Використання штучного інтелекту збільшує витрати — ось як їх контролювати

Використання хмарних технологій продовжує зростати, а разом з ним зростають і витрати, особливо останніми часами, пов’язані зі штучним інтелектом. Аналітики Gartner прогнозують, що світові витрати кінцевих користувачів на публічні хмарні послуги збільшаться до $723,4 млрд у 2025 році, проти менше $600 млрд у 2024 році. І 70% керівників опитаних у звіті IBM назвали генеративний штучний інтелект критичним фактором цього зростання.

Одночасно китайська компанія DeepSeek викликала резонанс, заявивши, що їм вдалося витренувати свою модель штучного інтелекту всього за два місяці та $6 млн. Хоча щодо цих цифр є певні сумніви, але якщо акції Microsoft (MSFT ) і Nvidia (NVDA ) все ще відчувають наслідки цього оголошення, то західний світ вже прокинувся до необхідності ефективних систем штучного інтелекту.

До цього часу компанії могли розглядати зростаючі витрати на штучний інтелект як витрати на дослідження та розробку. Але витрати на штучний інтелект, особливо ті, що пов’язані з успішними продуктами та функціями, в кінцевому підсумку вплинуть на вартість товарів, проданих (COGS) компаній, а отже, і на їхні валові маржі. Інновації штучного інтелекту завжди мали зазнавати суворої бізнес-оцінки; оголошення DeepSeek просто прискорило цей процес.

Компаніям потрібно буде керувати своїми витратами на штучний інтелект, включаючи як витрати на навчання, так і витрати на споживання. їм потрібно буде зв’язати витрати на штучний інтелект з бізнес-результатами, оптимізувати витрати на інфраструктуру штучного інтелекту, вдосконалити стратегії ціноутворення та пакування, та максимізувати віддачу від інвестицій у штучний інтелект.

Як їм це зробити? З допомогою економіки хмарних одиниць (CUE).

Що таке економіка хмарних одиниць (CUE)?

CUE складається з вимірювання та максимізації прибутку, одержуваного від хмарних технологій. Її основним механізмом є зв’язування даних про хмарні витрати з даними про попит та доходи клієнтів, що показує компанії, які напрямки бізнесу є найбільш та найменш прибутковими, і тим самим вказує, де потрібно оптимізувати. CUE застосовується до всіх джерел хмарних витрат, включаючи витрати на штучний інтелект.

Основою CUE є алокація витрат — організація хмарних витрат згідно з тим, хто або що їх спричиняє. Типовими розмірами алокації є витрати на клієнта, витрати на інженерну команду, витрати на продукт, витрати на функцію та витрати на мікросервіс. Компанії, які використовують сучасну платформу керування витратами, часто alokують витрати у рамках структури, що відображає їхню бізнес-структуру (ієрархію інженерних команд, інфраструктуру платформи тощо).

Потім, серцем CUE є метрика витрат на одиницю, яка порівнює дані про витрати з даними про попит, показуючи компанії її сукупні витрати на обслуговування. Наприклад, компанія з маркетингу B2B може захотіти розрахувати свої «витрати на 1000 повідомлень», надісланих через свою платформу. Для цього їй потрібно буде відстежувати свої хмарні витрати та кількість повідомлень, завантажити ці дані до єдиної системи та доручити цій системі розділити хмарні витрати на кількість повідомлень та графічно зобразити результат на панелі управління.

Оскільки компанія почала з алокації витрат, вона могла б потім переглянути свої витрати на 1000 повідомлень за клієнтом, продуктом, функцією, командою, мікросервісом або будь-яким іншим видом, який вона вважає відображенням своєї бізнес-структури.

Результати:

• Гнучкі бізнес-напрямки, за допомогою яких вони можуть фільтрувати свою метрику витрат на одиницю, показуючи їм, які напрямки їхнього бізнесу спричиняють хмарні витрати
• Освітлююча метрика витрат на одиницю, яка показує їм, наскільки ефективно вони задовольняють попит клієнтів
• Можливість здійснення цілевих покращень ефективності, таких як рефакторинг інфраструктури, коригування контрактів з клієнтами або вдосконалення моделей ціноутворення та пакування

CUE в епоху штучного інтелекту

У моделі CUE витрати на штучний інтелект є лише одним з джерел хмарних витрат, яке можна включити до структури алокації бізнесу. Спосіб, яким компанії штучного інтелекту розповсюджують дані про витрати, ще продовжує розвиватися, але в принципі, платформи керування витратами обробляють витрати на штучний інтелект так само, як і витрати на AWS, Azure, GCP та SaaS.

Сучасні платформи керування хмарними витратами alokують витрати на штучний інтелект та показують їхній вплив на ефективність у контексті метрики витрат на одиницю.

Компаніям потрібно буде алокувати свої витрати на штучний інтелект кількома інтуїтивними способами. Одним з них буде алокація витрат на команду, розмір алокації, спільний для всіх джерел хмарних витрат, який показує витрати, за які відповідає кожна інженерна команда. Це особливо корисно, оскільки керівники знають точно, кому повідомити та кого зробити відповідальним, коли витрати якоїсь команди раптово зростуть.

Компаніям також може бути корисно знати свої витрати на тип послуги штучного інтелекту — моделі машинного навчання (ML) проти моделей фундаментальної моделі проти третьої сторони, таких як OpenAI. Або вони могли б розрахувати свої витрати на етап SDLC, щоб зрозуміти, як витрати на функцію штучного інтелекту змінюються під час переходу з розробки до тестування, далі до стадії та, нарешті, до виробництва. Компанія могла б ще більше деталізувати свої витрати, розрахувавши витрати на етап життєвого циклу розробки штучного інтелекту, включаючи очистку даних, зберігання, створення моделі, навчання моделі та висновок.

Відступаючи трохи від деталей: CUE означає порівняння організованих даних про хмарні витрати з даними про попит клієнтів, а потім визначення напрямків для оптимізації. Витрати на штучний інтелект є лише одним з джерел даних про хмарні витрати, яке, з правильною платформою, безшовно вписується в загальну стратегію CUE компанії.

Як уникнути цунамі COGS

Станом на 2024 рік лише 61% компаній мали формалізовані системи керування хмарними витратами (за даними опитування CloudZero). Некеровані хмарні витрати швидко стають неконтрольованими: 31% компаній — подібно до тих, хто не формально керує своїми витратами — зазнають значних ударів по COGS, повідомляючи, що хмарні витрати споживають 11% або більше їхнього доходу. Некеровані витрати на штучний інтелект тільки посилять цю тенденцію.

Сьогодні найбільш прогресивні організації розглядають хмарні витрати як будь-які інші великі витрати, розраховуємо їхню віддачу від інвестицій, розбиваючи цю віддачу за найбільш критичними напрямками бізнесу, та наділяють відповідних членів команди даними, необхідними для оптимізації цієї віддачі. Наступне покоління платформ керування хмарними витратами пропонує комплексний робочий процес CUE, допомогаючи компаніям уникнути цунамі COGS та зміцнити довгострокову життєздатність.