Bagaimana transparansi dan penetapan harga berdasarkan hasil mendemokratisasi AI perusahaan: Berakhirnya biaya AI tersembunyi

## Lebih Cepat dari Hukum Moore: Penurunan Harga AI yang Dramatis Mengubah Segalanya ### Bayar Berdasarkan Hasil: Bagaimana Model Penetapan Harga Baru Merevolusi Dunia AI ### FinOps untuk AI: Tidak Ada Lagi Biaya yang Tidak Terkendali – Cara Mengoptimalkan dengan Benar ### AI untuk Semua Orang: Mengapa Kecerdasan Buatan Kini Terjangkau untuk Perusahaan Anda ### Apakah Biaya AI Anda di Luar Kendali? Kebenaran di Balik Harga GPU dan Tagihan Cloud ###

Apa yang dimaksud dengan kondisi terkini FinOps untuk GenAI?

Pertumbuhan pesat kecerdasan buatan generatif telah menjadikan FinOps untuk GenAI sebagai disiplin ilmu yang sangat penting bagi bisnis. Sementara beban kerja cloud tradisional memiliki struktur biaya yang relatif dapat diprediksi, aplikasi AI memperkenalkan dimensi volatilitas biaya yang sama sekali baru. Alasan utama meningkatnya biaya AI terletak pada sifat teknologi itu sendiri: AI generatif membutuhkan komputasi yang intensif, dan biaya meningkat secara eksponensial seiring dengan jumlah data yang diproses.

Aspek kunci adalah konsumsi sumber daya tambahan dari model AI. Eksekusi dan kueri data membutuhkan sejumlah besar sumber daya komputasi di cloud, yang menyebabkan biaya cloud yang jauh lebih tinggi. Selain itu, pelatihan model AI sangat intensif sumber daya dan mahal karena peningkatan kebutuhan akan daya komputasi dan ruang penyimpanan. Terakhir, aplikasi AI sering mentransfer data antara perangkat edge dan penyedia cloud, yang menimbulkan biaya transfer data tambahan.

Sifat eksperimental proyek AI memperparah tantangan. Perusahaan sering bereksperimen dengan berbagai kasus penggunaan, yang dapat menyebabkan alokasi sumber daya yang berlebihan dan, akibatnya, pengeluaran yang tidak perlu. Karena sifat dinamis dari bagaimana model AI dilatih dan diterapkan, konsumsi sumber daya sulit diprediksi dan dikendalikan.

Mengapa pengeluaran untuk GPU dan biaya AI begitu sulit dipahami?

Kurangnya transparansi seputar pengeluaran GPU dan biaya AI merupakan salah satu tantangan terbesar yang dihadapi bisnis. Permintaan yang tinggi dan kenaikan biaya GPU seringkali memaksa perusahaan untuk membangun arsitektur multicloud yang mahal. Berbagai solusi dari berbagai vendor menghambat transparansi dan menekan inovasi.

Kurangnya transparansi biaya sangat terlihat ketika menggunakan berbagai jenis GPU dan penyedia cloud. Perusahaan menghadapi tantangan untuk memilih antara investasi GPU on-premises dan layanan GPU berbasis cloud. Sumber daya GPU on-premises tersedia secara lokal sebagai kumpulan bersama sesuai permintaan, menghindari biaya perangkat keras khusus yang hanya digunakan sesekali. Namun, hal ini menimbulkan kompleksitas baru dalam alokasi dan pengendalian biaya.

Masalah utama terletak pada ketidakpastian biaya variabel dalam aplikasi AI. Hampir setiap aplikasi AI bergantung pada model dasar, yang menimbulkan biaya variabel signifikan yang meningkat seiring dengan penggunaan model. Setiap panggilan API dan setiap token yang diproses berkontribusi pada biaya ini, yang secara fundamental mengubah struktur biaya yang mendasarinya.

Bagaimana sebenarnya biaya pengeluaran model tersebut berkembang?

Salah satu perkembangan paling luar biasa dalam industri AI adalah penurunan drastis biaya pengeluaran model. CEO OpenAI, Sam Altman, melaporkan bahwa biaya penggunaan tingkat AI tertentu menurun sekitar sepuluh kali lipat setiap 12 bulan. Tren ini jauh lebih kuat daripada Hukum Moore, yang memprediksi peningkatan dua kali lipat setiap 18 bulan.

Pengurangan biaya terlihat jelas dalam perkembangan harga model OpenAI. Dari GPT-4 ke GPT-4o, harga per token turun sekitar 150 kali lipat antara awal tahun 2023 dan pertengahan tahun 2024. Perkembangan ini membuat teknologi AI semakin mudah diakses oleh perusahaan kecil dan berbagai macam kasus penggunaan.

Beberapa faktor mendorong penurunan biaya yang berkelanjutan ini. Persaingan antara pengembang model dan penyedia inferensi menciptakan tekanan harga yang signifikan. Model sumber terbuka dari Meta dan lainnya kini mencapai kinerja GPT-4, yang semakin meningkatkan persaingan. Selain itu, inovasi perangkat keras seperti chip khusus dan ASIC terus meningkat, sehingga mengurangi biaya inferensi.

Apa yang dimaksud dengan optimasi beban kerja dalam konteks AI?

Optimasi beban kerja untuk aplikasi AI membutuhkan pendekatan holistik yang melampaui optimasi cloud tradisional. Beban kerja AI dapat sangat bervariasi dalam intensitas komputasi dan kebutuhan memorinya, sehingga pendekatan yang tidak tepat berisiko dan berpotensi menyebabkan kesalahan perkiraan yang signifikan dan pemborosan sumber daya.

Optimalisasi sumber daya komputasi sangat penting untuk optimasi biaya AI. Biaya komputasi biasanya merupakan pengeluaran terbesar dalam operasi GenAI. Penentuan ukuran GPU, TPU, dan CPU yang tepat sangat penting: tujuannya adalah untuk memilih akselerator teringan yang tetap memenuhi persyaratan latensi dan akurasi SLO. Setiap peningkatan ke kelas silikon yang lebih tinggi meningkatkan biaya per jam sebesar 2-10 kali lipat tanpa menjamin pengalaman pengguna yang lebih baik.

Strategi pemanfaatan GPU memainkan peran sentral dalam optimasi biaya. Watt-jam yang tidak terpakai adalah pembunuh senyap anggaran GenAI. Multi-tenancy dan cluster elastis mengubah kapasitas yang terparkir menjadi throughput. Pooling dan MIG slicing memungkinkan GPU A100/H100 untuk dipartisi dan kuota namespace diberlakukan, yang biasanya menghasilkan peningkatan pemanfaatan dari 25 hingga 60 persen.

Bagaimana model penetapan harga berbasis hasil bekerja dalam praktiknya?

Model penetapan harga berbasis hasil mewakili pergeseran mendasar dalam cara perusahaan berpikir tentang memonetisasi teknologi AI. Alih-alih membayar untuk akses atau penggunaan perangkat lunak, pelanggan membayar untuk hasil nyata – seperti penyelesaian panggilan penjualan atau dukungan yang berhasil.

Model penetapan harga ini menciptakan keselarasan finansial langsung antara penyedia AI dan pelanggan mereka. Ketika penyedia hanya mendapat manfaat jika solusi mereka memberikan hasil yang terukur, kedua pihak memiliki definisi keberhasilan yang sama. Menurut riset McKinsey, perusahaan yang menggunakan model penetapan harga teknologi berbasis hasil melaporkan kepuasan 27 persen lebih tinggi terhadap hubungan dengan penyedia dan pengembalian investasi 31 persen lebih baik dibandingkan dengan perjanjian penetapan harga tradisional.

AI memainkan peran penting dalam memungkinkan model penetapan harga berbasis hasil. Teknologi ini menyediakan analitik prediktif, otomatisasi, dan wawasan waktu nyata yang diperlukan untuk mengimplementasikan model tersebut. Sistem AI dapat melacak dan mengukur kinerja serta memastikan bahwa hasil yang dijanjikan benar-benar tercapai.

Apa peran transparansi dalam optimalisasi biaya AI?

Transparansi adalah fondasi dari setiap strategi optimasi biaya AI yang efektif. Tanpa visibilitas yang jelas terhadap pemanfaatan sumber daya, perusahaan tidak dapat memahami biaya sebenarnya dari proyek AI mereka maupun membuat keputusan optimasi yang tepat. Kebutuhan akan transparansi semakin ditekankan oleh sifat eksperimental pengembangan AI dan ketidakpastian kebutuhan sumber daya.

Elemen kunci transparansi adalah pelacakan biaya yang terperinci. Perusahaan membutuhkan wawasan mendalam tentang biaya per model, per kasus penggunaan, dan per unit bisnis. Hal ini membutuhkan alat pemantauan khusus yang melampaui manajemen biaya cloud tradisional dan dapat menangkap metrik khusus AI seperti konsumsi token, biaya inferensi, dan upaya pelatihan.

Penerapan transparansi biaya mencakup beberapa area kunci. Ini termasuk pelacakan penggunaan API dan konsumsi token untuk layanan AI berbasis cloud, pemantauan pemanfaatan GPU dan konsumsi energi untuk solusi on-premises, dan pengalokasian biaya ke proyek dan tim tertentu. Alat modern menawarkan dasbor visual yang menggambarkan peluang penghematan biaya dan membantu tim membuat keputusan berdasarkan data.

Ki-Gamechanger: Solusi AI Platform-Tailor yang paling fleksibel yang mengurangi biaya, meningkatkan keputusan mereka dan meningkatkan efisiensi

Platform AI Independen: mengintegrasikan semua sumber data perusahaan yang relevan

• Integrasi AI Cepat: Solusi AI yang dibuat khusus untuk perusahaan dalam beberapa jam atau hari bukan bulan
• Infrastruktur Fleksibel: Berbasis cloud atau hosting di pusat data Anda sendiri (Jerman, Eropa, pilihan lokasi bebas)

• Keamanan Data Tertinggi: Penggunaan di Firma Hukum adalah bukti yang aman
• Gunakan di berbagai sumber data perusahaan
• Pilihan model AI Anda sendiri atau berbagai (DE, EU, USA, CN)

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Platform AI independen vs. hyperscaler: Solusi mana yang tepat untuk Anda?

Bagaimana perusahaan dapat mengidentifikasi biaya tersembunyi AI?

Biaya tersembunyi AI merupakan salah satu tantangan terbesar bagi perusahaan yang menerapkan kecerdasan buatan. Zachary Hanif dari Twilio mengidentifikasi dua kategori utama biaya tersembunyi AI: teknis dan operasional. Secara teknis, AI berbeda secara fundamental dari perangkat lunak tradisional karena model AI mencerminkan keadaan dunia pada titik waktu tertentu dan dilatih pada data yang menjadi kurang relevan seiring waktu.

Meskipun perangkat lunak tradisional dapat berfungsi dengan pembaruan sesekali, AI membutuhkan pemeliharaan berkelanjutan. Setiap investasi AI memerlukan rencana pemeliharaan dan pengendalian yang jelas dengan interval pelatihan ulang yang ditentukan, indikator kinerja utama (KPI) yang terukur untuk evaluasi kinerja, dan ambang batas yang ditentukan untuk penyesuaian. Secara operasional, banyak perusahaan kekurangan tujuan yang jelas dan hasil yang terukur untuk proyek AI mereka, serta tata kelola yang terdefinisi dan infrastruktur bersama.

Mengidentifikasi biaya tersembunyi memerlukan pendekatan sistematis. Perusahaan harus terlebih dahulu mengidentifikasi semua biaya langsung dan tidak langsung yang terkait dengan implementasi dan pengoperasian solusi AI. Ini termasuk lisensi perangkat lunak, biaya implementasi, biaya integrasi, biaya pelatihan karyawan, persiapan dan pembersihan data, serta biaya pemeliharaan dan dukungan berkelanjutan.

Apa saja tantangan dalam mengukur ROI investasi AI?

Mengukur pengembalian investasi (ROI) dari investasi AI menghadirkan tantangan unik yang melampaui tantangan investasi TI tradisional. Meskipun rumus ROI dasar tetap sama – (Pengembalian – Biaya Investasi) / Biaya Investasi × ​​100 persen – komponen proyek AI lebih kompleks untuk didefinisikan dan diukur.

Tantangan utama terletak pada kuantifikasi manfaat AI. Meskipun penghematan biaya langsung melalui otomatisasi relatif mudah diukur, manfaat tidak langsung AI lebih sulit dipahami. Ini termasuk peningkatan kualitas pengambilan keputusan, peningkatan kepuasan pelanggan, waktu pemasaran yang lebih cepat, dan peningkatan inovasi. Peningkatan kualitatif ini, meskipun memiliki nilai bisnis yang signifikan, sulit untuk diterjemahkan ke dalam bentuk moneter.

Faktor waktu menghadirkan tantangan lain. Proyek AI seringkali memiliki dampak jangka panjang yang berlangsung selama beberapa tahun. Misalnya, sebuah perusahaan yang berinvestasi €50.000 dalam sistem layanan pelanggan berbasis AI mungkin dapat menghemat €72.000 per tahun dalam biaya personel, menghasilkan ROI 44 persen dan periode pengembalian modal sekitar delapan bulan. Namun, rasio biaya-manfaat dapat berubah seiring waktu karena pergeseran model, kebutuhan bisnis yang berkembang, atau kemajuan teknologi.

Bagaimana perkembangan demokratisasi AI di lingkungan perusahaan?

Demokratisasi AI perusahaan berlangsung di berbagai tingkatan dan didorong secara signifikan oleh penurunan drastis biaya teknologi AI. Penurunan biaya model tahunan hingga sepuluh kali lipat secara terus-menerus membuat kemampuan AI tingkat lanjut dapat diakses oleh berbagai bisnis yang lebih luas. Perkembangan ini memungkinkan usaha kecil dan menengah (UKM) untuk menerapkan solusi AI yang sebelumnya hanya diperuntukkan bagi perusahaan besar.

Salah satu pendorong utama demokratisasi adalah ketersediaan alat dan platform AI yang mudah digunakan. Alat AI untuk usaha kecil menjadi semakin terjangkau dan mudah diakses, dirancang untuk memenuhi kebutuhan spesifik tanpa memerlukan tim ilmuwan data. Perkembangan ini memberdayakan tim kecil untuk mencapai hasil tingkat perusahaan, mulai dari menangani pertanyaan pelanggan hingga mengoptimalkan kampanye pemasaran.

Dampak demokratisasi ini sangat besar. Studi menunjukkan bahwa usaha kecil dan menengah (UKM) dapat meningkatkan produktivitas mereka hingga 133 persen melalui penggunaan AI yang tepat sasaran, dengan peningkatan rata-rata 27 persen. Perusahaan yang sudah menggunakan teknologi AI mendapat manfaat khususnya di bidang-bidang seperti manajemen sumber daya manusia dan perencanaan sumber daya.

Apa signifikansi investasi AI berkelanjutan?

Investasi AI berkelanjutan semakin penting karena perusahaan harus mempertimbangkan dampak lingkungan dan kelayakan ekonomi jangka panjang dari inisiatif AI mereka. Konsumsi energi aplikasi AI telah menjadi sangat besar – pelatihan GPT-3 diperkirakan telah menghasilkan lebih dari 550 ton CO₂, setara dengan emisi CO₂ tahunan lebih dari 100 mobil. Pada tahun 2030, permintaan energi pusat data di Eropa diperkirakan akan meningkat menjadi 150 terawatt-jam, kira-kira lima persen dari total konsumsi listrik Eropa.

Pada saat yang sama, AI menawarkan peluang signifikan untuk solusi berkelanjutan. AI dapat secara drastis mengurangi konsumsi energi pabrik, membuat bangunan lebih efisien dalam hal emisi CO₂, mengurangi limbah makanan, dan meminimalkan penggunaan pupuk di bidang pertanian. Sifat ganda AI ini—sebagai bagian dari masalah sekaligus bagian dari solusi—membutuhkan pendekatan yang bijaksana terhadap investasi AI.

Strategi investasi AI berkelanjutan mencakup beberapa dimensi. Pertama, pengembangan model AI hemat energi melalui teknik seperti kompresi model, kuantisasi, dan distilasi. Kedua, penggunaan sumber energi terbarukan untuk pelatihan dan pengoperasian sistem AI. Ketiga, penerapan prinsip-prinsip AI Hijau, yang berfungsi sebagai panduan untuk semua pengembangan dan implementasi AI.

Bagaimana penetapan harga berdasarkan hasil memengaruhi model bisnis?

Penetapan harga berbasis hasil merevolusi model bisnis tradisional dengan mendefinisikan ulang distribusi risiko-imbalan antara penyedia dan pelanggan. AI mendorong pergeseran dari model penetapan harga statis berbasis jumlah pengguna menuju struktur penetapan harga dinamis yang berorientasi pada hasil. Dalam model ini, penyedia hanya dibayar ketika mereka memberikan nilai, sehingga menyelaraskan insentif bagi perusahaan dan pelanggan.

Transformasi ini terlihat jelas dalam tiga area utama. Pertama, perangkat lunak menjadi tenaga kerja: AI mengubah bisnis yang dulunya murni berbasis layanan menjadi penawaran perangkat lunak yang dapat diskalakan. Layanan tradisional yang membutuhkan tenaga kerja manusia—seperti dukungan pelanggan, penjualan, pemasaran, atau administrasi keuangan back-office—kini dapat diotomatisasi dan dikemas sebagai produk perangkat lunak.

Kedua, jumlah pengguna bukan lagi satuan dasar perangkat lunak. Jika AI dapat menangani sebagian besar dukungan pelanggan, misalnya, perusahaan akan membutuhkan lebih sedikit agen dukungan manusia dan akibatnya lebih sedikit lisensi perangkat lunak. Hal ini memaksa perusahaan perangkat lunak untuk memikirkan kembali model penetapan harga mereka secara fundamental dan menyelaraskannya dengan hasil yang mereka berikan, bukan dengan jumlah orang yang mengakses perangkat lunak mereka.

Apa peran metrik ROI yang terukur?

Metrik ROI yang terukur merupakan tulang punggung strategi investasi AI yang sukses, memungkinkan perusahaan untuk mengukur nilai sebenarnya dari inisiatif AI mereka. Menentukan Indikator Kinerja Utama (KPI) spesifik sangat penting untuk perhitungan ROI yang akurat. KPI penting meliputi biaya per unit sebelum dan sesudah implementasi AI, dengan pengurangan biaya yang signifikan sebagai indikator kuat ROI positif.

Penghematan waktu melalui proses otomatis dapat secara langsung diperhitungkan dalam ROI, karena waktu yang dihemat dapat dinilai secara moneter. Mengurangi tingkat kesalahan dan meningkatkan kualitas juga berdampak tidak langsung pada ROI, karena meningkatkan kepuasan pelanggan dan memperkuat loyalitas pelanggan dalam jangka panjang. Selain itu, perlu diukur seberapa luas karyawan menggunakan solusi AI dan bagaimana hal ini memengaruhi produktivitas mereka.

Sebuah contoh praktis mengilustrasikan perhitungan ROI: Sebuah perusahaan menginvestasikan €100.000 dalam solusi AI untuk pusat kontak penjualannya. Setelah satu tahun, tingkat konversi dari prospek menjadi penjualan meningkat sebesar lima persen, menghasilkan pendapatan tambahan sebesar €150.000. Efisiensi tenaga penjualan meningkat sebesar sepuluh persen, yang setara dengan penghematan biaya personel sebesar €30.000. Biaya per prospek yang memenuhi syarat menurun sebesar 20 persen, menghasilkan penghematan pemasaran sebesar €20.000. Total manfaat mencapai €200.000, menghasilkan ROI 100 persen.

Ki-Gamechanger: Solusi AI Platform-Tailor yang paling fleksibel yang mengurangi biaya, meningkatkan keputusan mereka dan meningkatkan efisiensi

Platform AI Independen: mengintegrasikan semua sumber data perusahaan yang relevan

• Platform AI ini berinteraksi dengan semua sumber data tertentu
  • Dari SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox dan banyak sistem manajemen data lainnya
• Integrasi AI Cepat: Solusi AI yang dibuat khusus untuk perusahaan dalam beberapa jam atau hari bukan bulan
• Infrastruktur Fleksibel: Berbasis cloud atau hosting di pusat data Anda sendiri (Jerman, Eropa, pilihan lokasi bebas)

• Keamanan Data Tertinggi: Penggunaan di Firma Hukum adalah bukti yang aman
• Gunakan di berbagai sumber data perusahaan
• Pilihan model AI Anda sendiri atau berbagai (DE, EU, USA, CN)

Menantang yang dipecahkan platform AI kami

• Kurangnya akurasi solusi AI konvensional
• Perlindungan Data dan Manajemen Data Sensitif yang Aman
• Biaya tinggi dan kompleksitas pengembangan AI individu
• Kurangnya AI yang memenuhi syarat
• Integrasi AI ke dalam sistem TI yang ada

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• AI Integrasi platform AI independen dan lintas-data untuk semua masalah perusahaan

Bagaimana perusahaan dapat mengembangkan strategi FinOps untuk AI?

Mengembangkan strategi FinOps yang efektif untuk AI membutuhkan pendekatan terstruktur delapan langkah yang mempertimbangkan prinsip-prinsip FinOps cloud tradisional dan tantangan khusus AI. Langkah pertama adalah membangun fondasi yang kuat dengan membentuk tim interdisipliner dari bidang keuangan, teknologi, bisnis, dan produk. Tim ini harus bekerja sama secara erat untuk memahami dan mengelola aspek unik dari beban kerja AI.

Langkah kedua berfokus pada implementasi sistem visibilitas dan pemantauan yang komprehensif. Beban kerja AI memerlukan pemantauan khusus yang melampaui metrik cloud tradisional dan mencakup metrik khusus AI seperti konsumsi token, kinerja model, dan biaya inferensi. Visibilitas yang terperinci ini memungkinkan organisasi untuk mengidentifikasi pendorong biaya dan mengenali peluang optimasi.

Langkah ketiga melibatkan penerapan alokasi biaya dan akuntabilitas. Proyek AI harus ditugaskan ke unit bisnis dan tim yang didefinisikan dengan jelas untuk menetapkan akuntabilitas keuangan. Langkah keempat mencakup penetapan anggaran dan pengendalian pengeluaran, termasuk penerapan batasan pengeluaran, kuota, dan deteksi anomali untuk mencegah peningkatan biaya yang tidak terduga.

Apa dampak pengurangan biaya terhadap model bisnis baru?

Penurunan biaya yang dramatis dalam teknologi AI – sepuluh kali lipat setiap tahun – membuka pintu bagi model bisnis dan kasus penggunaan yang sepenuhnya baru yang sebelumnya tidak layak secara ekonomi. Sam Altman dari OpenAI melihat perkembangan ini sebagai potensi transformasi ekonomi yang mirip dengan pengenalan transistor – sebuah penemuan ilmiah besar yang dapat diskalakan dengan baik dan meresap ke hampir setiap sektor ekonomi.

Pengurangan biaya memungkinkan perusahaan untuk mengintegrasikan kemampuan AI ke area yang sebelumnya terlalu mahal. Harga yang lebih rendah menyebabkan peningkatan penggunaan yang signifikan, menciptakan siklus positif: penggunaan yang lebih tinggi membenarkan investasi lebih lanjut dalam teknologi, yang menghasilkan biaya yang lebih rendah lagi. Dinamika ini mendemokratisasi akses ke kemampuan AI canggih dan memungkinkan perusahaan kecil untuk bersaing dengan pesaing yang lebih besar.

Altman memprediksi bahwa harga banyak barang akan turun drastis seiring dengan berkurangnya biaya kecerdasan dan tenaga kerja berkat AI. Namun, pada saat yang sama, barang mewah dan beberapa sumber daya terbatas, seperti tanah, justru bisa mengalami kenaikan harga yang lebih drastis. Polarisasi ini menciptakan dinamika pasar dan peluang bisnis baru yang dapat dimanfaatkan perusahaan secara strategis.

Seperti apa masa depan optimasi biaya berbasis AI?

Masa depan optimasi biaya berbasis AI dibentuk oleh beberapa tren yang saling berkaitan. Manajemen biaya berbasis cloud yang didukung AI sudah dapat mengurangi pengeluaran hingga 30 persen dan memungkinkan wawasan secara real-time serta alokasi sumber daya yang efisien. Perkembangan ini akan semakin dipercepat dengan integrasi pembelajaran mesin ke dalam alat optimasi biaya.

Tren utama adalah pengembangan rekomendasi pembelian yang lebih cerdas dan alat transparansi biaya. AWS dan penyedia cloud lainnya terus meningkatkan alat manajemen biaya mereka untuk menawarkan wawasan dan rekomendasi yang lebih baik. Misalnya, alat rekomendasi AWS mengidentifikasi opsi pembelian optimal berdasarkan konsumsi historis, sehingga memfasilitasi perencanaan proaktif strategi penghematan biaya.

Masa depan juga membayangkan standarisasi yang lebih besar untuk metrik biaya AI. Pengembangan FOCUS (FinOps Open Cost and Usage Specification) 1.0 memungkinkan perusahaan untuk mengekspor data biaya dan penggunaan dalam format yang seragam. Hal ini secara signifikan menyederhanakan analisis pengeluaran cloud dan identifikasi peluang optimasi.

Apa peran evolusi teknologi dalam pengurangan biaya?

Evolusi berkelanjutan dari teknologi yang mendasarinya memainkan peran sentral dalam pengurangan biaya yang dramatis di industri AI. Inovasi perangkat keras yang signifikan mendorong penurunan biaya, dengan chip dan ASIC khusus seperti Inferentia milik Amazon dan pemain baru seperti Groq. Meskipun solusi ini masih dalam pengembangan, mereka sudah menunjukkan peningkatan dramatis baik dalam harga maupun kecepatan.

Amazon melaporkan bahwa instance Inferentia mereka memberikan throughput hingga 2,3 kali lebih tinggi dan biaya per inferensi hingga 70 persen lebih rendah daripada opsi Amazon EC2 yang sebanding. Secara paralel, efisiensi perangkat lunak terus meningkat. Seiring dengan meningkatnya beban kerja inferensi dan semakin banyaknya talenta AI yang bergabung dengan tim, GPU dimanfaatkan secara lebih efektif, dan optimasi perangkat lunak menghasilkan skala ekonomi dan menurunkan biaya inferensi.

Aspek yang sangat penting adalah munculnya model yang lebih kecil, tetapi lebih cerdas. Model Llama 3 8B dari Meta pada dasarnya memiliki kinerja yang sama dengan model Llama 2 70B mereka, yang dirilis setahun sebelumnya. Dalam kurun waktu satu tahun, sebuah model dengan ukuran parameter hampir sepersepuluh dari model sebelumnya telah dibuat sambil memberikan kinerja yang sama. Teknik-teknik seperti distilasi dan kuantisasi memungkinkan terciptanya model yang semakin mumpuni dan ringkas.

Bagaimana demokratisasi memengaruhi lanskap persaingan?

Demokratisasi teknologi AI secara fundamental mengubah lanskap persaingan dan menciptakan peluang baru bagi perusahaan dari semua ukuran. Penurunan biaya model AI yang berkelanjutan memungkinkan perusahaan kecil untuk memanfaatkan teknologi yang sebelumnya hanya tersedia bagi perusahaan besar dengan anggaran TI yang besar. Perkembangan ini meratakan persaingan, di mana ide-ide inovatif dan implementasinya menjadi lebih penting daripada sekadar sumber daya keuangan.

Dampaknya sudah terukur: Usaha kecil dan menengah (UKM) dapat meningkatkan produktivitas mereka hingga 133 persen melalui penggunaan AI yang tepat sasaran. Peningkatan produktivitas ini memungkinkan perusahaan kecil untuk bersaing dengan pesaing yang lebih besar di bidang-bidang di mana mereka secara tradisional berada dalam posisi yang kurang menguntungkan. Otomatisasi berbasis AI mengambil alih tugas-tugas rutin dan membebaskan waktu berharga untuk inisiatif strategis.

Demokratisasi juga menyebabkan fragmentasi pasar layanan AI. Meskipun sebelumnya beberapa penyedia besar mendominasi pasar, kini banyak solusi khusus bermunculan untuk industri dan kasus penggunaan tertentu. Diversifikasi ini menciptakan lebih banyak pilihan bagi perusahaan dan mendorong inovasi melalui persaingan. Pada saat yang sama, hal ini menghadirkan tantangan baru dalam mengintegrasikan berbagai alat AI dan memastikan interoperabilitas.

Rekomendasi strategis apa yang dapat diberikan untuk perusahaan?

Bagi perusahaan yang ingin mendapatkan manfaat dari revolusi biaya AI, beberapa keharusan strategis muncul. Pertama, perusahaan harus mengembangkan strategi FinOps komprehensif untuk AI yang melampaui manajemen biaya cloud tradisional. Hal ini membutuhkan tim, alat, dan proses khusus yang mempertimbangkan karakteristik unik dari beban kerja AI.

Kedua, perusahaan harus menetapkan transparansi sebagai prinsip mendasar dari investasi AI mereka. Tanpa visibilitas yang jelas terhadap biaya, kinerja, dan nilai bisnis, keputusan yang tepat tidak dapat dibuat. Hal ini membutuhkan investasi dalam alat pemantauan, dasbor, dan sistem pelaporan yang dapat menangkap dan menampilkan metrik khusus AI.

Ketiga, perusahaan harus lebih mengutamakan pendekatan berbasis hasil ketika mengevaluasi dan mengadakan solusi AI. Alih-alih membayar fitur teknologi, mereka harus mengevaluasi dan memberi kompensasi kepada penyedia berdasarkan hasil bisnis yang terukur. Hal ini menciptakan keselarasan insentif yang lebih baik dan mengurangi risiko investasi AI.

Keempat, perusahaan harus mempertimbangkan keberlanjutan jangka panjang dari investasi AI mereka. Ini mencakup keberlanjutan lingkungan melalui model hemat energi dan pusat data ramah lingkungan, serta keberlanjutan ekonomi melalui optimalisasi berkelanjutan dan adaptasi terhadap perubahan struktur biaya.

Kelima, perusahaan harus merangkul demokratisasi AI sebagai peluang strategis. Perusahaan kecil kini dapat menerapkan kemampuan AI yang sebelumnya sangat mahal, sementara perusahaan besar dapat memperluas inisiatif AI mereka ke area dan kasus penggunaan baru. Perkembangan ini membutuhkan penilaian ulang strategi kompetitif dan identifikasi peluang baru untuk diferensiasi dan penciptaan nilai.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi AI

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

 

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

 

 

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus