvállalkozások akár 133 százalékkal is növelhetik termelékenységüket a mesterséges intelligencia célzott használatával. Ezek a termelékenységnövekedések lehetővé teszik a kisebb vállalatok számára, hogy olyan területeken is versenyezzenek a nagyobb versenytársakkal, ahol hagyományosan hátrányban voltak. A mesterséges intelligencia által vezérelt automatizálás átveszi a rutinfeladatokat, és értékes időt szabadít fel a stratégiai kezdeményezésekre.

A demokratizálódás a mesterséges intelligencia szolgáltatási piacának széttöredezettségéhez is vezet. Míg egykor néhány nagy szolgáltató uralta a piacot, most számos speciális megoldás jelenik meg adott iparágakra és felhasználási esetekre. Ez a diverzifikáció nagyobb választékot teremt a vállalatok számára, és a verseny révén ösztönzi az innovációt. Ugyanakkor új kihívások merülnek fel a különböző mesterséges intelligencia eszközök integrálása és az interoperabilitás biztosítása terén.

Milyen stratégiai ajánlások merülnek fel a vállalatok számára?

Számos stratégiai követelmény merül fel az AI költségforradalmából hasznot húzó vállalatok számára. Először is, a vállalatoknak átfogó FinOps stratégiát kell kidolgozniuk az AI számára, amely túlmutat a hagyományos felhőalapú költséggazdálkodáson. Ehhez speciális csapatokra, eszközökre és folyamatokra van szükség, amelyek figyelembe veszik az AI-munkaterhelések egyedi jellemzőit.

Másodszor, a vállalatoknak az átláthatóságot kell a mesterséges intelligencia-befektetéseik alapelvévé tenniük. A költségek, a teljesítmény és az üzleti érték egyértelmű áttekintése nélkül nem lehet megalapozott döntéseket hozni. Ehhez olyan monitoring eszközökbe, irányítópultokba és jelentéskészítő rendszerekbe kell befektetni, amelyek képesek rögzíteni és megjeleníteni a mesterséges intelligenciára jellemző mutatókat.

Harmadszor, a vállalatoknak az eredményalapú megközelítéseket kellene előnyben részesíteniük a mesterséges intelligencia megoldások értékelésekor és beszerzésekor. A technológiai funkciókért való fizetés helyett a szolgáltatókat mérhető üzleti eredmények alapján kellene értékelniük és jutalmazniuk. Ez jobb ösztönző összhangot teremt, és csökkenti a mesterséges intelligencia beruházások kockázatát.

Negyedszer, a vállalatoknak figyelembe kell venniük mesterséges intelligencia beruházásaik hosszú távú fenntarthatóságát. Ez magában foglalja mind az ökológiai fenntarthatóságot az energiahatékony modellek és a zöld adatközpontok révén, mind a gazdasági fenntarthatóságot a folyamatos optimalizálás és a változó költségstruktúrákhoz való alkalmazkodás révén.

Ötödször, a vállalatoknak a mesterséges intelligencia demokratizálását stratégiai lehetőségnek kell tekinteniük. A kisebb vállalatok most olyan mesterséges intelligencia-képességeket is bevezethetnek, amelyek korábban megfizethetetlenül drágák voltak, míg a nagyobb vállalatok új területekre és felhasználási esetekre bővíthetik mesterséges intelligencia-kezdeményezéseiket. Ez a fejlődés megköveteli a versenystratégiák újraértékelését, valamint az új differenciálódási és értékteremtési lehetőségek azonosítását.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Az AI stratégia létrehozása vagy átrendezése

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információk a következő címen találhatók: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus