透明度和结果定价如何使企业 AI 民主化：AI 隐性成本的终结

## 比摩尔定律更快：人工智能价格的大幅下降正在改变一切 ### 成果数据：新的定价模式如何彻底改变人工智能世界 ### 人工智能的财务运营：杜绝成本失控 – 如何正确优化 ### 人人享有人工智能：为什么现在您的公司可以负担得起人工智能 ### 您的人工智能成本是否失控？GPU 价格和云账单背后的真相 ###

GenAI 的 FinOps 目前状况如何？

生成式人工智能 (Generative AI) 的爆炸式增长，使得生成式人工智能的财务运营 (FinOps) 成为企业的关键学科。虽然传统云工作负载的成本结构相对可预测，但人工智能应用却带来了全新的成本复杂性。人工智能成本上升的主要原因在于其技术本身的特性：生成式人工智能需要大量计算，其成本会随着数据处理量的增加而呈指数级增长。

一个关键考虑因素是 AI 模型的额外资源消耗。运行和查询数据需要大量的云端计算资源，从而显著提高云成本。此外，由于计算能力和存储需求的增加，训练 AI 模型极其耗费资源，成本高昂。最后，AI 应用程序在边缘设备和云提供商之间频繁传输数据，这会产生额外的数据传输成本。

人工智能项目的实验性质加剧了这一挑战。公司经常尝试不同的用例，这可能导致资源过度配置，从而产生不必要的支出。由于训练和部署的人工智能模型具有动态特性，资源消耗难以预测和控制。

为什么 GPU 支出和 AI 成本如此难以理解？

GPU 支出和 AI 成本缺乏透明度，是企业面临的最大挑战之一。高昂的需求和不断上涨的 GPU 成本常常迫使企业构建昂贵的多云架构。来自不同供应商的解决方案混杂在一起，削弱了透明度，阻碍了创新。

在使用不同类型的 GPU 和云服务提供商时，成本透明度的缺失尤为明显。企业面临着在本地 GPU 投资和云端 GPU 服务之间做出选择的挑战。GPU 资源可作为共享池按需本地使用，从而避免了专用硬件（但只能间歇性使用）的成本。然而，这给成本分配和控制带来了新的复杂性。

一个关键问题在于人工智能应用中可变成本的不可预测性。几乎所有人工智能应用都建立在基础模型之上，这些模型会产生显著的可变成本，且成本会随着模型的使用而增长。每次 API 调用和每个已处理的 token 都会增加这些成本，这代表着底层成本结构的根本性变化。

模型支出成本实际发展如何？

人工智能行业最显著的进展之一是模型输出成本的大幅下降。OpenAI 首席执行官 Sam Altman 报告称，使用一定水平的人工智能的成本大约每 12 个月下降十倍。这一趋势远超著名的摩尔定律（摩尔定律预测每 18 个月成本翻一番）。

成本的降低清晰地体现在 OpenAI 模型的价格变化上。从 GPT-4 到 GPT-4o，2023 年初至 2024 年中期，每个代币的价格下降了约 150 倍。这一发展使得人工智能技术越来越容易被小型企业和各种用例所接受。

推动成本持续下降的因素有很多。模型开发者和推理提供商之间的竞争带来了巨大的价格压力。Meta 和其他公司的开源模型性能正在接近 GPT-4，进一步加剧了竞争。此外，专用芯片和 ASIC 等硬件创新也在不断改进，从而降低了推理成本。

在人工智能环境中，工作负载优化意味着什么？

人工智能应用的工作负载优化需要一种超越传统云优化的整体方法。人工智能工作负载的计算强度和存储需求可能差异巨大，因此，如果方法不充分，则可能存在风险，并可能导致严重的预测错误和资源浪费。

优化计算资源是 AI 成本优化的核心。计算成本通常是 GenAI 运营中最大的支出。合理选择 GPU、TPU 和 CPU 至关重要：选择最轻量且仍能满足延迟和准确率 SLO 要求的加速器至关重要。每升级一个更高的芯片等级，每小时成本就会增加 2 到 10 倍，而且并不能保证更好的用户体验。

GPU 利用率策略在成本优化中发挥着核心作用。未使用的瓦时是 GenAI 预算的隐形杀手。多租户和弹性集群将闲置容量转化为吞吐量。池化和 MIG 切片允许对 A100/H100 GPU 进行分区并强制执行命名空间配额，通常可将利用率从 25% 提升至 60%。

基于结果的定价在实践中如何运作？

基于结果的定价模式代表着企业对人工智能技术盈利方式的根本性转变。客户不再为软件的使用权或使用情况付费，而是为切实的成果付费 – 例如成功解决的销售问题或支持对话。

这些定价模式在人工智能提供商与其客户之间建立了直接的财务一致性。当提供商仅在其解决方案提供可衡量的成果时才能受益时，双方对成功的定义是一致的。根据麦肯锡的研究，与传统定价模式相比，使用基于成果的技术定价模式的公司报告称，其与提供商的关系满意度提高了 27%，投资回报率提高了 31%。

人工智能在实现基于结果的定价模型方面发挥着至关重要的作用。该技术提供了实施此类模型所需的预测分析、自动化和实时洞察。人工智能系统可以跟踪和衡量绩效，并确保承诺的结果切实实现。

透明度在人工智能成本优化中发挥什么作用？

透明度是任何有效的AI成本优化策略的基础。如果无法清晰地了解资源利用情况，企业就无法了解其AI项目的真实成本，也无法做出明智的优化决策。AI开发的实验性质以及资源需求的不可预测性，进一步凸显了透明度的重要性。

透明度的关键要素是精细的成本跟踪。公司需要深入了解每个模型、每个用例和每个业务部门的成本。这需要超越传统云成本管理的专门监控工具，这些工具能够捕获特定于 AI 的指标，例如令牌消耗、推理成本和训练工作量。

实现成本透明度涵盖多个关键领域。这些领域包括：跟踪云端 AI 服务的 API 使用情况和令牌消耗；监控本地解决方案的 GPU 利用率和能耗；以及将成本分配给特定项目和团队。现代工具提供可视化仪表板，突出显示成本节约机会，并帮助团队做出数据驱动的决策。

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企业如何识别隐藏的人工智能成本？

隐性AI成本是企业实施人工智能面临的最大挑战之一。Twilio的Zachary Hanif指出了两大类隐性AI成本：技术和运营成本。从技术角度来看，AI与传统软件有着根本的不同，因为AI模型代表的是特定时间点的世界状态，并且使用的数据进行训练，而这些数据的相关性会随着时间的推移而降低。

传统软件只需偶尔更新即可运行，而人工智能则需要持续维护。每一项人工智能投资都需要制定清晰的维护和监控计划，明确再培训间隔、可衡量的绩效评估指标以及明确的调整阈值。在运营方面，许多公司缺乏清晰的人工智能项目目标和可衡量的成果，以及明确的治理和共享基础设施。

识别隐性成本需要系统性的方法。企业应首先识别与实施和运营人工智能解决方案相关的所有直接和间接成本。这些成本包括软件许可证、实施成本、集成成本、员工培训成本、数据准备和清理成本，以及持续的维护和支持成本。

衡量人工智能投资的投资回报率面临哪些挑战？

衡量人工智能投资的投资回报率 (ROI) 面临着超越传统 IT 投资的独特挑战。虽然基本的投资回报率公式保持 – （回报 – 投资成本）/ 投资成本 × 100% – 人工智能项目的组成部分定义和衡量却更加复杂。

一个关键挑战在于量化人工智能的效益。虽然自动化带来的直接成本节约相对容易衡量，但人工智能带来的间接效益却更难衡量。这些效益包括提升决策质量、提高客户满意度、缩短上市时间以及增强创新能力。虽然这些质的提升具有显著的商业价值，但却难以转化为金钱。

时间因素是另一个挑战。人工智能项目通常具有持续数年的长期效应。例如，一家公司投资5万欧元用于人工智能客户服务系统，每年可节省7.2万欧元的人力成本。这带来了44%的投资回报率，并在大约八个月内收回成本。然而，成本效益比可能会随着模型漂移、业务需求变化或技术发展而发生变化。

企业AI民主化发展如何？

企业人工智能的普及化正在多个层面展开，其主要驱动力在于人工智能技术成本的大幅下降。模型成本每年持续下降十倍，使得更广泛的企业能够获得先进的人工智能能力。这一发展使得中小企业能够部署此前仅供大型企业使用的人工智能解决方案。

民主化的一个关键驱动力是用户友好的人工智能工具和平台的普及。面向小型企业的人工智能工具价格越来越实惠，用户也越来越友好，旨在满足特定需求，而无需组建数据科学家团队。这一发展使小型团队能够实现企业级成果，从处理客户咨询到优化营销活动。

这种民主化的影响是巨大的。研究表明，通过有针对性地使用人工智能，中小企业的生产效率可提高高达133%，平均增幅达27%。已经使用人工智能技术的企业尤其受益于人力资源管理和资源规划等领域。

可持续的人工智能投资的重要性是什么？

可持续的人工智能投资正变得越来越重要，因为企业必须兼顾其人工智能计划的环境影响和长期经济可行性。人工智能应用的能源消耗巨大 – 据估计，GPT-3 的训练产生了超过 550 吨二氧化碳，相当于 100 多辆汽车的年二氧化碳排放量。到 2030 年，欧洲数据中心的能源需求预计将增至 150 太瓦时，约占欧洲电力消耗总量的 5%。

与此同时，人工智能也为可持续解决方案提供了重要机遇。人工智能可以显著降低工厂的能源消耗，使建筑走上碳减排之路，减少食物浪费，或最大限度地减少农业化肥的使用。人工智能的这种双重性质 – 既是问题的一部分，也是解决方案的一部分 – 要求对人工智能投资采取深思熟虑的方法。

可持续人工智能投资策略涵盖多个维度。首先，利用模型压缩、量化和提炼等技术开发节能的人工智能模型。其次，利用可再生能源训练和运行人工智能系统。第三，实施绿色人工智能原则，为所有人工智能的开发和实施提供指导。

结果定价如何影响商业模式？

基于结果的定价模式正在彻底改变传统的商业模式，它重新定义了供应商和客户之间的风险回报分配。人工智能正在推动从静态的、基于席位的定价模式向动态的、基于结果的定价结构的转变。在这种模式下，供应商只有在提供价值时才会获得报酬，从而平衡了公司和客户的激励机制。

这种转变体现在三个关键领域。首先，软件正在变成劳动力：人工智能正在将曾经纯粹的服务业务转变为可扩展的软件产品。传统的需要人力的服务 – 例如客户支持、销售、市场营销或后台财务管理 – 现在可以实现自动化，并打包成软件产品。

其次，用户席位数量不再是软件的原子单位。例如，如果人工智能能够接管很大一部分客户支持工作，公司所需的人工支持代理数量将显著减少，从而减少软件许可证数量。这迫使软件公司从根本上重新思考其定价模式，并将其与交付成果而非访问其软件的人数挂钩。

可衡量的投资回报率指标发挥什么作用？

可衡量的投资回报率 (ROI) 指标是成功 AI 投资策略的基石，使企业能够量化其 AI 项目的真正价值。定义具体的关键绩效指标 (KPI) 对于精准计算投资回报率至关重要。重要的 KPI 包括 AI 实施前后的单位成本，而成本的显著降低是投资回报率正向增长的有力指标。

通过自动化流程节省的时间可以直接计入投资回报率，因为节省的时间可以货币化。降低错误率和提高质量也会对投资回报率产生间接影响，因为它们可以提高客户满意度并增强长期客户忠诚度。此外，还应衡量员工使用人工智能解决方案的程度及其对生产力的影响。

一个实际案例可以解释投资回报率 (ROI) 的计算：一家公司为其销售联络中心投资 10 万欧元，用于 AI 解决方案。一年后，潜在客户到销售的转化率提升了 5%，带来了 15 万欧元的额外收入。销售人员效率提升了 10%，相当于节省了 3 万欧元的人力成本。每条合格潜在客户的成本降低了 20%，从而节省了 2 万欧元的营销费用。总收益为 20 万欧元，投资回报率高达 100%。

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公司如何制定针对 AI 的 FinOps 战略？

制定有效的AI财务运营战略需要一种结构化的八步方法，该方法既融合了传统的云财务运营原则，也融合了AI特有的挑战。第一步是建立坚实的基础，组建一支涵盖财务、技术、业务和产品职能的跨学科团队。该团队必须紧密合作，以理解和管理AI工作负载的独特之处。

第二步重点是实施全面的可视性和监控系统。AI 工作负载需要专门的监控，这种监控超越了传统的云指标，并涵盖了特定于 AI 的指标，例如令牌消耗、模型性能和推理成本。这种精细的可视性使企业能够识别成本驱动因素并发现优化机会。

第三步是实施成本分配和问责制。人工智能项目必须分配给明确界定的业务部门和团队，以确保财务问责。第四步是制定预算和支出控制措施，包括实施支出限额、配额和异常检测，以避免成本意外增加。

降低成本对新商业模式有何影响？

人工智能技术成本的大幅下降 – 每年以十倍的速度下降 – 为此前经济上不可行的全新商业模式和用例打开了大门。OpenAI 的 Sam Altman 认为，这一发展具有类似于晶体管发明的经济转型潜力 – 晶体管是一项重大的科学发现，其规模巨大，几乎渗透到经济的各个领域。

降低成本使企业能够将人工智能功能集成到之前成本过高的领域。更低的价格会显著提高使用率，从而形成良性循环：更高的使用率证明对该技术的进一步投资是合理的，最终导致成本进一步降低。这种动态机制使先进人工智能功能的获取更加民主化，并使小型企业能够与规模更大的竞争对手竞争。

阿尔特曼预测，随着人工智能降低智力和劳动力成本，许多商品的价格将大幅下降。然而，与此同时，奢侈品和一些有限资源（例如土地）的价格可能会大幅上涨。这种两极分化创造了新的市场动态和商业机会，企业可以战略性地利用这些机会。

AI成本优化的未来是什么样的？

人工智能成本优化的未来由多种趋势共同塑造。人工智能驱动的云成本管理已能够降低高达 30% 的成本，并实现实时洞察和高效的资源配置。随着机器学习与成本优化工具的集成，这一发展将进一步加速。

一个关键趋势是开发更智能的采购建议和成本透明度工具。AWS 和其他云提供商正在不断改进其成本管理工具，以提供更深入的洞察和建议。例如，AWS 的推荐工具可以根据历史消费情况识别最佳采购方案，从而促进主动规划成本节约策略。

未来，AI 成本指标也将更加标准化。FOCUS（FinOps 开放成本和使用规范）1.0 的开发使企业能够以统一的格式导出成本和使用数据。这将极大地促进云支出分析和优化机会的识别。

技术演进在降低成本方面发挥什么作用？

底层技术的持续演进在人工智能行业成本大幅降低中发挥着核心作用。重大的硬件创新正在推动成本下降，例如亚马逊的 Inferentia 等专用芯片和 ASIC，以及 Groq 等新晋厂商。虽然这些解决方案仍处于开发阶段，但它们在价格和速度方面已展现出显著的提升。

亚马逊报告称，其 Inferentia 实例的吞吐量比同类 Amazon EC2 方案高出 2.3 倍，每次推理成本降低高达 70%。同时，软件方面的效率也在不断提升。随着推理工作负载的规模扩大以及 AI 领域人才的增多，GPU 的利用效率也得到了提升，从而通过软件优化实现了规模经济并降低了推理成本。

一个尤为重要的方面是更小但更智能的模型的兴起。Meta 的 Llama 3 8B 模型的性能与其一年前发布的 Llama 2 70B 模型基本相同。在一年之内，一个参数大小接近其十分之一但性能相同的模型被创建出来。诸如模型提炼和量化等技术使得创建功能更强大、更紧凑的模型成为可能。

民主化如何影响竞争格局？

人工智能技术的普及化正在从根本上改变竞争格局，并为各种规模的企业创造新的机遇。人工智能模型成本的持续降低，使小型企业能够利用此前只有拥有雄厚IT预算的大型企业才能获得的技术。这一发展趋势正在创造公平的竞争环境，创新理念和落地实施变得比单纯的财务资源更为重要。

其效果已显而易见：通过精准运用人工智能，中小企业的生产力可提升高达133%。这些生产力提升使小型企业能够在传统上处于劣势的领域与大型竞争对手展开竞争。人工智能驱动的自动化技术将接管日常任务，为战略计划腾出宝贵时间。

民主化也导致了人工智能服务市场的碎片化。少数大型供应商一度占据市场主导地位，但现在涌现出众多针对特定行业和用例的专业解决方案。这种多样化为企业创造了更多选择，并通过竞争推动创新。与此同时，在整合不同的人工智能工具并确保互操作性方面也出现了新的挑战。

对公司有何战略建议？

对于寻求从AI成本革命中获益的企业来说，存在几项战略要务。首先，企业应该制定一套超越传统云成本管理的全面的AI财务运营战略。这需要专门的团队、工具和流程来应对AI工作负载的独特特性。

其次，企业应将透明度作为其人工智能投资的核心原则。如果无法清晰地了解成本、绩效和商业价值，就无法做出明智的决策。这需要投资于能够捕获和显示人工智能特定指标的监控工具、仪表盘和报告系统。

第三，企业在评估和采购人工智能解决方案时，应该采用基于结果的方法。与其为技术功能付费，不如根据可衡量的业务成果来评估和支付供应商的费用。这样可以更好地协调激励机制，降低人工智能投资的风险。

第四，企业应考虑其人工智能投资的长期可持续性。这包括通过节能模式和绿色数据中心实现的生态可持续性，以及通过持续优化和适应不断变化的成本结构实现的经济可持续性。

第五，企业应将人工智能的普及化视为战略机遇。小型企业现在可以实现曾经成本高昂的人工智能功能，而大型企业则可以将其人工智能计划扩展到新的领域和用例。这一发展趋势要求企业重新评估竞争策略，并发现新的差异化和价值创造机会。

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