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 mindent megváltoztat ### Eredményalapú fizetés: Hogyan forradalmasítja egy új árképzési modell a mesterséges intelligencia világát ### FinOps a mesterséges intelligencia számára: Nincsenek többé ellenőrizetlen költségek – hogyan optimalizáljunk helyesen ### MI mindenkinek: Miért válik most megfizethetővé a mesterséges intelligencia a vállalata számára ### Elcsúsztak az irányítás alatt a mesterséges intelligencia költségei? Az igazság a GPU-árak és a felhőszámlák mögött ###

Mit jelent a GenAI FinOps jelenlegi állapota?

A generatív mesterséges intelligencia robbanásszerű növekedése a GenAI FinOps-ot kritikus fontosságú tudományággá tette a vállalkozások számára. Míg a hagyományos felhőalapú munkaterhelések viszonylag kiszámítható költségszerkezettel rendelkeznek, a mesterséges intelligencia alkalmazásai a költségvolatilitás 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 végrehajtása és lekérdezése jelentős mennyiségű számítási erőforrást igényel a felhőben, ami jelentősen magasabb felhőköltségekhez vezet. Továbbá a mesterséges intelligencia modellek betanítása rendkívül erőforrás-igényes és költséges a számítási teljesítmény és a tárhely iránti megnövekedett igények miatt. Végül, a mesterséges intelligencia alkalmazások gyakran továbbítanak adatokat a peremhálózati eszközök és a felhőszolgáltatók között, ami további adatátviteli költségeket okoz.

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

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

A GPU-költségeket és a mesterséges intelligencia költségeit övező átláthatóság hiánya az egyik legnagyobb kihívás, amellyel a vállalkozások szembesülnek. A nagy kereslet és a növekvő GPU-költségek gyakran arra kényszerítik a vállalatokat, hogy drága többfelhős architektúrákat építsenek. A különböző szállítók megoldásainak egyvelege rontja az átláthatóságot és elfojtja az innovációt.

A költségek átláthatóságának hiánya különösen szembetűnő különböző GPU-típusok és felhőszolgáltatók használata esetén. A vállalatoknak szembe kell nézniük a helyszíni GPU-befektetések és a felhőalapú GPU-szolgáltatások közötti választás kihívásával. A helyszíni GPU-erőforrások helyben, megosztott készletként, igény szerint érhetők el, elkerülve a dedikált, de csak időszakosan használt, speciális hardver költségeit. Ez azonban új bonyolultságokat vezet be a költségfelosztásban és -ellenőrzésben.

Az egyik fő probléma a változó költségek kiszámíthatatlansága a mesterséges intelligencia alkalmazásokban. Szinte minden mesterséges intelligencia alkalmazás alapmodellekre támaszkodik, amelyek jelentős változó költségekkel járnak, amelyek a modellhasználattal együtt skálázódnak. Minden API-hívás és minden feldolgozott token hozzájárul ezekhez a költségekhez, alapvetően megváltoztatva az alapul szolgáló költségstruktúrát.

Hogyan alakulnak a modellköltségek a valóságban?

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

A költségcsökkenés egyértelműen látszik 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 árnyomást gyakorol. A Meta és mások nyílt forráskódú modelljei mostanra elérik a GPT-4 teljesítményt, ami tovább fokozza a versenyt. Ezenkívül a hardverinnovációk, mint például a speciális chipek és az ASIC-ek, folyamatosan fejlődnek, ezáltal csökkentve a következtetési költségeket.

Mit jelent a munkaterhelés-optimalizálás a mesterséges intelligencia kontextusában?

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

A számítási erőforrások optimalizálása központi szerepet játszik az AI költségoptimalizálásában. A számítási költségek jellemzően a legnagyobb kiadást jelentik a GenAI működésében. A GPU-k, TPU-k és CPU-k megfelelő méretezése kulcsfontosságú: a cél a legkönnyebb gyorsító kiválasztása, amely továbbra is megfelel a késleltetési és pontossági SLO-követelményeknek. Minden egyes lépés egy 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 egy eredményalapú árképzési modell?

Az eredményalapú árképzési modellek alapvető változást jelentenek abban, ahogyan a vállalatok a mesterséges intelligencia technológiáinak bevételszerzésével foglalkoznak. Ahelyett, hogy a szoftverhez való hozzáférésért vagy használatért fizetnének, az ügyfelek a kézzelfogható eredményekért fizetnek – például a sikeresen lezárt értékesítési vagy támogatási hívásokért.

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 el is érjék.

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 tovább hangsúlyozza 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 szemléltetik a költségmegtakarítási lehetőségeket, és segítik a csapatokat az adatvezérelt döntések meghozatalában.

Ki-GameChanger: A legrugalmasabb AI platformon készített 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 egy adott időpontbeli állapotát tükrözi, és olyan adatokon képzik, amelyek idővel kevésbé relevánsak.

Míg a hagyományos szoftverek alkalmankénti frissítésekkel működhetnek, a mesterséges intelligencia folyamatos karbantartást igényel. Minden mesterséges intelligencia beruházáshoz egyértelmű karbantartási és ellenőrzési tervre van szükség, meghatározott átképzési intervallumokkal, mérhető teljesítménymutatókkal (KPI-kkal) a teljesítményértékeléshez 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 beruházások megtérülésének (ROI) mérése egyedi kihívásokat jelent, amelyek túlmutatnak a hagyományos IT-befektetéseken. Míg az alapvető ROI-képlet ugyanaz marad – (Hozzáram – Befektetési költségek) / Befektetési költségek × 100 százalék –, a mesterséges intelligencia projektek összetevői összetettebbek a meghatározás és a mérés szempontjából.

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

Az időtényező egy másik kihívást jelent. A mesterséges intelligencia által támogatott projektek gyakran hosszú távú, több éven átívelő hatásokkal járnak. Például egy vállalat, amely 50 000 eurót fektet be egy mesterséges intelligenciával működő ügyfélszolgálati rendszerbe, évi 72 000 eurót takaríthat meg a személyzeti költségeken, ami 44 százalékos megtérülést és körülbelül nyolc hónapos megtérülési időt eredményez. 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 ezt jelentősen elősegíti a mesterséges intelligencia technológiák költségeinek drámai csökkenése. A modellezési költségek folyamatos tízszeres éves csökkenése a fejlett mesterséges intelligencia képességeket szélesebb körű vállalkozások számára teszi elérhetővé. Ez a fejlemény lehetővé teszi a kis- és középvállalkozások (kkv-k) számára, hogy olyan mesterséges intelligencia megoldásokat alkalmazzanak, amelyek korábban 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 könnyebben hozzáférhetővé 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 (kkv-k) 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 jelentősége a fenntartható mesterséges intelligencia befektetéseknek?

A fenntartható mesterséges intelligencia beruházások egyre nagyobb jelentőséggel bírnak, 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 nagyjából öt százaléka.

Ugyanakkor a mesterséges intelligencia jelentős lehetőségeket kínál a fenntartható megoldásokra. A mesterséges intelligencia drasztikusan csökkentheti a gyárak energiafogyasztását, CO₂-hatékonyabbá teheti az épületeket, csökkentheti az élelmiszer-pazarlást és minimalizálhatja a műtrágyafelhasználást a mezőgazdaságban. A mesterséges intelligencia kettős jellege – 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 technikákkal, mint a modelltömörítés, a kvantálás és a desztilláció. Másodszor, a megújuló energiaforrások felhasználása a MI-rendszerek betanításához és üzemeltetéséhez. Harmadszor, a Zöld MI-elvek megvalósítása, amelyek útmutatóként szolgálnak minden MI-fejlesztéshez és -megvalósításhoz.

Hogyan befolyásolja az eredményalapú árképzés 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 modellektől a dinamikus, eredményorientált árképzési struktúrák felé való elmozdulást ösztönzi. Ebben a modellben a szolgáltatók csak akkor kapnak fizetést, ha értéket nyújtanak, így összehangolva az ösztönzőket a vállalatok és az ügyfelek számára.

Az átalakulás három kulcsfontosságú területen figyelemre méltó. Először is, a szoftverek munkaerővé válnak: a mesterséges intelligencia a korábban tisztán szolgáltatásalapú 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 képes kezelni 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, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy számszerűsítsék mesterséges intelligencia kezdeményezéseik valódi értékét. A pontos megtérülési számításhoz elengedhetetlen a konkrét fő teljesítménymutatók (KPI-k) meghatározása. A fontos KPI-k közé tartozik az egységenkénti költség a mesterséges intelligencia bevezetése előtt és után, ahol a jelentős költségcsökkenés a pozitív megtérülés erős mutatója.

Az automatizált folyamatok révén megtakarított idő közvetlenül beszámítható a befektetés megtérülésébe, mivel a megtakarított idő pénzben is értékelhető. A hibaszázalék csökkentése és a minőség javítása szintén közvetett hatással van a befektetés megtérülésére, mivel hosszú távon növeli az ügyfelek elégedettségét és erősíti az ügyfelek lojalitását. Ezenkívül mérni kell, hogy az alkalmazottak milyen mértékben használják a mesterséges intelligencia megoldásait, és ez hogyan befolyásolja a termelékenységüket.

Egy gyakorlati példa szemlélteti a befektetésarányos megtérülés kiszámítását: Egy vállalat 100 000 eurót fektet be egy mesterséges intelligencia alapú 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 csapat hatékonysága tíz százalékkal nő, ami 30 000 eurós megtakarítást jelent a személyzeti költségekben. Az egy minősített érdeklődőre jutó költség 20 százalékkal csökken, ami 20 000 eurós marketingmegtakarítást eredményez. A teljes haszon 200 000 euró, ami 100%-os megtérülést jelent.

Ki-GameChanger: A legrugalmasabb AI platformon készített 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 figyelembe veszi mind a hagyományos felhőalapú FinOps alapelveket, mind a mesterséges intelligenciára jellemző kihívásokat. Az első lépés egy erős alap megteremtése egy pénzügyi, technológiai, üzleti és termékterületekről érkező interdiszciplináris csapat felépítésével. 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 szervezetek számára a költségtényezők azonosítását és az optimalizálási lehetőségek felismerését.

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 meghatározását foglalja magában, beleértve a költségkeretek, kvóták és anomáliadetektálás bevezetését a váratlan költségnövekedések megelőzése érdekében.

Milyen hatással lesz a költségcsökkentés az új üzleti modellekre?

A mesterséges intelligencia technológiáinak drámai – évi tízszeres – költségcsökkenése teljesen új üzleti modellek és olyan felhasználási esetek előtt nyitja meg kapuit, amelyek korábban gazdaságilag nem voltak életképesek. Sam Altman, az OpenAI munkatársa ebben a fejleményben a tranzisztor bevezetéséhez hasonló gazdasági átalakulás lehetőségét látja – egy jelentős tudományos felfedezését, amely jól skálázódik és a gazdaság szinte minden ágazatát áthatja.

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 pozitív ciklust hoz létre: a nagyobb használat indokolttá teszi a technológiába történő további beruházásokat, ami még alacsonyabb költségeket eredményez. 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 föld ára még drámaibban emelkedhet. Ez a polarizáció új piaci dinamikát és üzleti lehetőségeket teremt, amelyeket a vállalatok stratégiailag kihasználhatnak.

Hogyan néz ki a mesterséges intelligencia költségoptimalizálásának jövője?

A mesterséges intelligencia által vezérelt költségoptimalizálás jövőjét számos, egymással összefonódó trend alakítja. A mesterséges intelligencia által vezérelt felhőalapú költségkezelés már most is akár 30 százalékkal is 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 kínáljanak. Például az AWS ajánlóeszköze a korábbi fogyasztás alapján azonosítja az optimális vásárlási lehetőségeket, ezáltal megkönnyítve a költségmegtakarítási stratégiák proaktív tervezését.

A jövő a mesterséges intelligencia költségmutatóinak nagyobb szabványosítását is előrevetíti. 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 leegyszerűsíti a felhőalapú kiadások elemzését és az optimalizálási lehetőségek azonosítását.

Milyen szerepet játszik a technológiai fejlődés a költségcsökkentésben?

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, máris 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. Ezzel párhuzamosan a szoftverhatékonyság is folyamatosan javul. Ahogy a következtetési munkaterhelések méreteződnek és egyre több mesterséges intelligencia-szakértő csatlakozik a csapathoz, a GPU-k hatékonyabban kihasználhatók, a szoftveroptimalizálás pedig méretgazdaságosságot és 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 modelljük. Egy éven belül egy közel tized akkora paraméterméretű modell született, ugyanazt a teljesítményt nyújtva. 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 költségeinek folyamatos csökkenése 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 azok megvalósítása fontosabbá válik, mint a puszta pénzügyi erőforrások.

A hatás már mérhető: a kis- és középvállalkozások (kkv-k) akár 133 százalékkal is növelhetik termelékenységüket a mesterséges intelligencia célzott használatával. Ezek a termelékenységnövekedések lehetővé teszik a kisebb vállalatok számára, hogy versenyezzenek a nagyobb versenytársakkal olyan területeken, 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 korábban néhány nagy szolgáltató uralta a piacot, ma már számos specializált megoldás jelenik meg bizonyos iparágak és felhasználási esetek számára. Ez a diverzifikáció több választási lehetőséget teremt a vállalatok számára, és a verseny révén ösztönzi az innovációt. Ugyanakkor új kihívásokat is jelent a különböző mesterséges intelligencia eszközök integrálása és az interoperabilitás biztosítása terén.

Milyen stratégiai ajánlásokat lehet tenni a vállalatok számára?

Azoknak a vállalatoknak, amelyek profitálni szeretnének a mesterséges intelligencia költségforradalmából, számos stratégiai követelménynek kell megfelelniük. Először is, a vállalatoknak átfogó FinOps stratégiát kell kidolgozniuk a mesterséges intelligenciára vonatkozóan, amely túlmutat a hagyományos felhőalapú költséggazdálkodáson. Ehhez speciális csapatokra, eszközökre és folyamatokra van szükség, amelyek figyelembe veszik a mesterséges intelligencia által generált munkaterhelések egyedi jellemzőit.

Másodszor, a vállalatoknak az átláthatóságot kell a mesterséges intelligencia-befektetéseik alapelvévé tenniük. A költségek, a teljesítmény és az üzleti érték egyértelmű láthatósága 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 befektetések kockázatát.

Negyedszer, a vállalatoknak figyelembe kell venniük mesterséges intelligencia beruházásaik hosszú távú fenntarthatóságát. Ez magában foglalja mind a környezeti 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 stratégiai lehetőségként kell élniük a mesterséges intelligencia demokratizálásával. 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

 

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 információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus