कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) के तेजी से विकास और विभिन्न उद्योगों में इसके एकीकरण के साथ, व्यवसायों के सामने एक महत्वपूर्ण चुनौती है: इन शक्तिशाली तकनीकों से प्राप्त मूल्य को अधिकतम करना। इस चुनौती का एक प्रमुख पहलू अनुमान (Inference) के अर्थशास्त्र को समझना है, जो एक प्रशिक्षित एआई मॉडल का उपयोग करके नए डेटा से भविष्यवाणियां या आउटपुट उत्पन्न करने की प्रक्रिया है।
मॉडल प्रशिक्षण (Model Training) की तुलना में अनुमान एक अद्वितीय कम्प्यूटेशनल मांग प्रस्तुत करता है। जबकि प्रशिक्षण में विशाल डेटासेट को संसाधित करने और पैटर्न की पहचान करने के लिए एक महत्वपूर्ण प्रारंभिक लागत शामिल होती है, अनुमान प्रत्येक इंटरैक्शन के साथ चल रही लागतों को वहन करता है। मॉडल को सबमिट किया गया प्रत्येक प्रॉम्प्ट या इनपुट टोकन (टोकन) की पीढ़ी को ट्रिगर करता है, डेटा की मूलभूत इकाइयां, और प्रत्येक टोकन एक कम्प्यूटेशनल लागत वहन करता है।
इसलिए, जैसे-जैसे एआई मॉडल अधिक परिष्कृत और व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं, उत्पन्न टोकन की मात्रा बढ़ जाती है, जिससे उच्च कम्प्यूटेशनल व्यय होता है। एआई का प्रभावी ढंग से लाभ उठाने के इच्छुक संगठनों के लिए, लक्ष्य कम्प्यूटेशनल लागतों को नियंत्रण में रखते हुए इष्टतम गति, सटीकता और सेवा की गुणवत्ता के साथ टोकन की एक उच्च मात्रा उत्पन्न करना है।
एआई पारिस्थितिकी तंत्र सक्रिय रूप से अनुमान लागत को कम करने और दक्षता में सुधार करने के लिए रणनीतियों का पीछा कर रहा है। मॉडल अनुकूलन में प्रगति, ऊर्जा-कुशल त्वरित कंप्यूटिंग अवसंरचना के विकास और व्यापक पूर्ण-स्टैक समाधानों के साथ, पिछले वर्ष में अनुमान लागत में गिरावट का योगदान दिया है।
स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी इंस्टीट्यूट फॉर ह्यूमन-सेंटर्ड एआई की 2025 एआई इंडेक्स रिपोर्ट के अनुसार, GPT-3.5-स्तर के प्रदर्शन वाले सिस्टम के लिए अनुमान लागत नवंबर 2022 और अक्टूबर 2024 के बीच नाटकीय रूप से कम हो गई है। हार्डवेयर लागत भी गिर गई है, ऊर्जा दक्षता में सालाना सुधार हो रहा है। इसके अतिरिक्त, ओपन-वेट मॉडल बंद मॉडल के साथ प्रदर्शन अंतर को कम कर रहे हैं, जिससे उन्नत एआई अपनाने में और बाधाएं कम हो रही हैं।
जैसे-जैसे मॉडल आगे बढ़ते हैं और अधिक मांग पैदा करते हैं और अधिक टोकन का उत्पादन करते हैं, संगठनों को अगली पीढ़ी के एआई तर्क उपकरणों को प्रदान करने के लिए अपने त्वरित कंप्यूटिंग संसाधनों को स्केल करना होगा। ऐसा करने में विफलता से लागत और ऊर्जा की खपत में वृद्धि हो सकती है।
यह लेख अनुमान के अर्थशास्त्र की एक मूलभूत समझ प्रदान करता है, जो संगठनों को कुशल, लागत प्रभावी और स्केलेबल एआई समाधान विकसित करने के लिए सशक्त बनाता है।
एआई अनुमान अर्थशास्त्र में मुख्य अवधारणाएं
एआई अनुमान अर्थशास्त्र के महत्व को समझने के लिए इसकी आवश्यक शब्दावली से खुद को परिचित करना महत्वपूर्ण है।
टोकन (Tokens): एक एआई मॉडल के भीतर डेटा की मुख्य इकाइयाँ, प्रशिक्षण के दौरान पाठ, छवियों, ऑडियो और वीडियो से प्राप्त होती हैं। टोकेनाइजेशन में डेटा को छोटी, प्रबंधनीय इकाइयों में तोड़ना शामिल है। प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल टोकन के बीच संबंधों को सीखता है, जिससे यह अनुमान लगाने और सटीक आउटपुट उत्पन्न करने में सक्षम होता है।
थ्रूपुट (Throughput): डेटा की वह मात्रा जिसे एक मॉडल एक विशिष्ट समय सीमा के भीतर संसाधित और आउटपुट कर सकता है, जिसे अक्सर टोकन प्रति सेकंड में मापा जाता है। उच्च थ्रूपुट बुनियादी ढांचे के संसाधनों के अधिक कुशल उपयोग को इंगित करता है।
लेटेंसी (Latency): एक प्रॉम्प्ट इनपुट करने और मॉडल की प्रतिक्रिया प्राप्त करने के बीच का समय विलंब। कम लेटेंसी का मतलब है तेज प्रतिक्रियाएं और एक बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव। प्रमुख लेटेंसी मेट्रिक्स में शामिल हैं:
- टाइम टू फर्स्ट टोकन (TTFT): उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट प्राप्त करने के बाद मॉडल को पहला आउटपुट टोकन उत्पन्न करने के लिए आवश्यक समय, प्रारंभिक प्रसंस्करण समय को दर्शाता है।
- टाइम पर आउटपुट टोकन (TPOT): बाद के टोकन उत्पन्न करने का औसत समय, जिसे ‘इंटर-टोकन लेटेंसी’ या ‘टोकन-टू-टोकन लेटेंसी’ के रूप में भी जाना जाता है।
जबकि TTFT और TPOT उपयोगी बेंचमार्क हैं, केवल उन पर ध्यान केंद्रित करने से इष्टतम प्रदर्शन या बढ़ी हुई लागत हो सकती है।
गुडपुट (Goodput): एक समग्र मीट्रिक जो लक्षित TTFT और TPOT स्तरों को बनाए रखते हुए प्राप्त थ्रूपुट को मापता है। गुडपुट सिस्टम प्रदर्शन का अधिक व्यापक दृश्य प्रदान करता है, परिचालन दक्षता और एक सकारात्मक उपयोगकर्ता अनुभव का समर्थन करने के लिए थ्रूपुट, लेटेंसी और लागत के बीच संरेखण सुनिश्चित करता है।
ऊर्जा दक्षता (Energy Efficiency): एक उपाय है कि एक एआई प्रणाली कितनी प्रभावी ढंग से बिजली को कम्प्यूटेशनल आउटपुट में परिवर्तित करती है, जिसे प्रति वाट प्रदर्शन के रूप में व्यक्त किया जाता है। त्वरित कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म संगठनों को प्रति वाट टोकन को अधिकतम करने और ऊर्जा की खपत को कम करने में मदद कर सकते हैं।
स्केलिंग कानून और अनुमान लागत
तीन एआई स्केलिंग कानून अनुमान के अर्थशास्त्र में और अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं:
प्रीट्रेनिंग स्केलिंग (Pretraining Scaling): मूल स्केलिंग कानून, जो दर्शाता है कि प्रशिक्षण डेटासेट आकार, मॉडल पैरामीटर गणना और कम्प्यूटेशनल संसाधनों को बढ़ाने से मॉडल की बुद्धिमत्ता और सटीकता में अनुमानित सुधार होता है।
पोस्ट-ट्रेनिंग (Post-training): एक प्रक्रिया जहां मॉडल को विशिष्ट कार्यों और अनुप्रयोगों के लिए ठीक-ठाक किया जाता है। पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (RAG) जैसी तकनीकें उद्यम डेटाबेस से प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करके सटीकता को बढ़ा सकती हैं।
टेस्ट-टाइम स्केलिंग (Test-time Scaling): जिसे ‘लॉन्ग थिंकिंग’ या ‘रीजनिंग’ के रूप में भी जाना जाता है, इस तकनीक में सबसे अच्छा उत्तर चुनने से पहले कई संभावित परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए अनुमान के दौरान अतिरिक्त कम्प्यूटेशनल संसाधनों का आवंटन शामिल है।
जबकि पोस्ट-ट्रेनिंग और टेस्ट-टाइम स्केलिंग तकनीकें तेजी से परिष्कृत होती जा रही हैं, प्रीट्रेनिंग मॉडल को स्केल करने और इन उन्नत तकनीकों का समर्थन करने का एक महत्वपूर्ण पहलू बना हुआ है।
पूर्ण-स्टैक दृष्टिकोण के साथ लाभदायक एआई प्राप्त करना
टेस्ट-टाइम स्केलिंग का लाभ उठाने वाले मॉडल जटिल समस्याओं को हल करने के लिए कई टोकन उत्पन्न करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप केवल प्रीट्रेनिंग और पोस्ट-ट्रेनिंग से गुजरने वाले मॉडलों की तुलना में अधिक सटीक और प्रासंगिक आउटपुट होते हैं, लेकिन उच्च कम्प्यूटेशनल लागत भी होती है।
स्मार्ट एआई समाधानों को जटिल कार्यों को हल करने के लिए अधिक टोकन उत्पन्न करने की आवश्यकता होती है, जबकि उच्च गुणवत्ता वाले उपयोगकर्ता अनुभव के लिए इन टोकन को जितनी जल्दी हो सके उत्पन्न करने की आवश्यकता होती है। एक एआई मॉडल जितना अधिक बुद्धिमान और तेज होगा, वह व्यवसायों और ग्राहकों को उतना ही अधिक मूल्य प्रदान करता है।
संगठनों को अत्यधिक लागतों को खर्च किए बिना जटिल समस्या-समाधान, कोडिंग और बहु-चरणीय योजना को संभालने में सक्षम एआई तर्क उपकरणों को वितरित करने के लिए अपने त्वरित कंप्यूटिंग संसाधनों को स्केल करने की आवश्यकता है।
इसके लिए उन्नत हार्डवेयर और पूरी तरह से अनुकूलित सॉफ्टवेयर स्टैक दोनों की आवश्यकता होती है। NVIDIA का AI फ़ैक्टरी उत्पाद रोडमैप इन कम्प्यूटेशनल मांगों को पूरा करने और दक्षता में सुधार करते हुए अनुमान की जटिलताओं को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
एआई फैक्ट्रियां बड़े पैमाने पर बुद्धिमत्ता को सक्षम करने के लिए उच्च-प्रदर्शन एआई बुनियादी ढांचे, उच्च गति नेटवर्किंग और अनुकूलित सॉफ़्टवेयर को एकीकृत करती हैं। इन घटकों को लचीला और प्रोग्राम करने योग्य होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे व्यवसायों को अपने मॉडल या अनुमान जरूरतों के लिए महत्वपूर्ण क्षेत्रों को प्राथमिकता दी जा सके।
विशाल एआई तर्क मॉडल को तैनात करते समय संचालन को सुव्यवस्थित करने के लिए, एआई फैक्ट्रियां एक उच्च-प्रदर्शन, कम-विलंबता अनुमान प्रबंधन प्रणाली पर चलती हैं। यह प्रणाली सुनिश्चित करती है कि एआई तर्क के लिए आवश्यक गति और थ्रूपुट सबसे कम संभव लागत पर मिले, जिससे टोकन राजस्व उत्पादन को अधिकतम किया जा सके।
अनुमान के अर्थशास्त्र को समझकर और संबोधित करके, संगठन एआई की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं और अपने निवेश पर महत्वपूर्ण रिटर्न प्राप्त कर सकते हैं। एक रणनीतिक दृष्टिकोण जो प्रमुख मेट्रिक्स, स्केलिंग कानूनों और पूर्ण-स्टैक समाधान के महत्व पर विचार करता है, वह कुशल, लागत प्रभावी और लाभदायक एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए आवश्यक है।