Bagaimana transparansi dan penetapan harga hasil mendemokratisasi AI perusahaan: Akhir dari biaya AI tersembunyi

## Lebih cepat dari Hukum Moore: Penurunan harga AI yang dramatis kini mengubah segalanya ### Angka berdasarkan hasil: Bagaimana model penetapan harga baru merevolusi dunia AI ### FinOps untuk AI: Akhiri biaya yang tidak terkendali – cara mengoptimalkan dengan tepat ### AI untuk semua orang: Mengapa kecerdasan buatan kini terjangkau bagi perusahaan Anda ### Apakah biaya AI Anda di luar kendali? Kebenaran di balik harga GPU dan tagihan cloud ###

Bagaimana status FinOps untuk GenAI saat ini?

Perkembangan pesat kecerdasan buatan generatif telah menjadikan FinOps untuk GenAI sebagai disiplin penting di perusahaan. Sementara beban kerja cloud tradisional memiliki struktur biaya yang relatif dapat diprediksi, aplikasi AI menghadirkan dimensi baru dalam kompleksitas biaya. Alasan utama meningkatnya biaya AI terletak pada sifat teknologinya sendiri: AI generatif membutuhkan komputasi yang intensif, dan biayanya meningkat secara eksponensial seiring dengan jumlah data yang diproses.

Pertimbangan utama adalah konsumsi sumber daya tambahan model AI. Menjalankan dan meminta data membutuhkan sumber daya komputasi dalam jumlah besar di cloud, sehingga mengakibatkan biaya cloud yang jauh lebih tinggi. Selain itu, pelatihan model AI sangat intensif sumber daya dan mahal karena peningkatan daya komputasi dan kebutuhan penyimpanan. Selain itu, aplikasi AI melakukan transfer data yang sering antara perangkat edge dan penyedia cloud, yang menimbulkan biaya transfer data tambahan.

Tantangan ini diperparah oleh sifat eksperimental proyek AI. Perusahaan sering bereksperimen dengan berbagai kasus penggunaan, yang dapat menyebabkan penyediaan sumber daya yang berlebihan dan, akibatnya, pengeluaran yang tidak perlu. Karena sifat dinamis model AI yang dilatih dan diterapkan, konsumsi sumber daya sulit diprediksi dan dikendalikan.

Mengapa pengeluaran GPU dan biaya AI begitu sulit dipahami?

Kurangnya transparansi terkait pengeluaran GPU dan biaya AI menjadi salah satu tantangan terbesar bagi perusahaan. Tingginya permintaan dan meningkatnya biaya GPU seringkali memaksa perusahaan untuk membangun arsitektur multi-cloud yang mahal. Beragamnya solusi dari berbagai vendor mengurangi transparansi dan menghambat inovasi.

Kurangnya transparansi biaya khususnya terlihat jelas ketika menggunakan berbagai jenis GPU dan penyedia cloud. Perusahaan dihadapkan pada tantangan untuk memilih antara investasi GPU lokal dan layanan GPU berbasis cloud. Sumber daya GPU tersedia secara lokal sebagai kumpulan bersama sesuai permintaan, sehingga menghindari biaya perangkat keras khusus yang digunakan secara berkala. Namun, hal ini menciptakan kompleksitas baru dalam alokasi dan pengendalian biaya.

Masalah utamanya terletak pada ketidakpastian biaya variabel dalam aplikasi AI. Hampir setiap aplikasi AI dibangun di atas model fondasi, yang menimbulkan biaya variabel signifikan yang skalanya meningkat seiring penggunaan model. Setiap panggilan API dan setiap token yang diproses berkontribusi terhadap biaya ini, yang merepresentasikan perubahan mendasar dalam struktur biaya yang mendasarinya.

Bagaimana sebenarnya biaya pengeluaran model berkembang?

Salah satu perkembangan paling luar biasa dalam industri AI adalah penurunan dramatis dalam biaya keluaran model. CEO OpenAI, Sam Altman, melaporkan bahwa biaya penggunaan AI pada tingkat tertentu berkurang sepuluh kali lipat kira-kira setiap 12 bulan. Tren ini jauh lebih kuat daripada Hukum Moore yang terkenal, yang memprediksi peningkatan dua kali lipat setiap 18 bulan.

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

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

Apa arti optimasi beban kerja dalam konteks AI?

Optimalisasi beban kerja untuk aplikasi AI memerlukan pendekatan holistik yang melampaui optimalisasi cloud tradisional. Beban kerja AI dapat sangat bervariasi dalam intensitas komputasi dan kebutuhan penyimpanannya, sehingga pendekatan yang kurang tepat berisiko dan berpotensi menyebabkan kesalahan prediksi yang signifikan serta pemborosan sumber daya.

Mengoptimalkan sumber daya komputasi merupakan inti dari optimasi biaya AI. Biaya komputasi biasanya merupakan pengeluaran terbesar dalam operasi GenAI. Ukuran GPU, TPU, dan CPU yang tepat sangatlah penting: memilih akselerator paling ringan yang tetap memenuhi SLO latensi dan akurasi adalah kuncinya. Setiap langkah menuju 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 penting dalam optimasi biaya. Watt-jam yang tidak terpakai adalah pembunuh diam-diam anggaran GenAI. Multi-tenancy dan klaster elastis mengubah kapasitas terparkir menjadi throughput. Pooling dan MIG slicing memungkinkan GPU A100/H100 dipartisi dan kuota namespace diterapkan, yang biasanya menghasilkan lonjakan pemanfaatan sebesar 25 hingga 60 persen.

Bagaimana cara kerja penetapan harga berbasis hasil dalam praktik?

Model penetapan harga berbasis hasil merepresentasikan perubahan mendasar dalam cara perusahaan berpikir tentang monetisasi teknologi AI. Alih-alih membayar untuk akses ke perangkat lunak atau penggunaannya, pelanggan membayar untuk hasil nyata – seperti penjualan yang berhasil diselesaikan atau percakapan dukungan.

Model penetapan harga ini menciptakan keselarasan finansial langsung antara penyedia AI dan pelanggan mereka. Ketika penyedia hanya diuntungkan ketika solusinya memberikan hasil yang terukur, kedua belah pihak memiliki definisi kesuksesan 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 imbal hasil investasi 31 persen lebih baik dibandingkan dengan pengaturan penetapan harga tradisional.

AI memainkan peran krusial dalam mewujudkan model penetapan harga berbasis hasil. Teknologi ini menyediakan analitik prediktif, otomatisasi, dan wawasan waktu nyata yang diperlukan untuk menerapkan 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 diperkuat oleh sifat eksperimental pengembangan AI dan ketidakpastian kebutuhan sumber daya.

Elemen kunci transparansi adalah pelacakan biaya yang terperinci. Perusahaan membutuhkan wawasan terperinci 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 spesifik AI seperti konsumsi token, biaya inferensi, dan upaya pelatihan.

Menerapkan transparansi biaya mencakup beberapa area utama. Ini termasuk pelacakan penggunaan API dan konsumsi token untuk layanan AI berbasis cloud, pemantauan pemanfaatan GPU dan konsumsi energi untuk solusi lokal, serta alokasi biaya ke proyek dan tim tertentu. Perangkat modern menawarkan dasbor visual yang menyoroti peluang penghematan biaya dan membantu tim membuat keputusan berbasis data.

Platform AI independen sebagai alternatif strategis bagi perusahaan Eropa – Gambar: Xpert.Digital

Ki-gamechanger: Platform AI paling fleksibel – solusi yang dibuat khusus 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 AI yang tersembunyi?

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

Meskipun perangkat lunak tradisional dapat dikelola dengan pembaruan sesekali, AI membutuhkan pemeliharaan berkelanjutan. Setiap investasi AI membutuhkan rencana pemeliharaan dan pemantauan yang jelas dengan interval pelatihan ulang yang jelas, metrik yang terukur untuk evaluasi kinerja, dan ambang batas yang jelas untuk penyesuaian. Secara operasional, banyak perusahaan tidak memiliki tujuan yang jelas dan hasil yang terukur untuk proyek AI mereka, serta tata kelola dan infrastruktur bersama yang jelas.

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

Apa tantangan dalam mengukur ROI investasi AI?

Mengukur laba atas investasi (ROI) dari investasi AI menghadirkan tantangan unik yang melampaui investasi TI tradisional. Meskipun rumus ROI dasar tetap – (laba – 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 dari otomatisasi relatif mudah diukur, manfaat tidak langsung AI lebih sulit dipahami. Manfaat ini mencakup peningkatan kualitas keputusan, peningkatan kepuasan pelanggan, waktu pemasaran yang lebih cepat, dan peningkatan inovasi. Meskipun peningkatan kualitatif ini memiliki nilai bisnis yang signifikan, namun sulit untuk diterjemahkan ke dalam nilai moneter.

Komponen waktu menghadirkan tantangan lain. Proyek AI seringkali memiliki dampak jangka panjang yang berlangsung hingga beberapa tahun. Misalnya, sebuah perusahaan menginvestasikan €50.000 dalam sistem layanan pelanggan berbasis AI, menghemat €72.000 per tahun untuk biaya personel. Hal ini menghasilkan ROI sebesar 44 persen dan akan kembali normal dalam waktu sekitar delapan bulan. Namun, rasio biaya-manfaat dapat berubah seiring waktu karena pergeseran model, perubahan kebutuhan bisnis, atau perkembangan teknologi.

Bagaimana demokratisasi AI perusahaan berkembang?

Demokratisasi AI perusahaan sedang berlangsung di berbagai tingkatan dan terutama didorong oleh penurunan biaya teknologi AI yang signifikan. Penurunan biaya model sepuluh kali lipat yang berkelanjutan setiap tahunnya membuat kapabilitas AI canggih dapat diakses oleh lebih banyak perusahaan. Perkembangan ini memungkinkan usaha kecil dan menengah untuk mengimplementasikan solusi AI yang sebelumnya hanya diperuntukkan bagi perusahaan besar.

Pendorong utama demokratisasi adalah tersedianya perangkat dan platform AI yang mudah digunakan. Perangkat AI untuk usaha kecil kini semakin terjangkau dan mudah digunakan, dirancang untuk memenuhi kebutuhan spesifik tanpa memerlukan tim ilmuwan data. Perkembangan ini memungkinkan tim kecil untuk mencapai hasil tingkat perusahaan, mulai dari menangani pertanyaan pelanggan hingga mengoptimalkan kampanye pemasaran.

Dampak demokratisasi ini sangat signifikan. Studi menunjukkan bahwa usaha kecil dan menengah dapat meningkatkan produktivitas mereka hingga 133 persen melalui pemanfaatan AI yang terarah, dengan peningkatan rata-rata sebesar 27 persen. Perusahaan yang telah menggunakan teknologi AI mendapatkan manfaat terutama di bidang-bidang seperti manajemen sumber daya manusia dan perencanaan sumber daya.

Apa pentingnya investasi AI yang berkelanjutan?

Investasi AI berkelanjutan menjadi 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, sekitar lima persen dari total konsumsi listrik Eropa.

Di saat yang sama, AI menawarkan peluang signifikan bagi solusi berkelanjutan. AI dapat mengurangi konsumsi energi di pabrik secara signifikan, mendorong penghematan karbon di gedung-gedung, mengurangi limbah makanan, atau meminimalkan penggunaan pupuk di bidang pertanian. Sifat ganda AI ini – sebagai bagian dari masalah sekaligus solusi – memerlukan pendekatan yang cermat terhadap investasi AI.

Strategi investasi AI berkelanjutan mencakup beberapa dimensi. Pertama, pengembangan model AI hemat energi menggunakan teknik seperti kompresi model, kuantisasi, dan distilasi. Kedua, pemanfaatan sumber energi terbarukan untuk pelatihan dan pengoperasian sistem AI. Ketiga, penerapan Prinsip-Prinsip AI Hijau, yang menjadi panduan bagi seluruh pengembangan dan implementasi AI.

Bagaimana penetapan harga 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 kursi ke struktur penetapan harga dinamis berbasis hasil. Dalam model ini, penyedia dibayar hanya ketika mereka memberikan nilai, menyelaraskan insentif bagi perusahaan dan pelanggan.

Transformasi ini terlihat jelas dalam tiga area utama. Pertama, perangkat lunak berubah menjadi tenaga kerja: AI mengubah bisnis yang dulunya murni jasa menjadi penawaran perangkat lunak yang skalabel. Layanan tradisional yang membutuhkan tenaga manusia – seperti dukungan pelanggan, penjualan, pemasaran, atau administrasi keuangan – kini dapat diotomatisasi dan dikemas sebagai produk perangkat lunak.

Kedua, jumlah pengguna bukan lagi unit atom perangkat lunak. Jika AI dapat mengambil alih 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 secara fundamental memikirkan kembali model penetapan harga mereka dan menyesuaikannya dengan hasil yang mereka berikan, alih-alih 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 dan memungkinkan perusahaan untuk mengukur nilai sebenarnya dari inisiatif AI mereka. Menentukan indikator kinerja utama (KPI) yang spesifik sangat penting untuk perhitungan ROI yang akurat. KPI penting mencakup biaya per unit sebelum dan sesudah implementasi AI, dengan pengurangan biaya yang signifikan menjadi indikator kuat ROI yang positif.

Penghematan waktu melalui proses otomatis dapat langsung diperhitungkan dalam ROI, karena waktu yang dihemat dapat dimonetisasi. Mengurangi tingkat kesalahan dan meningkatkan kualitas juga berdampak tidak langsung pada ROI, karena keduanya meningkatkan kepuasan pelanggan dan memperkuat loyalitas pelanggan jangka panjang. Selain itu, sejauh mana karyawan menggunakan solusi AI dan dampaknya terhadap produktivitas mereka perlu diukur.

Contoh praktis menggambarkan perhitungan ROI: Sebuah perusahaan berinvestasi €100.000 dalam solusi AI untuk pusat kontak penjualannya. Setelah satu tahun, tingkat konversi prospek menjadi penjualan meningkat lima persen, menghasilkan pendapatan tambahan sebesar €150.000. Efisiensi staf penjualan meningkat sepuluh persen, yang setara dengan penghematan biaya personel sebesar €30.000. Biaya per prospek yang memenuhi syarat berkurang 20 persen, menghasilkan penghematan pemasaran sebesar €20.000. Total manfaatnya adalah €200.000, menghasilkan ROI sebesar 100 persen.

Integrasi platform AI independen dan lintas-data untuk semua masalah perusahaan – Gambar: Xpert.Digital

Ki-gamechanger: Platform AI paling fleksibel – solusi yang dibuat khusus 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 menggabungkan prinsip-prinsip FinOps cloud tradisional dan tantangan spesifik AI. Langkah pertama adalah membangun fondasi yang kuat dengan membentuk tim interdisipliner yang mencakup fungsi keuangan, teknologi, bisnis, dan produk. Tim ini harus bekerja sama secara erat untuk memahami dan mengelola aspek-aspek unik beban kerja AI.

Langkah kedua berfokus pada penerapan 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 perusahaan untuk mengidentifikasi pemicu biaya dan mengidentifikasi peluang optimasi.

Langkah ketiga adalah menerapkan alokasi biaya dan akuntabilitas. Proyek AI harus ditugaskan ke unit bisnis dan tim yang terdefinisi dengan jelas untuk memastikan akuntabilitas keuangan. Langkah keempat melibatkan penetapan anggaran dan pengendalian pengeluaran, termasuk penerapan batasan pengeluaran, kuota, dan deteksi anomali untuk menghindari kenaikan biaya yang tidak terduga.

Apa dampak pengurangan biaya terhadap model bisnis baru?

Penurunan biaya teknologi AI yang dramatis – hingga sepuluh kali lipat per 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 berpotensi membawa transformasi ekonomi yang serupa dengan pengenalan transistor – sebuah penemuan ilmiah besar yang berskala luas dan merambah hampir setiap sektor ekonomi.

Pengurangan biaya memungkinkan perusahaan mengintegrasikan kapabilitas AI ke area-area yang sebelumnya terlalu mahal. Harga yang lebih rendah menghasilkan 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 kapabilitas AI canggih dan memungkinkan perusahaan yang lebih kecil untuk bersaing dengan pesaing yang lebih besar.

Altman memprediksi bahwa harga banyak barang akan turun drastis seiring AI mengurangi biaya kecerdasan dan tenaga kerja. Namun, di saat yang sama, harga barang-barang mewah dan beberapa sumber daya terbatas, seperti tanah, dapat naik lebih drastis lagi. Polarisasi ini menciptakan dinamika pasar dan peluang bisnis baru yang dapat dimanfaatkan perusahaan secara strategis.

Seperti apa masa depan optimasi biaya AI?

Masa depan optimasi biaya AI dibentuk oleh beberapa tren yang saling terkait. Manajemen biaya cloud berbasis AI sudah dapat mengurangi biaya hingga 30 persen dan memungkinkan wawasan real-time serta alokasi sumber daya yang efisien. Perkembangan ini akan semakin dipercepat dengan integrasi pembelajaran mesin ke dalam perangkat 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 memberikan wawasan dan rekomendasi yang lebih baik. Misalnya, alat rekomendasi AWS mengidentifikasi opsi pembelian optimal berdasarkan konsumsi historis, yang memfasilitasi perencanaan proaktif untuk strategi penghematan biaya.

Masa depan juga akan menyaksikan peningkatan standarisasi metrik biaya AI. Pengembangan FOCUS (Spesifikasi Biaya dan Penggunaan Terbuka FinOps) 1.0 memungkinkan perusahaan mengekspor data biaya dan penggunaan dalam format yang seragam. Hal ini sangat memudahkan analisis pengeluaran cloud dan identifikasi peluang optimasi.

Apa peran evolusi teknologi dalam mengurangi biaya?

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

Amazon melaporkan bahwa instans Inferentia-nya memberikan throughput hingga 2,3 kali lebih tinggi dan biaya per inferensi hingga 70 persen lebih rendah dibandingkan opsi Amazon EC2 yang sebanding. Di saat yang sama, efisiensi di sisi perangkat lunak terus meningkat. Seiring dengan peningkatan skala beban kerja inferensi dan peningkatan penggunaan talenta di bidang AI, GPU dimanfaatkan secara lebih efektif, menghasilkan skala ekonomis dan biaya inferensi yang lebih rendah melalui optimasi perangkat lunak.

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 yang dirilis setahun sebelumnya. Dalam setahun, sebuah model dengan ukuran parameter hampir sepersepuluh dari model Llama 3 8B dan kinerja yang sama telah diciptakan. 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 berbagai skala. Pengurangan biaya model AI yang berkelanjutan memungkinkan perusahaan kecil untuk memanfaatkan teknologi yang sebelumnya hanya tersedia bagi perusahaan besar dengan anggaran TI yang substansial. Perkembangan ini menciptakan kondisi yang setara, di mana ide-ide inovatif dan implementasinya menjadi lebih penting daripada sekadar sumber daya finansial.

Dampaknya sudah terukur: Usaha kecil dan menengah dapat meningkatkan produktivitas mereka hingga 133 persen melalui pemanfaatan AI yang terarah. Peningkatan produktivitas ini memungkinkan perusahaan kecil bersaing dengan pesaing yang lebih besar di area-area yang selama ini kurang menguntungkan bagi mereka. Otomatisasi bertenaga AI mengambil alih tugas-tugas rutin dan menghemat waktu berharga untuk inisiatif-inisiatif strategis.

Demokratisasi juga menyebabkan fragmentasi pasar layanan AI. Sebelumnya, hanya segelintir penyedia besar yang mendominasi pasar, kini berbagai solusi khusus untuk industri dan kasus penggunaan tertentu bermunculan. Diversifikasi ini menciptakan lebih banyak pilihan bagi perusahaan dan mendorong inovasi melalui persaingan. Di saat yang sama, muncul tantangan baru dalam mengintegrasikan berbagai perangkat AI dan memastikan interoperabilitas.

Rekomendasi strategis apa yang muncul untuk perusahaan?

Beberapa keharusan strategis muncul bagi perusahaan yang ingin memanfaatkan revolusi biaya AI. Pertama, perusahaan harus mengembangkan strategi FinOps yang komprehensif untuk AI yang melampaui manajemen biaya cloud tradisional. Hal ini membutuhkan tim, perangkat, dan proses khusus yang menangani karakteristik unik beban kerja AI.

Kedua, perusahaan harus menetapkan transparansi sebagai prinsip inti 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 sebaiknya mengutamakan pendekatan berbasis hasil saat mengevaluasi dan membeli solusi AI. Alih-alih membayar fitur teknologi, mereka sebaiknya mengevaluasi dan memberikan 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 investasi AI mereka. Ini mencakup keberlanjutan ekologis melalui model hemat energi dan pusat data hijau, serta keberlanjutan ekonomi melalui optimalisasi berkelanjutan dan adaptasi terhadap perubahan struktur biaya.

Kelima, perusahaan harus memandang demokratisasi AI sebagai peluang strategis. Perusahaan yang lebih kecil kini dapat mengimplementasikan kapabilitas AI yang sebelumnya sangat mahal, sementara perusahaan yang lebih besar dapat memperluas inisiatif AI mereka ke area dan kasus penggunaan baru. Perkembangan ini membutuhkan penilaian ulang terhadap 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

Konrad Wolfenstein

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 menemukan lebih banyak di: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus