تكاليف الذكاء الاصطناعي تتسارع – هنا كيفية الحفاظ على سيطرتك عليها

استمرار استخدام السحابة في الارتفاع ، وكذلك التكاليف المرتبطة بها – ولا سيما في الآونة الأخيرة ، تلك التي دفعتها الذكاء الاصطناعي. يتوقع محللو جارتنر أن يصل الإنفاق العالمي على خدمات السحابة العامة إلى 723.4 مليار دولار في عام 2025 ، من 600 مليار دولار فقط في عام 2024. و 70٪ من المدراء التنفيذيين الذين شملهم الاستطلاع في تقرير آي بي إم أشاروا إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي كعامل حاسم في هذه الزيادة.

في الوقت نفسه ، أثار ديب سيك من الصين ضجة عندما زعمت أنها استغرق الأمر فقط شهرين و 6 ملايين دولار لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي. هناك بعض الشكوك حول ما إذا كانت تلك الأرقام تعكس القصة كاملة ، ولكن إذا كانت أسهم مايكروسوفت وإنفيديا لا تزال متأثرة ، فإن الإعلان أwoke العالم الغربي إلى الحاجة إلى أنظمة ذكاء اصطناعي كفئة.

(MSFT ) (NVDA )

حتى الآن ، كان بإمكان الشركات التعامل مع تكاليف الذكاء الاصطناعي المتزايدة كتكاليف بحث وتطوير. ولكن تكاليف الذكاء الاصطناعي – ولا سيما تلك المرتبطة بالمنتجات والنماذج الناجحة – سوف تضرب في النهاية تكلفة البضاعة المباعة (COGS) للشركات ، وأحجام ربحها الغير مصرح بها. كانت الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي دائمًا محتومة لمواجهة الفحص البارد للمعقولية التجارية ؛ الإعلان الصادم لشركة ديب سيك قصّر هذا الجدول الزمني.

مثل ما يفعلون مع بقية السحابة العامة ، ستحتاج الشركات إلى إدارة تكاليف الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك تكاليف التدريب والاستهلاك. سوف تحتاج إلى ربط إنفاق الذكاء الاصطناعي بنتائج الأعمال ، وتحسين تكاليف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي ، وتهذيب استراتيجيات التسعير والتعبئة ، وزيادة العائد على استثمارات الذكاء الاصطناعي.

كيف يمكنهم القيام بذلك؟ مع اقتصاديات الوحدة السحابية (CUE).

ما هي اقتصاديات الوحدة السحابية (CUE)؟

تتكون CUE من قياس وزيادة الربح المحرز بواسطة السحابة. آليتها الأساسية هي ربط بيانات التكلفة السحابية مع بيانات الطلب والإيرادات ، وكشف الأبعاد الأكثر وأقل ربحية للأعمال ، وبالتالي إظهار الشركات كيفية التحسين وأين. تطبق CUE على جميع مصادر الإنفاق السحابي ، بما في ذلك تكاليف الذكاء الاصطناعي.

أساس CUE هو تخصيص التكاليف – تنظيم تكاليف السحابة وفقًا لمن و / أو ما يدفعها. تشمل أبعاد التخصيص الشائعة تكلفة العميل ، تكلفة الفريق الهندسي ، تكلفة المنتج ، تكلفة الميزة ، وتكلفة الميكروسيرفيس. غالبًا ما تallocate الشركات التي تستخدم منصة إدارة التكاليف الحديثة التكاليف في إطار ي鏡ز هيكلها التجاري (الهندسة الهرمية ، البنية التحتية للمنصة ، إلخ).

ثم ، قلب CUE هو مقياس التكلفة لكل وحدة ، الذي يقارن بيانات التكلفة مع بيانات الطلب لإظهار الشركة تكلفتها الشاملة لتقديم الخدمة. على سبيل المثال ، قد تريد شركة تسويق تجارية إلى تجارية حساب “تكلفة كل 1000 رسالة” المرسلة عبر منصتها. للقيام بذلك ، يجب أن تتبع تكاليف السحابة وعدد الرسائل المرسلة ، وإدخال تلك البيانات إلى نظام واحد ، وتوجيه ذلك النظام إلى قسم تكاليف السحابة بواسطة الرسائل ورسومات النتيجة في لوحة تحكم.

منذ أن بدأت الشركة بتخصيص التكاليف ، يمكنها بعد ذلك عرض تكلفة كل 1000 رسالة حسب العميل ، المنتج ، الميزة ، الفريق ، الميكروسيرفيس ، أو أي وجهة نظر أخرى تعتبرها تعكس هيكلها التجاري.

النتائج:

• أبعاد أعمال مرنة يمكنهم من خلالها تصفية مقياس التكلفة لكل وحدة ، مما يظهر لهم أي مناطق من أعمالهم تدفع تكاليف السحابة
• مقياس التكلفة لكل وحدة مضيء يظهر لهم كيف يلبيون الطلب على Customers بشكل فعال
• القدرة على إجراء تحسينات في الكفاءة المستهدفة ، مثل إعادة هيكلة البنية التحتية ، أو تعديل عقود العملاء ، أو تحسين نماذج التسعير والتعبئة

CUE في عصر الذكاء الاصطناعي

في نموذج CUE ، تعد تكاليف الذكاء الاصطناعي مجرد مصدر آخر للإنفاق السحابي الذي يمكن دمجه في إطار التخصيص التجاري. لا يزال طريقة نشر تكاليف الذكاء الاصطناعي تتطور ، ولكن في المبدأ ، تعامل منصات إدارة التكاليف السحابية مع تكاليف الذكاء الاصطناعي بطريقة مشابهة لتعاملها مع تكاليف AWS و Azure و GCP و SaaS.

تallocate منصات إدارة التكاليف السحابية الحديثة تكاليف الذكاء الاصطناعي وتظهر تأثير كفاءتها في سياق مقاييس التكلفة لكل وحدة.

يجب على الشركات تخصيص تكاليف الذكاء الاصطناعي بطرق直ة. واحدة منها هي تكلفة الفريق المذكورة أعلاه ، وهو بعد تخصيص مشترك لجميع مصادر الإنفاق السحابي ، مما يظهر التكاليف التي يتحملها كل فريق هندسي. هذا مفيد بشكل خاص لأن القيادة تعرف بالضبط من يجب إخطارهم ومحاسبتها عندما ترتفع تكاليف فريق معين.

قد تريد الشركات أيضًا معرفة تكلفة كل نوع خدمة ذكاء اصطناعي – نماذج التعلم الآلي (ML) مقابل نماذج الأساس مقابل نماذج الطرف الثالث مثل OpenAI. أو ، يمكنهم حساب تكلفة كل مرحلة من مراحل دورة حياة التطوير (SDLC) لفهم كيف تتغير تكاليف ميزة مدعومة بالذكاء الاصطناعي أثناء انتقالها من التطوير إلى الاختبار إلى الإعداد إلى الإنتاج. يمكن للشركة أن تصبح أكثر دقة وتحسب تكلفة كل مرحلة من مراحل دورة حياة التطوير للذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك تنظيف البيانات ، وتخزينها ، وإنشاء النموذج ، وتنفيذ النموذج ، والاستدلال.

الابتعاد قليلاً عن التفاصيل: CUE تعني مقارنة بيانات التكلفة السحابية المنظمة مع بيانات الطلب ، ثم تحديد أين تحسين. تكاليف الذكاء الاصطناعي مجرد مصدر آخر من مصادر بيانات التكلفة السحابية التي ، مع المنصة الصحيحة ، تتناسب بسلاسة مع استراتيجية CUE الشاملة للشركة.

تجنب تسونامي COGS

حتى عام 2024 ، لم تكن لدى 61٪ من الشركات أنظمة إدارة التكاليف السحابية正式ة في مكانها (وفقًا لمسح CloudZero). سرعان ما تصبح التكاليف السحابية غير المدارة غير قابلة للإدارة: 31٪ من الشركات – مشابهة للنسبة التي لا تدير تكاليفها بشكل رسمي – تعاني من ضربات كبيرة في COGS ، حيث تقول إن تكاليف السحابة تستهلك 11٪ أو أكثر من إيراداتها. ستزيد التكاليف غير المدارة للذكاء الاصطناعي من هذه الاتجاه.

تعامل المنظمات الأكثر تقدمًا اليوم مع تكاليف السحابة مثل أي نفقات كبرى أخرى ، حيث تحسب عائد الاستثمار ، وتحلل ذلك العائد حسب أبعاد الأعمال الأكثر أهمية ، وتمكين الأفراد المعنيين بالبيانات اللازمة لتحسين ذلك العائد. تقدم منصات إدارة التكاليف السحابية الجيل التالي سير عمل CUE الشامل ، مما يساعد الشركات على تجنب تسونامي COGS وتعزيز القدرة على البقاء على المدى الطويل.