AI（人工知能）が急速に進化し、さまざまな産業に統合されるにつれて、企業はこれらの強力なテクノロジーから得られる価値を最大化するという重要な課題に直面しています。この課題の重要な側面は、推論の経済学を理解することにあります。推論とは、学習済みのAIモデルを使用して、新しいデータから予測や出力を生成するプロセスです。
推論は、モデルのトレーニングと比較して、独自の計算需要を示します。トレーニングには、膨大なデータセットを処理してパターンを特定するための多大な初期費用がかかりますが、推論はインタラクションごとに継続的な費用が発生します。モデルに送信されたすべてのプロンプトまたは入力は、データの基本的な単位であるトークンの生成をトリガーし、各トークンには計算コストがかかります。
したがって、AIモデルがより洗練され、広く使用されるようになるにつれて、生成されるトークンの量が増加し、計算コストが高くなります。AIを効果的に活用しようとする組織にとって、目標は、計算コストを制御しながら、最適な速度、精度、およびサービス品質で大量のトークンを生成することです。
AIエコシステムは、推論コストを削減し、効率を向上させるための戦略を積極的に追求してきました。モデルの最適化の進歩に加えて、エネルギー効率の高いアクセラレーテッドコンピューティングインフラストラクチャと包括的なフルスタックソリューションの開発により、過去1年間で推論コストが低下傾向にあります。
スタンフォード大学人間中心AI研究所の2025年AIインデックスレポートによると、GPT-3.5レベルのパフォーマンスを備えたシステムの推論コストは、2022年11月から2024年10月の間に劇的に低下しました。ハードウェアコストも低下しており、エネルギー効率は年々向上しています。さらに、オープンウェイトモデルはクローズドモデルとのパフォーマンスギャップを狭めており、高度なAIの採用に対する障壁をさらに減らしています。
モデルが高度化し、需要が高まり、より多くのトークンを生成するにつれて、組織は次世代のAI推論ツールを提供するために、アクセラレーテッドコンピューティングリソースを拡張する必要があります。そうしないと、コストとエネルギー消費が増加する可能性があります。
この記事では、推論の経済学の基本的な理解を提供し、組織が効率的で費用対効果が高く、スケーラブルなAIソリューションを開発できるようにします。
AI推論の経済学における重要な概念
AI推論の経済学の重要性を理解するには、その基本的な用語をよく理解することが重要です。
トークン: AIモデル内のデータのコアユニットであり、トレーニング中にテキスト、画像、オーディオ、およびビデオから派生します。トークン化には、データをより小さく、管理しやすいユニットに分割することが含まれます。トレーニング中、モデルはトークン間の関係を学習し、推論を実行して正確な出力を生成できるようにします。
スループット: モデルが特定の時間枠内で処理および出力できるデータの量。通常、1秒あたりのトークン数で測定されます。スループットが高いほど、インフラストラクチャリソースの効率的な使用を示します。
レイテンシ: プロンプトの入力からモデルの応答を受信するまでの時間遅延。レイテンシが低いほど、応答が速くなり、ユーザーエクスペリエンスが向上します。主要なレイテンシメトリックは次のとおりです。
- 最初のトークンまでの時間（TTFT）： ユーザープロンプトを受信してから、モデルが最初の出力トークンを生成するまでに必要な時間。初期処理時間を反映します。
- 出力トークンあたりの時間（TPOT）： 後続のトークンを生成するための平均時間。「トークン間レイテンシ」または「トークンからトークンへのレイテンシ」とも呼ばれます。
TTFTとTPOTは便利なベンチマークですが、それらにのみ焦点を当てると、パフォーマンスが最適でなかったり、コストが増加したりする可能性があります。
グッドプット: ターゲットのTTFTおよびTPOTレベルを維持しながら達成されるスループットを測定する全体的なメトリック。グッドプットは、システムパフォーマンスのより包括的なビューを提供し、スループット、レイテンシ、およびコスト間の整合性を保証して、運用効率と肯定的なユーザーエクスペリエンスをサポートします。
エネルギー効率: AIシステムが電力を計算出力に変換する効率の尺度。ワットあたりのパフォーマンスとして表されます。アクセラレーテッドコンピューティングプラットフォームは、組織がワットあたりのトークン数を最大化し、エネルギー消費を最小限に抑えるのに役立ちます。
スケーリング則と推論コスト
3つのAIスケーリング則は、推論の経済学に関するさらなる洞察を提供します。
事前トレーニングのスケーリング: 元のスケーリング則。トレーニングデータセットのサイズ、モデルパラメータ数、および計算リソースを増やすと、モデルのインテリジェンスと精度が予測可能に向上することを示しています。
事後トレーニング: モデルが特定のタスクとアプリケーションに合わせて微調整されるプロセス。検索拡張生成（RAG）などの手法は、エンタープライズデータベースから関連情報を取得することで、精度を向上させることができます。
テスト時のスケーリング: 「長期思考」または「推論」とも呼ばれるこの手法では、推論中に追加の計算リソースを割り当てて、最適な答えを選択する前に複数の可能な結果を評価します。
事後トレーニングとテスト時のスケーリング手法はますます洗練されていますが、事前トレーニングはモデルのスケーリングとこれらの高度な手法のサポートにおける重要な側面であり続けています。
フルスタックアプローチで収益性の高いAIを実現する
テスト時のスケーリングを活用するモデルは、複雑な問題に対処するために複数のトークンを生成します。その結果、事前トレーニングと事後トレーニングのみを受けるモデルと比較して、より正確で関連性の高い出力が得られますが、計算コストも高くなります。
よりスマートなAIソリューションでは、複雑なタスクを解決するためにより多くのトークンを生成する必要があり、高品質のユーザーエクスペリエンスでは、これらのトークンをできるだけ早く生成する必要があります。AIモデルがよりインテリジェントで高速になるほど、企業や顧客に提供する価値が高まります。
組織は、過剰なコストをかけずに、複雑な問題解決、コーディング、および複数ステップの計画を処理できるAI推論ツールを提供するために、アクセラレーテッドコンピューティングリソースを拡張する必要があります。
これには、高度なハードウェアと完全に最適化されたソフトウェアスタックの両方が必要です。NVIDIAのAIファクトリー製品ロードマップは、これらの計算需要を満たし、効率を向上させながら推論の複雑さに対処するように設計されています。
AIファクトリーは、高性能AIインフラストラクチャ、高速ネットワーキング、および最適化されたソフトウェアを統合して、大規模なインテリジェンスを実現します。これらのコンポーネントは、柔軟でプログラマブルになるように設計されており、企業はモデルまたは推論のニーズに不可欠な領域を優先できます。
大規模なAI推論モデルをデプロイする際の運用を合理化するために、AIファクトリーは高性能で低レイテンシの推論管理システム上で実行されます。このシステムは、AI推論に必要な速度とスループットが可能な限り低いコストで満たされるようにし、トークン収益の生成を最大化します。
推論の経済学を理解し、対処することで、組織はAIの潜在能力を最大限に引き出し、投資に対して大きなリターンを得ることができます。主要なメトリック、スケーリング則、およびフルスタックソリューションの重要性を考慮した戦略的アプローチは、効率的で費用対効果が高く、収益性の高いAIアプリケーションを構築するために不可欠です。