پیمایش هزینه‌های رو به رشد استنتاج هوش مصنوعی

اگر نتوانیم هزینه‌ها را به‌دقت پیش‌بینی کنیم، پیشرفت در هوش مصنوعی حاصل نخواهد شد. شرکت‌ها در دایره‌ای می‌چرخند.

در سال ۲۰۲۵، هزینه جهانی برای زیرساخت به عنوان سرویس و پلتفرم به عنوان سرویس (IaaS و PaaS) به ۹۰.۹ میلیارد دلار رسید، که ۲۱٪ افزایش نسبت به سال قبل است، طبق گزارش Canalys. از آنچه می‌بینم، این رشد عمدتاً به دلیل مهاجرت شرکت‌ها به ابر و اتخاذ هوش مصنوعی است که به شدت به منابع محاسباتی وابسته است. با این حال، همان‌طور که کسب‌وکارها با اشتیاق این فناوری‌ها را می‌پذیرند، با موانعی نیز مواجه می‌شوند که می‌تواند استفاده استراتژیک آن‌ها از هوش مصنوعی را مختل کند.

انتقال هوش مصنوعی از پژوهش به استقرار در مقیاس بزرگ، چالشی در تمایز بین هزینه‌های مرتبط با آموزش مدل‌ها و هزینه‌های مرتبط با استنتاج آن‌ها ایجاد می‌کند. رِیچِل بریندلی، مدیر ارشد در Canalys، اشاره می‌کند که اگرچه آموزش معمولاً شامل سرمایه‌گذاری یک‌باره است، استنتاج هزینه‌هایی دارد که ممکن است با گذشت زمان به‌طور قابل‌توجهی تغییر کند. شرکت‌ها به‌طور فزاینده‌ای نگران صرفه‌جویی هزینه‌ای خدمات استنتاج هستند زیرا پروژه‌های هوش مصنوعی آن‌ها به سمت پیاده‌سازی حرکت می‌کند. توجه به این موضوع حیاتی است، زیرا هزینه‌ها می‌توانند به سرعت افزایش یابند و فشار بر شرکت‌ها ایجاد کنند.

طرح‌های قیمت‌گذاری امروز برای خدمات استنتاج بر مبنای معیارهای استفاده، مانند توکن‌ها یا API، استوار هستند. در نتیجه، شرکت‌ها ممکن است پیش‌بینی هزینه‌های خود را دشوار بیابند. این عدم پیش‌بینی‌پذیری می‌تواند کسب‌وکارها را به کاهش پیچیدگی مدل‌های هوش مصنوعی خود، محدود کردن استقرار به موقعیت‌های بحرانی، یا حتی حذف کامل استفاده از خدمات استنتاج گراییده کند. چنین استراتژی‌های محتاطانه‌ای ممکن است پیشرفت کلی هوش مصنوعی را با محدود کردن سازمان‌ها به رویکردهای کمتر پیشرفته، دچار مانع کنند.

اثرات بودجه‌های شکسته

نگرانی درباره هزینه‌های مرتبط با استنتاج موجه است، چرا که چندین کسب‌وکار عواقب بیش‌برآورد نیازهای خود و دریافت صورتحساب‌های بالا را تجربه کرده‌اند. یک مثال قابل‌توجه، 37signals است که ابزار مدیریت پروژه Basecamp را اجرا می‌کند و با صورتحساب ابر بیش از ۳ میلیون دلار مواجه شد. این کشف غیرمنتظره شرکت را وادار به انتقال مدیریت زیرساخت فناوری اطلاعات خود از ابر به سرورهای داخلی کرد.

سازمان‌ها به‌طور فزاینده‌ای از خطرات مرتبط با استفاده از خدمات ابری آگاه‌تر می‌شوند. گارتنر هشدار داده است که شرکت‌هایی که به سمت پذیرش هوش مصنوعی حرکت می‌کنند، ممکن است با اختلافات تخمین هزینه‌ای بین ۵۰۰٪ تا ۱٬۰۰۰٪ مواجه شوند. این اختلافات می‌توانند ناشی از افزایش قیمت‌های فروشندگان، هزینه‌های نادیده‌گرفته‌شده و مدیریت نادرست منابع هوش مصنوعی باشند. همان‌طور که کسب‌وکارها به پتانسیل فناوری‌های هوش مصنوعی می‌پردازند، خطای تخمین بودجه یک ریسک قابل‌توجه برای نوآوری و پیشرفت است.

بررسی گزینه‌های میزبانی مختلف

اکثر سازمان‌ها هم‌اکنون رویکردهای خود نسبت به ابر را مجدداً ارزیابی می‌کنند. همان‌طور که شرکت‌ها به‌طور فزاینده‌ای به خدمات ابری عمومی مانند Amazon Web Services (AWS)، Microsoft Azure و Google Cloud وابسته می‌شوند، برخی به سمت ارائه‌دهندگان میزبانی تخصصی یا خدمات هم‌پوشانی (کوولوشن) روی می‌آورند. این گزینه‌ها ساختار قیمتی ارائه می‌دهند که می‌تواند مدیریت منابع را بهبود بخشد و به کسب‌وکارها اجازه دهد برنامه‌های هوش مصنوعی خود را بدون نگرانی درباره هزینه‌های ناگهانی ارتقاء دهند.

در حال حاضر، شرکت‌های برتر خدمات ابری جایگاه بازار قابل‌توجهی دارند، به‌طوری‌که بیش از ۶۵٪ هزینه مشتریان تحت کنترل آن‌ها است. با این حال، AWS کاهش رشدی را تجربه کرده است؛ از ۱۷٪ در آخرین سه‌ماهه نسبت به ۱۹٪ در سه‌ماهه پیشین. در مقابل، Microsoft و Google نرخ رشد بیش از ۳۰٪ را حفظ کرده‌اند. کسب‌وکارها به‌دنبال صرفه‌جویی هزینه‌ای و راه‌حل‌های سفارشی ارائه‌شده توسط ارائه‌دهندگان تخصصی هستند.

ارائه‌دهندگان خدمات ابری از چالش‌های مرتبط با هزینه‌های استنتاج آگاه هستند و به‌صورت فعال در حال بررسی روش‌هایی برای افزایش کارایی و کاهش هزینه‌های خدمات می‌باشند. بر اساس Canalys، تخصص ویژه در وظایف هوش مصنوعی می‌تواند در کاهش بار هزینه‌های استنتاج نقش حیاتی ایفا کند، با ادغام شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری سفارشی در کنار GPU‌ها، بهینه‌سازی کارایی و کاهش هزینه‌ها.

علی‌رغم این تلاش‌ها برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ در محیط‌های ابر عمومی، هنوز درباره پایداری طولانی‌مدت آن تردیدهایی وجود دارد. آلاس‌تیر ادورز، تحلیلگر ارشد در Canalys، خطرات استفاده از هوش مصنوعی در ابر را برجسته کرده است؛ او اشاره می‌کند که هزینه‌ها ممکن است به‌مرور زمان غیرقابل‌مدیریت شوند، همان‌طور که سازمان‌ها پروژه‌های هوش مصنوعی خود را گسترش می‌دهند. این مسأله چالشی برای کسب‌وکارهاست که در پی اطمینان از موفقیت بلندمدت ابتکارات هوش مصنوعی خود هستند.

گام‌های عملی برای کنترل هزینه‌های استنتاج

در پاسخ به چالش‌های امروز کسب‌وکارها، اتخاذ رویکردی پیشگیرانه نسبت به کنترل هزینه‌های استنتاج ضروری است. من توصیه می‌کنم روش‌های زیر را در نظر بگیرید:

• از ابزارهایی استفاده کنید که بینش‌های زمان واقعی درباره نحوه استفاده از منابع و هزینه‌ها ارائه می‌دهند. با نظارت بر الگوهای استفاده از ابر، سازمان‌ها می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌ای دربارهٔ مناطق گسترش و صرفه‌جویی اتخاذ کنند.
• تخمین‌های هزینه‌ای را انجام دهید تا بر اساس روندهای مختلف استفاده، هزینه‌ها را پیش‌بینی کنید، که به پیش‌بینی هزینه‌ها و جلوگیری از تجاوز از بودجه کمک می‌کند.
• مدل قیمت‌گذاری را به‌دقت انتخاب کنید با مقایسه گزینه‌های ارائه‌شده توسط ارائه‌دهندگان ابری. قیمت‌گذاری مبتنی بر استفاده ممکن است در همه موارد بهترین گزینه نباشد؛ قیمت‌گذاری ثابت می‌تواند برای نیازهای خاص سازمانی مناسب‌تر باشد.
• به ترکیبی از منابع ابری عمومی و خصوصی فکر کنید. یک ابر ترکیبی می‌تواند انعطاف‌پذیری را افزایش داده و هزینه‌ها را به‌صورت مؤثر بهینه‌سازی کند.

همکاری با ارائه‌دهندگان خدمات ابری می‌تواند به شما کمک کند راه‌های مؤثر و کارآمد برای مدیریت هزینه‌ها را کشف کنید. ارائه‌دهندگان اغلب راه‌حل‌های سفارشی ارائه می‌دهند که برای رفع چالش‌های خاص صنایع طراحی شده‌اند.

راه‌حل موفقیت‌آمیز یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در دنیای کسب‌وکار پر از موانع است، به‌ویژه هنگامی که کنترل هزینه‌های انجام استنتاج در زیرساخت‌های ابری مطرح می‌شود. همان‌طور که کسب‌وکارها به‌طور فزاینده‌ای راه‌حل‌های هوش مصنوعی را در عملیات خود می‌گنجانند، اولویت‌بندی صرفه‌جویی هزینه و اعمال روش‌های مناسب امری حیاتی می‌شود. آگاهی و اتخاذ گام‌های لازم برای رفع این موانع برای شرکت‌ها مهم است تا بتوانند به‌طور کامل از توانایی هوش مصنوعی بهره‌برداری کنند و خلاقیت در صنایع خود را تحریک کنند. پیش از اقدام، منتظر صورتحساب ناگهانی و بالا نمانید.