Saat kecerdasan buatan terus berkembang pesat dan terintegrasi ke berbagai industri, bisnis menghadapi tantangan penting: memaksimalkan nilai yang diperoleh dari teknologi canggih ini. Aspek kunci dari tantangan ini terletak pada pemahaman ekonomi inferensi, proses penggunaan model AI terlatih untuk menghasilkan prediksi atau keluaran dari data baru.
Inferensi menghadirkan permintaan komputasi yang unik dibandingkan dengan pelatihan model. Sementara pelatihan melibatkan biaya awal yang signifikan untuk memproses kumpulan data yang luas dan mengidentifikasi pola, inferensi menimbulkan biaya berkelanjutan dengan setiap interaksi. Setiap prompt atau input yang dikirimkan ke model memicu pembuatan token, unit data fundamental, dan setiap token membawa biaya komputasi.
Oleh karena itu, karena model AI menjadi lebih canggih dan banyak digunakan, volume token yang dihasilkan meningkat, yang menyebabkan biaya komputasi yang lebih tinggi. Bagi organisasi yang ingin memanfaatkan AI secara efektif, tujuannya adalah untuk menghasilkan volume token yang tinggi dengan kecepatan, akurasi, dan kualitas layanan yang optimal sambil menjaga biaya komputasi tetap terkendali.
Ekosistem AI telah secara aktif mengejar strategi untuk mengurangi biaya inferensi dan meningkatkan efisiensi. Kemajuan dalam optimalisasi model, ditambah dengan pengembangan infrastruktur komputasi yang dipercepat hemat energi dan solusi full-stack yang komprehensif, telah berkontribusi pada tren penurunan biaya inferensi selama setahun terakhir.
Menurut Laporan Indeks AI 2025 dari Institut Kecerdasan Buatan Berpusat pada Manusia Universitas Stanford, biaya inferensi untuk sistem dengan kinerja setingkat GPT-3.5 telah menurun secara dramatis antara November 2022 dan Oktober 2024. Biaya perangkat keras juga telah turun, dengan efisiensi energi meningkat setiap tahun. Selain itu, model open-weight mempersempit kesenjangan kinerja dengan model tertutup, yang selanjutnya mengurangi hambatan untuk adopsi AI tingkat lanjut.
Seiring kemajuan model dan menciptakan lebih banyak permintaan serta menghasilkan lebih banyak token, organisasi harus menskalakan sumber daya komputasi yang dipercepat mereka untuk menyediakan alat penalaran AI generasi berikutnya. Kegagalan untuk melakukannya dapat mengakibatkan peningkatan biaya dan konsumsi energi.
Artikel ini memberikan pemahaman mendasar tentang ekonomi inferensi, memberdayakan organisasi untuk mengembangkan solusi AI yang efisien, hemat biaya, dan terukur.
Konsep Utama dalam Ekonomi Inferensi AI
Mengenal diri Anda dengan terminologi penting dari ekonomi inferensi AI sangat penting untuk memahami pentingnya.
Token: Unit data inti dalam model AI, yang berasal dari teks, gambar, audio, dan video selama pelatihan. Tokenisasi melibatkan pemecahan data menjadi unit yang lebih kecil dan mudah dikelola. Selama pelatihan, model mempelajari hubungan antara token, memungkinkannya untuk melakukan inferensi dan menghasilkan keluaran yang akurat.
Throughput: Jumlah data yang dapat diproses dan dikeluarkan oleh model dalam jangka waktu tertentu, sering diukur dalam token per detik. Throughput yang lebih tinggi menunjukkan penggunaan sumber daya infrastruktur yang lebih efisien.
Latensi: Penundaan waktu antara memasukkan prompt dan menerima respons model. Latensi yang lebih rendah diterjemahkan ke respons yang lebih cepat dan pengalaman pengguna yang lebih baik. Metrik latensi utama meliputi:
- Time to First Token (TTFT): Waktu yang dibutuhkan model untuk menghasilkan token keluaran pertama setelah menerima prompt pengguna, yang mencerminkan waktu pemrosesan awal.
- Time per Output Token (TPOT): Waktu rata-rata untuk menghasilkan token berikutnya, juga dikenal sebagai “latensi antar-token” atau “latensi token-ke-token.”
Meskipun TTFT dan TPOT adalah tolok ukur yang berguna, hanya berfokus pada mereka dapat menyebabkan kinerja suboptimal atau peningkatan biaya.
Goodput: Metrik holistik yang mengukur throughput yang dicapai sambil mempertahankan tingkat TTFT dan TPOT target. Goodput memberikan pandangan yang lebih komprehensif tentang kinerja sistem, memastikan keselarasan antara throughput, latensi, dan biaya untuk mendukung efisiensi operasional dan pengalaman pengguna yang positif.
Efisiensi Energi: Ukuran seberapa efektif sistem AI mengubah daya menjadi keluaran komputasi, yang dinyatakan sebagai kinerja per watt. Platform komputasi yang dipercepat dapat membantu organisasi memaksimalkan token per watt dan meminimalkan konsumsi energi.
Hukum Penskalaan dan Biaya Inferensi
Tiga hukum penskalaan AI memberikan wawasan lebih lanjut tentang ekonomi inferensi:
Penskalaan Pra-pelatihan: Hukum penskalaan asli, yang menunjukkan bahwa peningkatan ukuran kumpulan data pelatihan, jumlah parameter model, dan sumber daya komputasi mengarah pada peningkatan yang dapat diprediksi dalam kecerdasan dan akurasi model.
Pasca-pelatihan: Proses di mana model disesuaikan untuk tugas dan aplikasi tertentu. Teknik seperti pengambilan generasi yang ditingkatkan (RAG) dapat meningkatkan akurasi dengan mengambil informasi yang relevan dari database perusahaan.
Penskalaan Waktu-uji: Juga dikenal sebagai “pemikiran panjang” atau “penalaran,” teknik ini melibatkan pengalokasian sumber daya komputasi tambahan selama inferensi untuk mengevaluasi beberapa kemungkinan hasil sebelum memilih jawaban terbaik.
Meskipun teknik penskalaan pasca-pelatihan dan waktu-uji menjadi semakin canggih, pra-pelatihan tetap menjadi aspek penting dari penskalaan model dan mendukung teknik canggih ini.
Mencapai AI yang Menguntungkan dengan Pendekatan Full-Stack
Model yang memanfaatkan penskalaan waktu-uji menghasilkan beberapa token untuk mengatasi masalah kompleks, yang menghasilkan keluaran yang lebih akurat dan relevan tetapi juga biaya komputasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan model yang hanya menjalani pra-pelatihan dan pasca-pelatihan.
Solusi AI yang lebih cerdas mengharuskan menghasilkan lebih banyak token untuk memecahkan tugas-tugas kompleks, sementara pengalaman pengguna berkualitas tinggi mengharuskan menghasilkan token-token ini secepat mungkin. Semakin cerdas dan cepat model AI, semakin banyak nilai yang diberikannya kepada bisnis dan pelanggan.
Organisasi perlu menskalakan sumber daya komputasi yang dipercepat mereka untuk memberikan alat penalaran AI yang dapat menangani pemecahan masalah yang kompleks, pengkodean, dan perencanaan multi-langkah tanpa menimbulkan biaya yang berlebihan.
Ini membutuhkan baik perangkat keras canggih dan tumpukan perangkat lunak yang sepenuhnya dioptimalkan. Peta jalan produk pabrik AI NVIDIA dirancang untuk memenuhi tuntutan komputasi ini dan mengatasi kompleksitas inferensi sambil meningkatkan efisiensi.
Pabrik AI mengintegrasikan infrastruktur AI berkinerja tinggi, jaringan berkecepatan tinggi, dan perangkat lunak yang dioptimalkan untuk memungkinkan kecerdasan dalam skala besar. Komponen-komponen ini dirancang agar fleksibel dan dapat diprogram, yang memungkinkan bisnis untuk memprioritaskan area yang penting bagi model atau kebutuhan inferensi mereka.
Untuk merampingkan operasi saat menerapkan model penalaran AI yang masif, pabrik AI berjalan pada sistem manajemen inferensi berkinerja tinggi dan latensi rendah. Sistem ini memastikan kecepatan dan throughput yang dibutuhkan untuk penalaran AI dipenuhi dengan biaya serendah mungkin, memaksimalkan generasi pendapatan token.
Dengan memahami dan mengatasi ekonomi inferensi, organisasi dapat membuka potensi penuh AI dan mencapai pengembalian investasi yang signifikan. Pendekatan strategis yang mempertimbangkan metrik utama, hukum penskalaan, dan pentingnya solusi full-stack sangat penting untuk membangun aplikasi AI yang efisien, hemat biaya, dan menguntungkan.