Стоимость ИИ ускоряется — вот как giữть их под контролем

Использование облачных услуг продолжает расти, а вместе с ним растут и связанные с этим затраты — особенно в последнее время, обусловленные ИИ. Аналитики Gartner прогнозируют, что мировые расходы конечных пользователей на общественные облачные услуги в 2025 году составят $723,4 млрд, что на 2024 год составляет всего лишь чуть менее $600 млрд. И 70% руководителей опрошенных в отчете IBM назвали генеративный ИИ ключевым фактором этого увеличения.

В то же время компания DeepSeek из Китая вызвала шок, когда заявила, что ей потребовалось всего два месяца и $6 млн, чтобы обучить свою модель ИИ. Есть некоторые сомнения, рассказывают ли эти цифры всю историю, но если акции Microsoft и Nvidia все еще шокированы, то объявление разбудило западный мир к необходимости создания эффективных систем ИИ.

До сих пор компании могли считать растущие затраты на ИИ списаниями на исследования и разработки. Но затраты на ИИ — особенно те, которые связаны с успешными продуктами и функциями — в конечном итоге повлияют на себестоимость продукции (COGS) компаний и, следовательно, на их валовую прибыль. Инновации в области ИИ всегда были предназначены для того, чтобы столкнуться с холодной реальностью делового смысла; объявление DeepSeek просто сократило этот срок.

Как и в случае с остальными общественными облачными услугами, компании будут нуждаться в управлении своими затратами на ИИ, включая как затраты на обучение, так и на потребление. Им необходимо будет связать расходы на ИИ с деловыми результатами, оптимизировать затраты на инфраструктуру ИИ, усовершенствовать стратегии ценообразования и упаковки, а также максимизировать доход от инвестиций в ИИ.

Как они могут это сделать? С помощью экономики облачных единиц (CUE).

Что такое экономика облачных единиц (CUE)?

CUE включает в себя измерение и максимизацию облачно-обусловленной прибыли. Его основным механизмом является связывание облачных затрат с данными о спросе клиентов и доходах, что раскрывает наиболее и наименее прибыльные аспекты бизнеса и показывает компаниям, как и где оптимизировать. CUE применяется ко всем источникам облачных затрат, включая затраты на ИИ.

Основой CUE является распределение затрат — организация облачных затрат в соответствии с тем, кто и/или что их обусловливает. Общие размеры распределения включают затраты на одного клиента, затраты на одну инженерную команду, затраты на один продукт, затраты на одну функцию и затраты на один микросервис. Компании, использующие современную платформу управления затратами, часто распределяют затраты в рамках, отражающей их бизнес-структуру (их инженерную иерархию, инфраструктуру платформы и т. д.).

Затем сердцем CUE является метрика единой стоимости, которая сравнивает данные о затратах с данными о спросе, чтобы показать компании их полную стоимость обслуживания. Например, компания B2B-маркетинга может захотеть рассчитать свою «стоимость за 1000 сообщений», отправленных через свою платформу. Для этого ей необходимо отслеживать свои облачные затраты и количество отправленных сообщений, ввести эти данные в единую систему и инструктировать эту систему разделить свои облачные затраты на количество сообщений и проиллюстрировать результат на панели.

Поскольку компания начала с распределения затрат, она могла бы затем просмотреть свою стоимость за 1000 сообщений на одного клиента, продукт, функцию, команду, микросервис или любой другой вид, который она считает отражающим свою бизнес-структуру.

Результаты:

• Гибкие бизнес-размеры, по которым они могут фильтровать свою метрику единой стоимости, показывая им, какие области их бизнеса обусловливают их облачные затраты
• Освещающая метрика единой стоимости, которая показывает им, насколько эффективно они удовлетворяют спрос клиентов
• Возможность сделать целевые улучшения эффективности, такие как переработка инфраструктуры, корректировка контрактов с клиентами или усовершенствование стратегий ценообразования и упаковки

CUE в эпоху ИИ

В модели CUE затраты на ИИ являются лишь одним из источников облачных затрат, которые можно включить в распределительную структуру бизнеса. Способ, которым компании, занимающиеся ИИ, распространяют данные о затратах, все еще эволюционирует, но в принципе платформы управления затратами обращаются с затратами на ИИ примерно так же, как и с затратами на AWS, Azure, GCP и SaaS.

Современные платформы управления облачными затратами распределяют затраты на ИИ и показывают их влияние на эффективность в контексте метрик единой стоимости.

Компании должны распределять свои затраты на ИИ несколькими интуитивными способами. Одним из них является вышеупомянутое распределение по командам, размер распределения, общий для всех источников облачных затрат, показывающий затраты, за которые каждая инженерная команда несет ответственность. Это особенно полезно, поскольку лидеры знают точно, кого уведомить и привлечь к ответственности, когда затраты конкретной команды резко возрастут.

Компании также могут захотеть знать свою стоимость за тип сервиса ИИ — модели машинного обучения (ML) по сравнению с базовыми моделями по сравнению с моделями третьих сторон, такими как OpenAI. Или они могли бы рассчитать свою стоимость за этап жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC), чтобы понять, как затраты на функцию, обусловленную ИИ, меняются, когда она переходит от разработки к тестированию, к этапу подготовки и, наконец, к производству. Компания могла бы еще больше детализировать и рассчитать свою стоимость за этап жизненного цикла разработки ИИ, включая очистку данных, хранение, создание модели, обучение модели и вывод.

Отойдя немного от деталей: CUE означает сравнение организованных облачных затрат с данными о спросе клиентов, а затем определение того, где оптимизировать. Затраты на ИИ являются лишь одним из источников облачных затрат, которые, с правильной платформой, идеально вписываются в общую стратегию CUE компании.

Избежание цунами COGS

По состоянию на 2024 год только 61% компаний имели формализированные системы управления облачными затратами (по данным опроса CloudZero). Неуправляемые облачные затраты вскоре становятся неуправляемыми: 31% компаний — подобно той части, которая не формально управляет своими затратами — страдают от значительных ударов по COGS, сообщая, что облачные затраты потребляют 11% или более их дохода. Неуправляемые затраты на ИИ только усугубят эту тенденцию.

Сегодня наиболее прогрессивные организации рассматривают облачные затраты как любую другую крупную статью расходов, рассчитывая их ROI, разбивая этот ROI по их наиболее критическим бизнес-размерам и наделяя соответствующих членов команды данными, необходимыми для оптимизации этого ROI. Платформы управления облачными затратами следующего поколения предлагают комплексный рабочий процесс CUE, помогающий компаниям избежать цунами COGS и укрепить долгосрочную жизнеспособность.