Jak przejrzystość i wycena wyników demokratyzują sztuczną inteligencję w przedsiębiorstwach: Koniec ukrytych kosztów sztucznej inteligencji

## Szybciej niż prawo Moore'a: Gwałtowny spadek cen AI zmienia teraz wszystko ### Liczby a wyniki: Jak nowy model cenowy rewolucjonizuje świat AI ### FinOps dla AI: Połóż kres niekontrolowanym kosztom – jak prawidłowo optymalizować ### AI dla każdego: Dlaczego sztuczna inteligencja jest teraz dostępna dla Twojej firmy ### Czy Twoje koszty AI wymknęły się spod kontroli? Prawda o cenach GPU i rachunkach za chmurę ###

Jaki jest aktualny stan FinOps w GenAI?

Gwałtowny wzrost popularności generatywnej sztucznej inteligencji sprawił, że FinOps dla GenAI stał się kluczową dziedziną w firmach. Podczas gdy tradycyjne obciążenia chmurowe charakteryzują się stosunkowo przewidywalną strukturą kosztów, aplikacje AI wprowadzają zupełnie nowy wymiar złożoności kosztów. Główne przyczyny wzrostu kosztów AI leżą w samej naturze tej technologii: generatywna AI jest intensywnie obliczeniowa, a koszty rosną wykładniczo wraz z ilością przetwarzanych danych.

Kluczowym czynnikiem jest dodatkowe zużycie zasobów przez modele AI. Uruchamianie i wyszukiwanie danych wymaga dużych zasobów obliczeniowych w chmurze, co przekłada się na znacznie wyższe koszty chmury. Co więcej, trenowanie modeli AI jest niezwykle zasobochłonne i kosztowne ze względu na zwiększone zapotrzebowanie na moc obliczeniową i pamięć masową. Wreszcie, aplikacje AI często przesyłają dane między urządzeniami brzegowymi a dostawcami usług w chmurze, co generuje dodatkowe koszty transferu danych.

Wyzwanie to potęguje eksperymentalny charakter projektów AI. Firmy często eksperymentują z różnymi przypadkami użycia, co może prowadzić do nadmiernego przydzielania zasobów, a w konsekwencji do niepotrzebnych wydatków. Ze względu na dynamiczny charakter trenowanych i wdrażanych modeli AI, zużycie zasobów jest trudne do przewidzenia i kontrolowania.

Dlaczego tak trudno zrozumieć wydatki na GPU i koszty sztucznej inteligencji?

Brak przejrzystości w zakresie wydatków na GPU i kosztów sztucznej inteligencji stanowi jedno z największych wyzwań dla przedsiębiorstw. Wysoki popyt i rosnące koszty GPU często zmuszają firmy do budowania kosztownych architektur multi-cloud. Mozaika rozwiązań od różnych dostawców ogranicza przejrzystość i hamuje innowacje.

Brak przejrzystości kosztów jest szczególnie widoczny w przypadku korzystania z różnych typów procesorów GPU i dostawców usług chmurowych. Firmy stoją przed wyzwaniem wyboru między inwestycjami w procesory GPU wdrożone lokalnie a usługami GPU w chmurze. Zasoby GPU są dostępne lokalnie jako współdzielona pula na żądanie, co pozwala uniknąć kosztów dedykowanego, ale używanego sporadycznie, specjalistycznego sprzętu. Stwarza to jednak nowe trudności w alokacji i kontroli kosztów.

Kluczowy problem leży w nieprzewidywalności kosztów zmiennych w aplikacjach AI. Niemal każda aplikacja AI jest zbudowana w oparciu o modele bazowe, które generują znaczne koszty zmienne, skalujące się wraz z wykorzystaniem modelu. Każde wywołanie API i każdy przetworzony token przyczyniają się do tych kosztów, co stanowi fundamentalną zmianę w strukturze kosztów bazowych.

Jak faktycznie kształtują się koszty wydatków modelowych?

Jednym z najbardziej niezwykłych osiągnięć w branży sztucznej inteligencji (AI) jest drastyczny spadek kosztów produkcji modeli. Sam Altman, prezes OpenAI, donosi, że koszt wykorzystania danego poziomu sztucznej inteligencji (AI) spada dziesięciokrotnie co około 12 miesięcy. Tendencja ta jest znacznie silniejsza niż słynne prawo Moore'a, które przewiduje podwojenie kosztów co 18 miesięcy.

Redukcja kosztów znajduje wyraźne odzwierciedlenie w rozwoju cen modeli OpenAI. Od GPT-4 do GPT-4o cena za token spadła około 150-krotnie między początkiem 2023 a połową 2024 roku. Ten rozwój sprawia, że technologie AI stają się coraz bardziej dostępne dla mniejszych firm i szerokiej gamy zastosowań.

Na tę ciągłą redukcję kosztów wpływa kilka czynników. Konkurencja między twórcami modeli a dostawcami rozwiązań inferencyjnych wywiera znaczną presję cenową. Modele open source od Meta i innych firm zbliżają się obecnie do wydajności GPT-4, co dodatkowo napędza konkurencję. Co więcej, innowacje sprzętowe, takie jak wyspecjalizowane układy scalone i układy ASIC, są stale udoskonalane, obniżając koszty wnioskowania.

Co oznacza optymalizacja obciążenia pracą w kontekście sztucznej inteligencji?

Optymalizacja obciążeń aplikacji AI wymaga holistycznego podejścia wykraczającego poza tradycyjną optymalizację w chmurze. Obciążenia AI mogą się znacznie różnić pod względem intensywności obliczeniowej i wymagań dotyczących pamięci masowej, co sprawia, że nieświadome podejście jest ryzykowne i może prowadzić do poważnych błędów w prognozach oraz marnotrawstwa zasobów.

Optymalizacja zasobów obliczeniowych leży u podstaw optymalizacji kosztów AI. Koszty obliczeniowe stanowią zazwyczaj największy wydatek w operacjach GenAI. Kluczowe jest odpowiednie dobranie rozmiaru procesorów graficznych (GPU), procesorów TPU i CPU: kluczowy jest wybór najlżejszego akceleratora, który nadal spełnia cele dotyczące opóźnień i dokładności. Każdy krok w kierunku wyższej klasy krzemu zwiększa koszty godzinowe od 2 do 10 razy, nie gwarantując jednocześnie lepszego doświadczenia użytkownika.

Strategie wykorzystania GPU odgrywają kluczową rolę w optymalizacji kosztów. Niewykorzystane watogodziny to cichy zabójca budżetów GenAI. Klastry wielodostępne i elastyczne przekształcają zaparkowaną pojemność w przepustowość. Pule i segmentacja MIG umożliwiają partycjonowanie GPU A100/H100 i egzekwowanie limitów przestrzeni nazw, co zazwyczaj skutkuje wzrostem wykorzystania z 25 do 60 procent.

Jak w praktyce działa ustalanie cen na podstawie rezultatów?

Modele cenowe oparte na wynikach stanowią fundamentalną zmianę w sposobie, w jaki firmy myślą o monetyzacji technologii AI. Zamiast płacić za dostęp do oprogramowania lub jego użytkowanie, klienci płacą za namacalne rezultaty – takie jak pomyślnie zakończone rozmowy sprzedażowe lub rozmowy z działem wsparcia.

Te modele cenowe tworzą bezpośrednie powiązanie finansowe między dostawcami sztucznej inteligencji a ich klientami. Kiedy dostawca odnosi korzyści tylko wtedy, gdy jego rozwiązanie przynosi wymierne rezultaty, obie strony podzielają tę samą definicję sukcesu. Według badań McKinsey, firmy korzystające z modeli cenowych opartych na wynikach odnotowują o 27% wyższy poziom zadowolenia z relacji z dostawcami i o 31% wyższy zwrot z inwestycji w porównaniu z tradycyjnymi systemami cenowymi.

Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w realizacji modeli cenowych opartych na rezultatach. Technologia ta zapewnia analitykę predykcyjną, automatyzację i analizy w czasie rzeczywistym niezbędne do wdrożenia takich modeli. Systemy sztucznej inteligencji mogą śledzić i mierzyć wydajność oraz zapewniać, że obiecane rezultaty zostaną faktycznie osiągnięte.

Jaką rolę odgrywa przejrzystość w optymalizacji kosztów sztucznej inteligencji?

Przejrzystość jest podstawą każdej skutecznej strategii optymalizacji kosztów AI. Bez jasnego wglądu w wykorzystanie zasobów firmy nie są w stanie ani zrozumieć rzeczywistych kosztów swoich projektów AI, ani podejmować świadomych decyzji optymalizacyjnych. Potrzeba przejrzystości jest wzmacniana przez eksperymentalny charakter rozwoju AI i nieprzewidywalność zapotrzebowania na zasoby.

Kluczowym elementem przejrzystości jest szczegółowe śledzenie kosztów. Firmy potrzebują szczegółowych informacji o kosztach w podziale na modele, przypadki użycia i jednostki biznesowe. Wymaga to specjalistycznych narzędzi do monitorowania, wykraczających poza tradycyjne zarządzanie kosztami w chmurze i umożliwiających rejestrowanie wskaźników specyficznych dla sztucznej inteligencji, takich jak zużycie tokenów, koszty wnioskowania i nakład pracy na szkolenia.

Wdrażanie transparentności kosztów obejmuje kilka kluczowych obszarów. Należą do nich śledzenie wykorzystania API i zużycia tokenów w usługach AI w chmurze, monitorowanie wykorzystania GPU i zużycia energii w rozwiązaniach lokalnych oraz alokacja kosztów do konkretnych projektów i zespołów. Nowoczesne narzędzia oferują wizualne pulpity nawigacyjne, które wskazują możliwości oszczędności i pomagają zespołom podejmować decyzje w oparciu o dane.

Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla europejskich firm – Zdjęcie: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Najbardziej elastyczna platforma AI – rozwiązania dostosowane do krawat, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Więcej na ten temat tutaj:

• Niezależne platformy AI kontra hiperskalery: które rozwiązanie jest dla Ciebie odpowiednie?

Jak firmy mogą identyfikować ukryte koszty sztucznej inteligencji?

Ukryte koszty AI stanowią jedno z największych wyzwań dla firm wdrażających sztuczną inteligencję. Zachary Hanif z Twilio identyfikuje dwie główne kategorie ukrytych kosztów AI: techniczne i operacyjne. Z technicznego punktu widzenia AI różni się zasadniczo od tradycyjnego oprogramowania, ponieważ model AI odzwierciedla stan świata w określonym momencie i jest trenowany na danych, które z czasem stają się mniej istotne.

Podczas gdy tradycyjne oprogramowanie radzi sobie z okazjonalnymi aktualizacjami, sztuczna inteligencja wymaga ciągłej konserwacji. Każda inwestycja w sztuczną inteligencję wymaga jasnego planu konserwacji i monitorowania z określonymi interwałami ponownego szkolenia, mierzalnymi wskaźnikami oceny wydajności oraz zdefiniowanymi progami korekt. Z operacyjnego punktu widzenia wielu firmom brakuje jasno określonych celów i mierzalnych rezultatów dla swoich projektów AI, a także zdefiniowanego zarządzania i wspólnej infrastruktury.

Identyfikacja ukrytych kosztów wymaga systematycznego podejścia. Firmy powinny najpierw zidentyfikować wszystkie bezpośrednie i pośrednie koszty związane z wdrażaniem i eksploatacją rozwiązań AI. Należą do nich licencje na oprogramowanie, koszty wdrożenia, koszty integracji, koszty szkolenia pracowników, koszty przygotowania i oczyszczania danych oraz bieżące koszty utrzymania i wsparcia.

Jakie są wyzwania w zakresie pomiaru zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję?

Pomiar zwrotu z inwestycji (ROI) w AI wiąże się z wyjątkowymi wyzwaniami, wykraczającymi poza tradycyjne inwestycje IT. Chociaż podstawowy wzór na ROI pozostaje ten – – (zwrot – koszt inwestycji) / koszt inwestycji × 100 procent – elementy projektów AI są bardziej złożone do zdefiniowania i zmierzenia.

Kluczowym wyzwaniem jest ilościowe określenie korzyści płynących ze sztucznej inteligencji (AI). O ile bezpośrednie oszczędności kosztów wynikające z automatyzacji są stosunkowo łatwe do zmierzenia, o tyle pośrednie korzyści AI są trudniejsze do uchwycenia. Należą do nich: lepsza jakość decyzji, większe zadowolenie klientów, krótszy czas wprowadzania produktów na rynek oraz wzrost innowacyjności. Chociaż te jakościowe usprawnienia mają znaczącą wartość biznesową, trudno je przełożyć na pieniądze.

Kolejnym wyzwaniem jest czynnik czasowy. Projekty AI często mają długoterminowe skutki, rozciągające się na kilka lat. Na przykład, firma inwestuje 50 000 euro w system obsługi klienta oparty na sztucznej inteligencji, oszczędzając 72 000 euro rocznie na kosztach osobowych. To przekłada się na zwrot z inwestycji (ROI) na poziomie 44% i zwraca się w ciągu około ośmiu miesięcy. Jednak stosunek kosztów do korzyści może się zmieniać z czasem z powodu dryfu modelu, zmieniających się wymagań biznesowych lub rozwoju technologicznego.

Jak przebiega demokratyzacja sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach?

Demokratyzacja sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach odbywa się na kilku poziomach i jest napędzana przede wszystkim przez drastyczny spadek kosztów technologii AI. Ciągła, dziesięciokrotna redukcja kosztów modeli rocznie sprawia, że zaawansowane możliwości AI stają się dostępne dla szerszego grona firm. Ten rozwój umożliwia małym i średnim przedsiębiorstwom wdrażanie rozwiązań AI, które wcześniej były zarezerwowane wyłącznie dla dużych korporacji.

Kluczowym czynnikiem demokratyzacji jest dostępność przyjaznych dla użytkownika narzędzi i platform AI. Narzędzia AI dla małych firm stają się coraz bardziej przystępne cenowo i przyjazne dla użytkownika, zaprojektowane z myślą o zaspokojeniu konkretnych potrzeb bez konieczności angażowania zespołu analityków danych. Ten rozwój umożliwia małym zespołom osiąganie rezultatów na poziomie korporacyjnym, od obsługi zapytań klientów po optymalizację kampanii marketingowych.

Wpływ tej demokratyzacji jest znaczący. Badania pokazują, że małe i średnie przedsiębiorstwa mogą zwiększyć swoją produktywność nawet o 133% dzięki ukierunkowanemu wykorzystaniu sztucznej inteligencji, przy średnim wzroście na poziomie 27%. Firmy, które już korzystają z technologii sztucznej inteligencji, odnoszą korzyści szczególnie w takich obszarach jak zarządzanie zasobami ludzkimi i planowanie zasobów.

Jakie znaczenie mają zrównoważone inwestycje w sztuczną inteligencję?

Zrównoważone inwestycje w sztuczną inteligencję (AI) stają się coraz ważniejsze, ponieważ firmy muszą brać pod uwagę zarówno wpływ na środowisko, jak i długoterminową opłacalność ekonomiczną swoich inicjatyw w tym zakresie. Zużycie energii przez aplikacje AI stało się ogromne – szacuje się, że szkolenie GPT-3 wygenerowało ponad 550 ton CO₂, co odpowiada rocznej emisji CO₂ przez ponad 100 samochodów. Przewiduje się, że do 2030 roku zapotrzebowanie na energię centrów danych w Europie wzrośnie do 150 terawatogodzin, co stanowi około pięć procent całkowitego zużycia energii elektrycznej w Europie.

Jednocześnie sztuczna inteligencja oferuje znaczące możliwości w zakresie zrównoważonych rozwiązań. Może ona znacząco zmniejszyć zużycie energii w fabrykach, wprowadzić budynki na ścieżkę redukcji emisji dwutlenku węgla, ograniczyć marnowanie żywności czy zminimalizować zużycie nawozów w rolnictwie. Ta dwoista natura sztucznej inteligencji – będąca jednocześnie częścią problemu i częścią rozwiązania – wymaga przemyślanego podejścia do inwestycji w nią.

Zrównoważone strategie inwestycyjne w AI obejmują kilka wymiarów. Po pierwsze, rozwój energooszczędnych modeli AI z wykorzystaniem technik takich jak kompresja modeli, kwantyzacja i destylacja. Po drugie, wykorzystanie odnawialnych źródeł energii do szkolenia i obsługi systemów AI. Po trzecie, wdrożenie zasad Green AI, które stanowią wytyczne dla całego procesu rozwoju i wdrażania AI.

Jak ustalanie cen w oparciu o rezultaty wpływa na modele biznesowe?

Cennik oparty na wynikach rewolucjonizuje tradycyjne modele biznesowe, redefiniując rozkład ryzyka i korzyści między dostawcami a klientami. Sztuczna inteligencja napędza odejście od statycznych modeli cenowych opartych na liczbie miejsc na rzecz dynamicznych struktur cenowych opartych na wynikach. W tym modelu dostawcy otrzymują zapłatę tylko za dostarczenie wartości, dostosowując zachęty dla firm i klientów.

Transformacja jest widoczna w trzech kluczowych obszarach. Po pierwsze, oprogramowanie staje się pracą: sztuczna inteligencja przekształca to, co kiedyś było wyłącznie działalnością usługową, w skalowalną ofertę oprogramowania. Tradycyjne usługi wymagające pracy ludzkiej – takie jak obsługa klienta, sprzedaż, marketing czy administracja finansowa back-office – mogą być teraz zautomatyzowane i oferowane jako produkty programowe.

Po drugie, liczba stanowisk użytkowników nie jest już podstawową jednostką oprogramowania. Jeśli sztuczna inteligencja przejmie na przykład znaczną część obsługi klienta, firmy będą potrzebowały znacznie mniej agentów wsparcia, a co za tym idzie, mniej licencji na oprogramowanie. Zmusza to firmy produkujące oprogramowanie do gruntownego przemyślenia swoich modeli cenowych i dostosowania ich do osiąganych rezultatów, a nie do liczby osób korzystających z ich oprogramowania.

Jaką rolę odgrywają mierzalne wskaźniki zwrotu z inwestycji (ROI)?

Mierzalne wskaźniki zwrotu z inwestycji (ROI) stanowią podstawę udanych strategii inwestycyjnych w AI i umożliwiają firmom oszacowanie rzeczywistej wartości ich inicjatyw w tym obszarze. Zdefiniowanie konkretnych kluczowych wskaźników efektywności (KPI) jest kluczowe dla precyzyjnego obliczenia ROI. Ważnymi wskaźnikami KPI są koszt jednostkowy przed i po wdrożeniu AI, przy czym znaczna redukcja kosztów jest silnym wskaźnikiem dodatniego ROI.

Oszczędność czasu dzięki automatyzacji procesów można bezpośrednio uwzględnić w zwrocie z inwestycji (ROI), ponieważ zaoszczędzony czas można spieniężyć. Zmniejszenie liczby błędów i poprawa jakości również mają pośredni wpływ na zwrot z inwestycji (ROI), ponieważ zwiększają zadowolenie klientów i wzmacniają ich długoterminową lojalność. Ponadto należy mierzyć stopień, w jakim pracownicy korzystają z rozwiązań AI i jaki ma to wpływ na ich produktywność.

Praktyczny przykład ilustruje kalkulację zwrotu z inwestycji (ROI): Firma inwestuje 100 000 euro w rozwiązanie AI dla swojego contact center sprzedaży. Po roku wskaźnik konwersji leadów na sprzedaż wzrasta o pięć procent, co przekłada się na dodatkowe przychody w wysokości 150 000 euro. Efektywność personelu sprzedaży wzrasta o dziesięć procent, co przekłada się na oszczędności w kosztach osobowych w wysokości 30 000 euro. Koszt pozyskania jednego kwalifikowanego leada spada o 20 procent, co przekłada się na oszczędności marketingowe w wysokości 20 000 euro. Całkowita korzyść wynosi 200 000 euro, co przekłada się na zwrot z inwestycji (ROI) na poziomie 100%.

Integracja niezależnej platformy AI w całej całej sieci dla wszystkich spraw firmowych – Obraz: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Najbardziej elastyczna platforma AI – rozwiązania dostosowane do krawat, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Ta platforma AI oddziałuje ze wszystkimi konkretnymi źródłami danych
  • Od SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox i wielu innych systemów zarządzania danymi
• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Wyzwania, które rozwiązuje nasza platforma AI

• Brak dokładności konwencjonalnych rozwiązań AI
• Ochrona danych i bezpieczne zarządzanie poufnymi danymi
• Wysokie koszty i złożoność indywidualnego rozwoju sztucznej inteligencji
• Brak kwalifikowanej sztucznej inteligencji
• Integracja sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami informatycznymi

Więcej na ten temat tutaj:

• Integracja AI niezależnej platformy AI w całej całej DATA dla wszystkich spraw firmowych

W jaki sposób firmy mogą opracować strategię FinOps dla AI?

Opracowanie skutecznej strategii FinOps dla AI wymaga ustrukturyzowanego, ośmioetapowego podejścia, które uwzględnia zarówno tradycyjne zasady FinOps w chmurze, jak i wyzwania specyficzne dla AI. Pierwszym krokiem jest zbudowanie solidnych fundamentów poprzez utworzenie interdyscyplinarnego zespołu obejmującego działy finansów, technologii, biznesu i produktów. Zespół ten musi ściśle ze sobą współpracować, aby zrozumieć i zarządzać specyficznymi aspektami obciążeń AI.

Drugi krok koncentruje się na wdrożeniu kompleksowych systemów widoczności i monitorowania. Obciążenia AI wymagają specjalistycznego monitorowania, wykraczającego poza tradycyjne metryki chmurowe i obejmującego metryki specyficzne dla AI, takie jak zużycie tokenów, wydajność modelu i koszty wnioskowania. Ta szczegółowa widoczność umożliwia firmom identyfikację czynników generujących koszty i identyfikowanie możliwości optymalizacji.

Trzecim krokiem jest wdrożenie alokacji kosztów i rozliczalności. Projekty AI muszą być przypisane do jasno określonych jednostek biznesowych i zespołów, aby zapewnić rozliczalność finansową. Czwarty krok obejmuje ustalenie budżetów i kontroli wydatków, w tym wdrożenie limitów wydatków, kwot i wykrywanie anomalii, aby uniknąć nieoczekiwanych wzrostów kosztów.

Jaki wpływ ma redukcja kosztów na nowe modele biznesowe?

Drastyczna redukcja kosztów technologii AI – dziesięciokrotnie rocznie – otwiera drzwi przed zupełnie nowymi modelami biznesowymi i przypadkami użycia, które wcześniej nie były ekonomicznie opłacalne. Sam Altman z OpenAI dostrzega w tym rozwoju potencjał transformacji gospodarczej podobnej do wynalezienia tranzystora – ważnego odkrycia naukowego, które dobrze się skaluje i przenika niemal każdy sektor gospodarki.

Redukcja kosztów umożliwia firmom integrację możliwości sztucznej inteligencji (AI) w obszarach, w których wcześniej były one zbyt kosztowne. Niższe ceny prowadzą do znacznego wzrostu wykorzystania, tworząc błędne koło: wyższe wykorzystanie uzasadnia dalsze inwestycje w technologię, co prowadzi do jeszcze niższych kosztów. Ta dynamika demokratyzuje dostęp do zaawansowanych możliwości AI i umożliwia mniejszym firmom konkurowanie z większymi rywalami.

Altman przewiduje, że ceny wielu dóbr drastycznie spadną, ponieważ sztuczna inteligencja obniży koszty inteligencji i pracy. Jednocześnie jednak ceny dóbr luksusowych i niektórych ograniczonych zasobów, takich jak ziemia, mogą wzrosnąć jeszcze bardziej. Ta polaryzacja tworzy nową dynamikę rynku i możliwości biznesowe, które firmy mogą strategicznie wykorzystać.

Jak będzie wyglądała przyszłość optymalizacji kosztów AI?

Przyszłość optymalizacji kosztów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) kształtuje kilka zbieżnych trendów. Zarządzanie kosztami w chmurze oparte na sztucznej inteligencji może już teraz obniżyć wydatki nawet o 30%, a także umożliwia dostęp do analiz w czasie rzeczywistym i efektywną alokację zasobów. Rozwój ten przyspieszy dzięki integracji uczenia maszynowego z narzędziami do optymalizacji kosztów.

Kluczowym trendem jest rozwój inteligentniejszych rekomendacji zakupowych i narzędzi zapewniających przejrzystość kosztów. AWS i inni dostawcy usług chmurowych stale ulepszają swoje narzędzia do zarządzania kosztami, aby zapewnić lepszy wgląd i rekomendacje. Na przykład, narzędzie rekomendacyjne AWS identyfikuje optymalne opcje zakupowe na podstawie danych historycznych dotyczących zużycia, ułatwiając proaktywne planowanie strategii oszczędzania kosztów.

Przyszłość to również większa standaryzacja wskaźników kosztów AI. Rozwój FOCUS (FinOps Open Cost and Usage Specification) 1.0 umożliwia firmom eksportowanie danych o kosztach i wykorzystaniu w ujednoliconym formacie. To znacznie ułatwia analizę wydatków na chmurę i identyfikację możliwości optymalizacji.

Jaką rolę odgrywa ewolucja technologiczna w obniżaniu kosztów?

Ciągła ewolucja technologii bazowych odgrywa kluczową rolę w drastycznej redukcji kosztów w branży sztucznej inteligencji. Znaczące innowacje sprzętowe, takie jak specjalistyczne układy scalone i układy ASIC, takie jak Inferentia firmy Amazon, oraz nowi gracze, tacy jak Groq, przyczyniają się do redukcji kosztów. Chociaż te rozwiązania są wciąż w fazie rozwoju, już teraz wykazują znaczącą poprawę zarówno pod względem ceny, jak i szybkości.

Amazon informuje, że jego instancje Inferentia zapewniają do 2,3 razy wyższą przepustowość i do 70% niższy koszt wnioskowania niż porównywalne rozwiązania Amazon EC2. Jednocześnie wydajność oprogramowania stale rośnie. Wraz ze skalowaniem obciążeń wnioskowania i zatrudnianiem coraz większej liczby utalentowanych specjalistów w dziedzinie sztucznej inteligencji, procesory graficzne są wykorzystywane bardziej efektywnie, co przekłada się na korzyści skali i niższe koszty wnioskowania dzięki optymalizacji oprogramowania.

Szczególnie ważnym aspektem jest rozwój mniejszych, ale bardziej inteligentnych modeli. Model Llama 3 8B firmy Meta działa zasadniczo tak samo, jak model Llama 2 70B, wydany rok wcześniej. W ciągu roku powstał model o prawie jednej dziesiątej wielkości parametrów i takiej samej wydajności. Techniki takie jak destylacja i kwantyzacja umożliwiają tworzenie coraz bardziej wydajnych, kompaktowych modeli.

Jak demokratyzacja wpływa na sytuację konkurencyjną?

Demokratyzacja technologii AI fundamentalnie zmienia krajobraz konkurencyjny i stwarza nowe możliwości dla firm każdej wielkości. Ciągła redukcja kosztów modeli AI umożliwia mniejszym firmom korzystanie z technologii, które wcześniej były dostępne wyłącznie dla dużych korporacji z dużymi budżetami na IT. Ten rozwój wyrównuje szanse, gdzie innowacyjne pomysły i ich wdrażanie stają się ważniejsze niż czyste zasoby finansowe.

Efekty są już mierzalne: małe i średnie przedsiębiorstwa mogą zwiększyć swoją produktywność nawet o 133% dzięki ukierunkowanemu wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Ten wzrost produktywności pozwala mniejszym firmom konkurować z większymi konkurentami w obszarach, w których tradycyjnie były w niekorzystnej sytuacji. Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji przejmuje rutynowe zadania i uwalnia cenny czas na inicjatywy strategiczne.

Demokratyzacja prowadzi również do fragmentacji rynku usług AI. Podczas gdy niegdyś dominowało na nim kilku dużych dostawców, obecnie pojawia się wiele wyspecjalizowanych rozwiązań dla konkretnych branż i zastosowań. Ta dywersyfikacja stwarza firmom większy wybór i napędza innowacje poprzez konkurencję. Jednocześnie pojawiają się nowe wyzwania związane z integracją różnych narzędzi AI i zapewnieniem interoperacyjności.

Jakie strategiczne zalecenia pojawiają się dla firm?

Firmy, które chcą skorzystać z rewolucji kosztowej w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI), muszą sprostać kilku wyzwaniom strategicznym. Po pierwsze, firmy powinny opracować kompleksową strategię FinOps dla AI, wykraczającą poza tradycyjne zarządzanie kosztami w chmurze. Wymaga to wyspecjalizowanych zespołów, narzędzi i procesów, które uwzględniają specyfikę obciążeń AI.

Po drugie, firmy powinny uczynić transparentność podstawową zasadą swoich inwestycji w AI. Bez jasnego wglądu w koszty, wydajność i wartość biznesową, podejmowanie świadomych decyzji jest niemożliwe. Wymaga to inwestycji w narzędzia monitorujące, pulpity nawigacyjne i systemy raportowania, które mogą rejestrować i wyświetlać wskaźniki specyficzne dla AI.

Po trzecie, firmy powinny preferować podejście oparte na rezultatach przy ocenie i zakupie rozwiązań AI. Zamiast płacić za funkcje technologiczne, powinny oceniać i wynagradzać dostawców na podstawie mierzalnych rezultatów biznesowych. To pozwala na lepsze dopasowanie zachęt i zmniejsza ryzyko inwestycji w AI.

Po czwarte, firmy powinny brać pod uwagę długoterminową stabilność swoich inwestycji w sztuczną inteligencję. Obejmuje to zarówno zrównoważony rozwój ekologiczny, poprzez modele energooszczędne i zielone centra danych, jak i zrównoważony rozwój ekonomiczny, poprzez ciągłą optymalizację i adaptację do zmieniających się struktur kosztów.

Po piąte, firmy powinny postrzegać demokratyzację sztucznej inteligencji (AI) jako strategiczną szansę. Mniejsze firmy mogą teraz wdrażać rozwiązania AI, które kiedyś były niezwykle kosztowne, podczas gdy większe firmy mogą rozszerzać swoje inicjatywy AI na nowe obszary i przypadki użycia. Ten rozwój wymaga ponownej oceny strategii konkurencyjnych oraz identyfikacji nowych możliwości różnicowania i tworzenia wartości.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Można znaleźć więcej na: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus