اگر نمی دانیم چگونه هزینه ها را به طور دقیق پیش بینی کنیم ، ما با هوش مصنوعی پیشرفت نخواهیم کرد. شرکت ها در محافل در حال اجرا هستند.
در سال ۲۰۲۵ ، هزینه های جهانی در زیرساخت ها به عنوان یک سرویس و به عنوان یک سرویس (iaas و paas) طبق گفته کانال ها به ۹۰.۹ میلیارد دلار رسیده است که نسبت به سال گذشته نسبت به سال قبل افزایش یافته است. از من می بینم ، این افزایش در درجه اول توسط شرکت هایی که حجم کار خود را به cloud منتقل می کنند ، هدایت می شود و AI را اتخاذ می کند ، که به شدت از منابع مقایسه ای برخوردار است. با این حال ، همانطور که مشاغل مشتاقانه این فناوری ها را در آغوش می گیرند ، آنها همچنین با موانعی روبرو می شوند که می تواند مانع استفاده استراتژیک آنها از هوش مصنوعی شود.
انتقال هوش مصنوعی از تحقیقات به استقرار در مقیاس بزرگ ، در تمایز بین هزینه های مرتبط با مدل های آموزشی و موارد مرتبط با استنباط آنها ، یک چالش را ایجاد می کند. راشل بریندلی ، مدیر ارشد کانال ها ، خاطرنشان می کند که ، اگرچه آموزش معمولاً شامل یک سرمایه گذاری یک بار است ، استنباط می شود که ممکن است با گذشت زمان قابل توجه باشد. با حرکت پروژه های هوش مصنوعی خود به سمت اجرای ، شرکت ها به طور فزاینده نگران مقرون به صرفه بودن خدمات استنباط هستند. توجه به این امر بسیار مهم است ، زیرا هزینه ها می توانند به سرعت اضافه شوند و فشار را برای شرکت ها ایجاد کنند.
برنامه های قیمت گذاری امروز برای خدمات استنباط بر اساس معیارهای استفاده ، مانند توکن ها یا callings. در نتیجه ، شرکت ها ممکن است پیش بینی هزینه های خود را دشوار کنند. این غیرقابل پیش بینی بودن می تواند مشاغل را به سمت عقب نشینی مدل های هوش مصنوعی خود ، محدود کردن استقرار در موقعیت های مهم یا حتی امتناع از خدمات استنباط کننده در کل سوق دهد. چنین استراتژی های محتاطانه ممکن است مانع پیشرفت کلی هوش مصنوعی با محدود کردن سازمان ها به رویکردهای کمتری شود.
اثرات بودجه های شلوغ
نگرانی در مورد هزینه های مربوط به استنباط توجیه شده است ، زیرا چندین مشاغل عواقب بیش از حد ارزیابی نیازهای آنها را تجربه کرده اند و در نتیجه صورتحساب های بالا را تحمل می کنند. اختلافات تخمین هزینه از ۵۰۰ ٪ تا ۱۰۰۰ ٪ روبرو شوند. این ممکن است ناشی از افزایش قیمت فروشندگان ، هزینه های نادیده گرفته شده و سوء مدیریت منابع هوش مصنوعی باشد. از آنجا که مشاغل پتانسیل فن آوری های هوش مصنوعی را کشف می کنند ، محاسبه اشتباه بودجه آنها یک خطر مهم برای نوآوری و پیشرفت است.
کاوش در گزینه های مختلف میزبانی
بسیاری از سازمان ها اکنون در حال ارزیابی مجدد رویکردهای خود در مورد ابر هستند. از آنجا که شرکت ها به طور فزاینده ای به خدمات ابری عمومی ، مانند خدمات وب آمازون (AWS) ، مایکروسافت لاجورد و Google Cloud وابسته هستند ، برخی از آنها به سمت ارائه دهندگان تخصصی میزبانی یا خدمات جمع آوری روی می آورند. این گزینه ها یک ساختار قیمت گذاری را ارائه می دهند که می تواند مدیریت منابع را بهبود بخشد و مشاغل را قادر می سازد بدون نگرانی در مورد هزینه های غیر منتظره ، برنامه های هوش مصنوعی خود را ارتقا دهند.
در حال حاضر ، شرکت های برتر خدمات ابری دارای موقعیت قابل توجهی در بازار هستند و بیش از ۶۵ ٪ از هزینه های مشتری تحت کنترل خود قرار دارند. با این حال ، AWS کاهش رشد را تجربه کرده است ، از ۱۷ ٪ در آخرین سه ماهه در مقایسه با ۱۹ ٪ در زمان گذشته. از طرف دیگر ، مایکروسافت و گوگل نرخ رشد را بیش از ۳۰ ٪ حفظ کرده اند. مشاغل به دنبال مقرون به صرفه بودن و راه حل های متناسب ارائه شده توسط ارائه دهندگان تخصصی هستند.
ارائه دهندگان خدمات ابری از چالش های مرتبط با هزینه های استنباط آگاه هستند و به طور فعال در حال بررسی روش هایی برای افزایش اثربخشی و کاهش هزینه های خدمات هستند. با توجه به کانال ها ، تخصص تخصصی در وظایف AI ممکن است در کاهش بارزهای استنباط شده با ادغام بهینه سازی های بهینه سازی شده بهینه سازی ، بهینه سازی کند.
با وجود این تلاش ها برای اجرای هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ در محیط های ابری عمومی ، هنوز هم در مورد پایداری طولانی مدت آن شک و تردید وجود دارد. آلاستر ادواردز ، تحلیلگر ارشد Canalys ، خطرات استفاده از هوش مصنوعی در ابر را تأکید کرده است و خاطرنشان می کند که با گسترش سازمانها پروژه های هوش مصنوعی خود ، می تواند غیرقابل کنترل شود. این یک چالش برای مشاغل است که به دنبال اطمینان از موفقیت طولانی مدت ابتکارات هوش مصنوعی خود هستند.
مراحل عملی برای کنترل هزینه های استنباط
در پرداختن به چالش های پیش روی مشاغل امروز ، لازم است یک موضع پیشگیرانه نسبت به کنترل هزینه های استنتاج داشته باشد. توصیه می کنم رویکردهای زیر را در نظر بگیرید:
- از ابزارهایی استفاده کنید که بینش در زمان واقعی در مورد نحوه استفاده از منابع و نحوه هزینه پول ارائه می دهد. با نظارت بر الگوهای استفاده از ابر ، سازمانها می توانند در مورد اینکه کجا باید گسترش یابند و از کجا نجات دهند ، آگاهانه انتخاب کنند.
- تخمین هزینه ها را برای پیش بینی هزینه ها بسته به روند استفاده مختلف ، کمک به پیش بینی هزینه ها و جلوگیری از افزایش بودجه انجام دهید.
- با مقایسه گزینه های ارائه شده توسط ارائه دهندگان ابر ، مدل قیمت گذاری را عاقلانه انتخاب کنید. قیمت گذاری مبتنی بر استفاده ممکن است در همه موارد بهترین انتخاب نباشد. قیمت ثابت می تواند برای نیازهای سازمانی خاص مناسب تر باشد.
- ترکیبی از منابع ابری عمومی و خصوصی را در نظر بگیرید. a hybrid ابر می تواند انعطاف پذیری را افزایش داده و به طور مؤثر هزینه ها را بهینه کند.
.
همکاری با ارائه دهندگان خدمات ابری می تواند به شما در کشف روشهای مدیریت هزینه های مؤثر و کارآمد کمک کند. ارائه دهندگان اغلب راه حل های سفارشی را ارائه می دهند که برای پرداختن به چالش های خاص صنعت طراحی شده اند.
مسیر ادغام موفقیت آمیز هوش مصنوعی در دنیای تجارت پر از موانع است ، به خصوص وقتی که کنترل هزینه های ایجاد استنتاج در تنظیمات ابر است. از آنجا که مشاغل به طور فزاینده ای راه حل های هوش مصنوعی را در عملیات خود گنجانده اند ، اولویت بندی مقرون به صرفه بودن و شیوه ها بسیار مهم است. آگاهی و اقدامات برای پرداختن به این موانع برای شرکت ها مهم است که از قدرت هوش مصنوعی و ایجاد خلاقیت در صنایع خود به طور کامل استفاده کنند. قبل از تصمیم به عمل ، منتظر یک لایحه غیر منتظره بالا نباشید.
پست های مرتبط
پیمایش هزینه های افزایش استنباط هوش مصنوعی
پیمایش هزینه های افزایش استنباط هوش مصنوعی
پیمایش هزینه های افزایش استنباط هوش مصنوعی