با ادامه تکامل سریع هوش مصنوعی و ادغام آن در صنایع مختلف، کسب‌وکارها با یک چالش مهم روبرو هستند: به حداکثر رساندن ارزشی که از این فناوری‌های قدرتمند به دست می‌آید. یکی از جنبه‌های کلیدی این چالش، درک اقتصاد استنتاج است، فرآیند استفاده از یک مدل هوش مصنوعی آموزش‌دیده برای تولید پیش‌بینی‌ها یا خروجی‌ها از داده‌های جدید.
استنتاج در مقایسه با آموزش مدل، یک تقاضای محاسباتی منحصر به فرد را ارائه می‌دهد. در حالی که آموزش شامل یک هزینه اولیه قابل توجه برای پردازش مجموعه داده‌های بزرگ و شناسایی الگوها است، استنتاج با هر تعامل هزینه‌های جاری را متحمل می‌شود. هر درخواست یا ورودی ارسالی به مدل، باعث تولید توکن‌ها می‌شود، واحدهای اساسی داده، و هر توکن هزینه محاسباتی دارد.
بنابراین، با پیچیده‌تر و گسترده‌تر شدن مدل‌های هوش مصنوعی، حجم توکن‌های تولید شده افزایش می‌یابد و منجر به افزایش هزینه‌های محاسباتی می‌شود. برای سازمان‌هایی که به دنبال استفاده موثر از هوش مصنوعی هستند، هدف این است که حجم بالایی از توکن‌ها را با سرعت، دقت و کیفیت خدمات بهینه تولید کنند و در عین حال هزینه‌های محاسباتی را تحت کنترل داشته باشند.
اکوسیستم هوش مصنوعی به طور فعال در حال پیگیری استراتژی‌هایی برای کاهش هزینه‌های استنتاج و بهبود کارایی است. پیشرفت‌ها در بهینه‌سازی مدل، همراه با توسعه زیرساخت‌های محاسباتی شتاب‌یافته با بازده انرژی و راهکارهای جامع تمام پشته، به روند کاهشی در هزینه‌های استنتاج در سال گذشته کمک کرده است.
بر اساس گزارش شاخص هوش مصنوعی 2025 موسسه هوش مصنوعی انسان محور دانشگاه استنفورد، هزینه استنتاج برای سیستمی با عملکرد در سطح GPT-3.5 بین نوامبر 2022 و اکتبر 2024 به طور چشمگیری کاهش یافته است. هزینه‌های سخت‌افزار نیز کاهش یافته است و بازده انرژی سالانه بهبود می‌یابد. علاوه بر این، مدل‌های وزن باز در حال کاهش شکاف عملکرد با مدل‌های بسته هستند و موانع بیشتری را برای پذیرش هوش مصنوعی پیشرفته کاهش می‌دهند.
با پیشرفت مدل‌ها و ایجاد تقاضای بیشتر و تولید توکن‌های بیشتر، سازمان‌ها باید منابع محاسباتی شتاب‌یافته خود را مقیاس‌بندی کنند تا نسل بعدی ابزارهای استدلال هوش مصنوعی را ارائه دهند. عدم انجام این کار می‌تواند منجر به افزایش هزینه‌ها و مصرف انرژی شود.
این مقاله یک درک اساسی از اقتصاد استنتاج ارائه می‌دهد و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا راه‌حل‌های هوش مصنوعی کارآمد، مقرون‌به‌صرفه و مقیاس‌پذیر را توسعه دهند.
مفاهیم کلیدی در اقتصاد استنتاج هوش مصنوعی
آشنایی با اصطلاحات اساسی اقتصاد استنتاج هوش مصنوعی برای درک اهمیت آن بسیار مهم است.
توکن‌ها: واحدهای اصلی داده در یک مدل هوش مصنوعی، که از متن، تصاویر، صدا و ویدیو در طول آموزش به دست می‌آیند. توکن‌سازی شامل تجزیه داده‌ها به واحدهای کوچکتر و قابل مدیریت است. در طول آموزش، مدل روابط بین توکن‌ها را یاد می‌گیرد و آن را قادر می‌سازد تا استنتاج را انجام دهد و خروجی‌های دقیق تولید کند.
توان عملیاتی: میزان داده‌ای که یک مدل می‌تواند در یک بازه زمانی مشخص پردازش و خروجی کند، که اغلب بر حسب توکن در ثانیه اندازه‌گیری می‌شود. توان عملیاتی بالاتر نشان دهنده استفاده کارآمدتر از منابع زیرساختی است.
تأخیر: تأخیر زمانی بین وارد کردن یک درخواست و دریافت پاسخ مدل. تأخیر کمتر به معنای پاسخ‌های سریعتر و تجربه کاربری بهتر است. معیارهای کلیدی تأخیر عبارتند از:
- زمان تا اولین توکن (TTFT): زمان مورد نیاز برای مدل برای تولید اولین توکن خروجی پس از دریافت یک درخواست کاربر، که نشان دهنده زمان پردازش اولیه است.
- زمان در هر توکن خروجی (TPOT): میانگین زمان برای تولید توکن‌های بعدی، که به عنوان ‘تأخیر بین توکن’ یا ‘تأخیر توکن به توکن’ نیز شناخته می‌شود.
در حالی که TTFT و TPOT معیارهای مفیدی هستند، تمرکز صرفاً بر آنها می‌تواند منجر به عملکرد نامطلوب یا افزایش هزینه‌ها شود.
گودپوت: یک معیار جامع که توان عملیاتی به دست آمده را در حالی که سطوح هدف TTFT و TPOT را حفظ می‌کند، اندازه می‌گیرد. گودپوت یک دیدگاه جامع‌تر از عملکرد سیستم ارائه می‌دهد و از همسویی بین توان عملیاتی، تأخیر و هزینه برای پشتیبانی از کارایی عملیاتی و یک تجربه کاربری مثبت اطمینان می‌دهد.
بازده انرژی: معیاری از اینکه یک سیستم هوش مصنوعی چقدر به طور موثر توان را به خروجی محاسباتی تبدیل می‌کند، که به صورت عملکرد در هر وات بیان می‌شود. پلتفرم‌های محاسباتی شتاب‌یافته می‌توانند به سازمان‌ها کمک کنند تا توکن‌های در هر وات را به حداکثر برسانند و مصرف انرژی را به حداقل برسانند.
قوانین مقیاس‌بندی و هزینه استنتاج
سه قانون مقیاس‌بندی هوش مصنوعی بینش بیشتری را در مورد اقتصاد استنتاج ارائه می‌دهند:
مقیاس‌بندی پیش‌آموزش: قانون مقیاس‌بندی اصلی، که نشان می‌دهد که افزایش اندازه مجموعه داده‌های آموزشی، تعداد پارامترهای مدل و منابع محاسباتی منجر به بهبودهای قابل پیش‌بینی در هوش و دقت مدل می‌شود.
پس از آموزش: فرآیندی که در آن مدل‌ها برای وظایف و برنامه‌های خاص تنظیم می‌شوند. تکنیک‌هایی مانند تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) می‌توانند با بازیابی اطلاعات مرتبط از پایگاه داده‌های سازمانی، دقت را افزایش دهند.
مقیاس‌بندی زمان آزمایش: همچنین به عنوان ‘تفکر طولانی’ یا ‘استدلال’ شناخته می‌شود، این تکنیک شامل تخصیص منابع محاسباتی اضافی در طول استنتاج برای ارزیابی چندین نتیجه ممکن قبل از انتخاب بهترین پاسخ است.
در حالی که تکنیک‌های مقیاس‌بندی پس از آموزش و زمان آزمایش به طور فزاینده‌ای پیچیده می‌شوند، پیش‌آموزش همچنان یک جنبه مهم در مقیاس‌بندی مدل‌ها و پشتیبانی از این تکنیک‌های پیشرفته است.
دستیابی به هوش مصنوعی سودآور با رویکرد تمام پشته
مدل‌هایی که از مقیاس‌بندی زمان آزمایش استفاده می‌کنند، توکن‌های متعددی را برای رسیدگی به مسائل پیچیده تولید می‌کنند، که منجر به خروجی‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تر اما همچنین هزینه‌های محاسباتی بالاتر در مقایسه با مدل‌هایی می‌شود که فقط تحت پیش‌آموزش و پس از آموزش قرار می‌گیرند.
راه‌حل‌های هوش مصنوعی هوشمندتر نیازمند تولید توکن‌های بیشتر برای حل وظایف پیچیده هستند، در حالی که یک تجربه کاربری با کیفیت بالا نیازمند تولید این توکن‌ها در اسرع وقت است. هر چه یک مدل هوش مصنوعی هوشمندتر و سریعتر باشد، ارزش بیشتری برای کسب‌وکارها و مشتریان ارائه می‌دهد.
سازمان‌ها نیاز به مقیاس‌بندی منابع محاسباتی شتاب‌یافته خود دارند تا ابزارهای استدلال هوش مصنوعی را ارائه دهند که بتوانند بدون تحمیل هزینه‌های بیش از حد، از حل مسئله پیچیده، کدنویسی و برنامه‌ریزی چند مرحله‌ای پشتیبانی کنند.
این امر هم به سخت‌افزار پیشرفته و هم به یک پشته نرم‌افزاری کاملاً بهینه‌شده نیاز دارد. نقشه راه محصول کارخانه هوش مصنوعی انویدیا برای برآوردن این خواسته‌های محاسباتی و رسیدگی به پیچیدگی‌های استنتاج در عین بهبود کارایی طراحی شده است.
کارخانه‌های هوش مصنوعی زیرساخت هوش مصنوعی با کارایی بالا، شبکه‌سازی پرسرعت و نرم‌افزار بهینه‌شده را برای فعال کردن هوش در مقیاس ادغام می‌کنند. این مؤلفه‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که انعطاف‌پذیر و قابل برنامه‌ریزی باشند و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهند تا مناطقی را که برای مدل‌ها یا نیازهای استنتاج آنها حیاتی هستند، اولویت‌بندی کنند.
برای ساده کردن عملیات هنگام استقرار مدل‌های استدلال هوش مصنوعی عظیم، کارخانه‌های هوش مصنوعی بر روی یک سیستم مدیریت استنتاج با کارایی بالا و تأخیر کم اجرا می‌شوند. این سیستم تضمین می‌کند که سرعت و توان عملیاتی مورد نیاز برای استدلال هوش مصنوعی با کمترین هزینه ممکن برآورده می‌شود و تولید درآمد توکن را به حداکثر می‌رساند.
با درک و رسیدگی به اقتصاد استنتاج، سازمان‌ها می‌توانند پتانسیل کامل هوش مصنوعی را باز کنند و بازده قابل توجهی را از سرمایه‌گذاری‌های خود به دست آورند. یک رویکرد استراتژیک که معیارهای کلیدی، قوانین مقیاس‌بندی و اهمیت یک راه‌حل تمام پشته را در نظر می‌گیرد، برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی کارآمد، مقرون‌به‌صرفه و سودآور ضروری است.