Ukryty koszt sztucznej inteligencji open source: dlaczego budżet obliczeniowy może stanąć w płomieniach?

Obalanie mitu o opłacalnej sztucznej inteligencji open source

Łatwo wpaść w pułapkę przekonania, że modele sztucznej inteligencji (AI) o otwartym kodzie źródłowym są przepustką do opłacalnych innowacji. W końcu, bez opłat licencyjnych i z aktywną pulą deweloperów, wydają się być przyjazną dla budżetu alternatywą dla wariantów o zamkniętym kodzie źródłowym. Najnowsze badania podważają jednak to przekonanie, ujawniając zaskakujący fakt - modele open-source mogą zużywać nawet 10 razy więcej zasobów obliczeniowych niż ich zamknięte odpowiedniki.

Ukryte koszty kryjące się pod hasłem open source

Firmy często sięgają po sztuczną inteligencję typu open source, mając nadzieję na zmniejszenie kosztów licencji. Mogą one jednak nie doceniać rzeczywistych czynników kosztotwórczych - obliczeń i zużycia energii. Wygląda na to, że projekt wielu otwartych modeli nie jest tak zoptymalizowany pod kątem wydajności, jak można by się spodziewać, co prowadzi do długich okresów szkolenia, nadmiernego wykorzystania GPU, a w konsekwencji do rosnących wydatków na chmurę.

Rozważ uruchomienie modelu open-source w różnych działach lub narzędziach skierowanych do klientów, przy czym każda aplikacja wyczerpuje zasoby obliczeniowe. Jeśli nie jest ona zoptymalizowana, zasadniczo płacisz więcej za energię elektryczną i czas przetwarzania. Urok bycia opcją przyjazną dla budżetu szybko traci swój blask, gdy zdajesz sobie sprawę, że może to przekształcić się w finansową czarną dziurę.

Realia całkowitego kosztu posiadania w świecie biznesu

Ta rewelacja wymaga ponownego przemyślenia w świecie biznesu. Nie jest to już prosta debata na temat opcji otwartego i zamkniętego oprogramowania; teraz jest to kwestia całkowitego kosztu posiadania. Stanowiska kierownicze, takie jak CIO i CTO, muszą zestawić początkowe oszczędności wynikające z rozwiązań open source z długoterminowymi wydatkami operacyjnymi. Biorąc pod uwagę ciągły wzrost obciążenia związanego ze sztuczną inteligencją, wyniki tych decyzji mają większe znaczenie niż kiedykolwiek wcześniej.

W świetle tego, wydajność staje się kluczowym aspektem do rozważenia. W miarę jak firmy coraz częściej wdrażają sztuczną inteligencję, ważne staje się, aby ocenić nie tylko możliwości danego modelu, ale także wydajność, z jaką osiąga on te możliwości. Najbardziej ekonomiczne rozwiązanie AI niekoniecznie musi być tym, które nie wiąże się z żadnymi kosztami. W rzeczywistości może to być rozwiązanie zaprojektowane do wydajnego i inteligentnego działania.

Zapraszam do zapoznania się ze szczegółami tutaj.